20165320 结对编程学习第一周

本文介绍了一款能够处理包括真分数在内的四则运算题目的命令行程序设计过程。该程序支持整数运算、多运算符混合运算,并实现了运算式的自动生成及正确率统计功能。文章详细阐述了使用栈进行中缀表达式到后缀表达式的转换方法,并设计了一个专门用于分数运算的类。

需求分析

实现一个命令行程序;
自动生成小学四则运算题目(加、减、乘、除)
支持整数
支持多运算符(比如生成包含100个运算符的题目)
支持真分数
统计正确率

设计思路
1.在这次结对编程中,我们一开始的想法是设计一个能够处理分数的类,然后在教材中的Example4_22正好有相关的内容,所以我们就在此个例子上进行修改,得到了一个能够处理分数运算的类,然后索性就直接从分数这个难点开始构思。

2.在结对编程四则运算的博客内,我们接触到了运算后缀表达式以及将中缀表达式转化成后缀表达式的两个概念,其中都提到了栈,这个是用作运算,转换中临时存储数据的一个结构,是整个计算方法的核心内容,是一个基本框架。所以我们按照要求设计了一个有关的栈类为转化与计算做准备。

3.最后就是一个计算器和一个转化器的设计,博客中提到了以下的计算规则:

如果遇到数字,我们就直接将其输出。

如果遇到非数字时,若栈为空或者该符号为左括号或者栈顶元素为括号,直接入栈。

如果遇到一个右括号,持续出栈并输出符号,直到栈顶元素为左括号,然后将左括号出栈(注意,左括号只出栈,不输出),右括号不入栈。

如果遇到运算符号且栈非空,查看栈顶元素,如果栈顶元素的运算优先级大于或者等于该运算符号,则持续出栈,直到栈顶元素优先级小于该运算符。最后将该元素入栈。

如果我们读到了输入的末尾,则将栈中所有元素依次弹出。

这几点就是后缀表达式的转化方法,我们通过这几点设计了一个转化器,即Tran类。

计算器的规则:

计算规则就是建立一个空栈,遇到数字就入栈,遇到符号就以符号前面的两个数为运算数进行计算。

以上四类我们已经开发完毕,目前的程序可以实现:计算一个正常的运算式(即中缀表达式)的值(支持有理数的运算,输出结果为一个字符串类型)。根据需求分析,我们还需要以下功能:

随机生成(多个)运算式;
判断计算结果值是否正确;
判断随机生成的(多个)运算式是否有重复;
计算正确率
系统优化
以上功能需要在下一周的编程中开发实现。

功能截图
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结对感受

在这一次的结对编程学习中,我深刻地体会到娄老师为什么要推荐我们结对学习。这次的学习任务比以往要重很多,一个人单打独斗很难取得特别快的进展,尤其是当你的Parter是一个非常优秀的队友时,你能从他的身上发现特别多自己的不足之处,在生活的方方面面,不仅仅是学习。所以,我觉得此次结对学习让我受益匪浅。

结对编程照片
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转载于:https://www.cnblogs.com/Gst-Paul/p/8850180.html

### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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