三、元组,字典、集合

# 一、元组:可以理解成不可变的列表。用来存放多个值,只有读的需求没有改的需求,
# 在元素个数相同的情况下使用元组更加节省空间,效率更高。
# 定义:
# 包含在小括号内用逗号隔开的元素。 doc=(1,2,3,4,5,6)
#总结:元组可以有序的存放多个值,为不可变类型。
#常用操作+内置的方法:
#优先掌握的操作:
#1、按索引取值(正向取+反向取):只能取
# doc=(1,2,3,4,5,6)
# print(doc[1])正向取值
# print(doc[-2])

# 2、切片(顾头不顾尾,步长)
# doc=(1,2,3,4,5,6)
# print(doc[1:4])

# tuple创建一个新的元组
# 式列:
# print(tuple('hello'))
# for i in range(10000):
# print(i)
# print(tuple(range(10000)))

#3、长度
# doc=(1,2,3,4,5,6)
# print(len(doc))
#4、成员运算in和not in
# doc=(1,2,3,4,5,6)
# print(1 not in doc)
#5、循环
# doc=(1,2,3,4,5,6)
# for i in doc:
# print(i)

# t=('a','b','c','c')
# t[0]=1111
# print(t.index('a')) #index获取元组中元素的索引值
# print(t.count('b')) #count获取元组中相同元素的个数
#二 字典:{}内以逗号分隔多个元素格式为key:value,优点存取速度快,每一个值都对应一个key,
# 其中key为不可变类型,value可以为任意类型的值。key值不能重复。
# dic={'x':1,'y':1,'x':1111}
# print(dic)
 总结:
1、存多个值
2、无序
3、可变

# 3 常用操作+内置的方法
#优先掌握的操作:
#1、按key存取值:可存可取
# 取:
# dic={'name':'egon'}
# print(dic['name'])
# 存:
# dic={'name':'egon'}
# dic['age']=10,
# dic['yang']='name'
# print(dic)
#输出结果: {'name': 'egon', 'age': (10,), 'yang': 'name'}
#把key对应的值转换为小写 lower 转换为大写upper
# dic={'name':'egon'}
# dic['name']=dic['name'].upper() #lower()
# print(dic)

#2、长度len
# dic={'name':'egon','age':18}
# print(len(dic))


#3、成员运算in和not in:判断的字典的key
# dic={'name':'egon','age':18}
# print('age' in dic)


#4、删除
# dic={'name':'egon','age':18}
# res=dic.pop('name')
# print(res)
# print(dic)

# res=dic.pop('sex',None) pop()key值后可以跟,None 如果字典中没有对应的key值则反馈一个值。
# print(res)

#5、键keys(),值values(),键值对items()
# dic={'name':'egon','age':18}
# print(dic.keys())
# print(dic.keys() #取出字典中的多个key
# for x in dic.keys():
# print(x)
# print(list(dic.keys())[0])

# print(dic.values())#取出字典中的多个values

#print(dic.items())
# for k,v in dic.items(): #k,v=('name', 'egon')
# print(k,v)

# print(type(dic.items()))


#4、掌握的操作
# dic={'name':'egon','age':18}
# print(dic.get('namexxxxxxxxxxx'))#如果字典中没有对应的key值不会报错。
# print(dic['namexxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx']) #报错
#

# print(dic.popitem())#随机取值

# print(dic.setdefault('key','123'))#
# print(dic)


#setdefaul的用处:
# 1、字典有中有key,则不修改,返回原key对应的原值
# dic={'name':'egon','age':18}
# res=dic.setdefault('name','EGON')
# print('返回值',res)
# print(dic)
# 2、没有对应的key,则添加,返回添加的key对应的value
# dic={'age':18}
# res=dic.setdefault('name','EGON')
# print('返回值',res)
# print(dic) #{'age': 18, 'name': 'EGON'}

# dic.update({'x':1,'age':19})
#对与老字典来说,更新指的是,新字典中有而老字典中没有则添加,新有而老有,则覆盖
# dic={'x':1,'age':19}
# dic.update({'name':'egon','age':18})
# print(dic) #{'x': 1, 'age': 18, 'name': 'egon'}

#三、集合
#用途
# 1、 关系运算
#2、去重

# 定义方式:在{}内用逗号分隔开一个个元素
# 注意的问题
#1、集合内没有重复的元素
#2、集合的元素必须是不可变类型


#交集
# dic_1={1,2,3,4,5,6,}
# dic_2={5,6,7,8,9,10}
# print(dic_1 & dic_2)
# 并集
# print(dic_1 | dic_2)
#差集
# print(dic_2 - dic_1)
#交叉补值
# print(dic_1 ^ dic_2)
# 优先掌握,循环取值 for in 取出来的值是无序的。
# s1={'a','b','c'}
# for itme in s1:
# print(itme)
#长度len
# s1={'a','b','c'}
# print(len(s1))
#成员运算in和not in
# s1={'a','b','c'}
# print('a' in s1)

# 增加
# s1={'a','b','c'}
# for itme in s1:
# print(itme)
# s1.add() # 一次添加一个值
# s1.add(4)
# print(s1)


# s1.update({3,4,5}) #一次添加多个值
# print(s1)

转载于:https://www.cnblogs.com/yangwei666/p/8619144.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。在数学上,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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