【C++】构造函数

ROS相机内参标定详细步骤指南 相机标定的目的是为了确定相机内部参数和外部参数,以便修正图像并将图像坐标映射到世界坐标,或者从世界坐标映射到图像坐标。这个过程是计算机视觉和三维感知任务的关键步骤之一,它有以下主要目的: 1. **减小畸变**:相机镜头和传感器可能引入径向和切向畸变,使得图像中的直线变得弯曲或者物体的形状不准确。通过标定相机,可以矫正这些畸变,使图像更准确。 阅读详情
构造函数体赋值

构造函数是特殊的成员函数,需要注意的是,构造函数虽然名称叫构造,但是构造函数的主要任务并不是开空间创建对象,而是初始化对象。
其特征如下:

  1. 函数名与类名相同。
  2. 无返回值。
  3. 对象实例化时编译器自动调用对应的构造函数。
  4. 构造函数可以重载。
class Date
{
    public:
    Date()//无参构造
    {}
    Date(int year,int month, int day) //带参构造
    {
        _year = year;
        _month = month;
        _day = day;
    }
    
    private:
    int _year;
    int _month;
    int _day;
};

如果类中没有显式定义构造函数,则C++编译器会自动生成一个无参的默认构造函数,一旦用户显式定义编译器将不再生成。
但是内置类型不会处理;
C++11 可以给对象带缺省值来处理:

class Date
{
    public:
    Date()
    {}
    Date(int year,int month, int day) 
    {
        _year = year;
        _month = month;
        _day = day;
    }
    
    private:
    int _year = 1;
    int _month = 1;
    int _day = 1;
};

无参的构造函数和全缺省的构造函数都称为默认构造函数,并且默认构造函数只能有一个。

class Date
{
    public:
    Date()
    {
        _year = 1;
        _month = 1;
        _day = 1;
    }
    Date(int year = 2,int month = 2, int day = 2)
    {
        _year = year;
        _month = month;
        _day = day;
    }
    
    private:
    int _year ;
    int _month;
    int _day;
};

重点:C++把类型分成内置类型(基本类型)和自定义类型。编译器生成默认的构造函数会对自定类型成员调用的它的默认成员函数。

构造函数初始化列表

初始化列表:以一个冒号开始,接着是一个以逗号分隔的数据成员列表,每个"成员变量"后面跟一个放在括号中的初始值或表达式。

class Date
{
    public:
    Date(int year,int month, int day)
    :_year(year)
    ,_month(month)
    ,_day(day)
    {}    
    private:
    int _year;
    int _month;
    int _day;
};

每个成员变量在初始化列表中只能出现一次(初始化只能初始化一次);
类中包含以下成员,必须放在初始化列表位置进行初始化:
引用成员变量,const成员变量,自定义类型成员(且该类没有默认构造函数时)

 A _aobj;  // 没有默认构造函数
 int& _ref;  // 引用
 const int _n; 

成员变量在类中声明次序就是其在初始化列表中的初始化顺序,与其在初始化列表中的先后次序无关

class A
{
public:
    A(int a)
       :_a1(a)
       ,_a2(_a1)
   {}
    
    void Print() {
        cout<<_a1<<" "<<_a2<<endl;
   }
private:
    int _a2;
    int _a1;
};
int main() {
    A aa(1);
    aa.Print();
}

结果: 1 随机值!

【Diffusion分割】医学图像分割中去噪扩散技术 扩散模型(DPM)在图像生成方面表现出了卓越的性能,其性能往往优于其他生成模型。自其问世以来,强大的噪声-图像去噪管道已被扩展到各种判别任务中,包括图像分割。在医学成像中,图像往往是大型三维扫描图像,由于内存消耗大、迭代采样过程耗时,使用 DPM 对一幅图像进行分割的效率极低。在这项工作中,我们提出了一种(LDSeg),可在潜空间中执行扩散,用于医学影像分割。我们。潜空间条件扩散不仅能确保对多标签对象进行精确的 n-D 图像分割,还能缓解基于 DPM 的传统分割法的主要潜在问题:(。 阅读详情

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sid_Tang
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