7、Swift编程:函数、闭包、类、结构体与枚举的深入探索(上)

Swift编程:函数、闭包、类、结构体与枚举的深入探索(上)

在Swift编程中,函数和闭包是非常重要的概念,它们能够帮助我们将一系列指令组合在一起,实现特定的功能。下面我们将详细介绍函数和闭包的使用方法。

1. 函数的创建与优化

首先,我们创建了一个简单的函数 serviceCharge() ,它的作用是计算一顿价值50美元餐食的10%服务费,即50 / 10,返回值为5。以下是代码示例:

func serviceCharge() {
    let charge = 50 / 10
    return charge
}
let result = serviceCharge()
print("Service charge is \(result)")

然而,这个函数的局限性在于每次调用时餐食成本总是固定为50美元,并且结果只能在调试区域显示,无法在程序的其他部分使用。为了让函数更具实用性,我们可以添加参数和返回类型:

func serviceCharge(mealCost: Int) -> Int {
    return mealCost / 10
}
let serviceChargeAmount = serviceCharge(mealCost: 50)
print(serviceChargeAmount)

这样,我们在调用 serviceCharge(mealCost:) 函数时就可以设置餐

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值