概述
问题背景1
一般的彩色数字图像由 (红), (绿), (蓝)三个通道组成,根据下述的运算规则可以将RGB彩色图像转换为单通道的灰度图像。
g
(
r
,
g
,
b
)
=
0.299
×
r
+
0.587
×
g
+
0.114
×
b
g(r,g,b)=0.299times r+0.587times g+0.114times b
g(r,g,b)=0.299×r+0.587×g+0.114×b
上式中 即是由 计算灰度 的函数。请重构运算符“()”,实现上述转换过程。一般情况下, 取值为[0, 255]范围内的整数。
操作步骤
- 导入标准库头文件与String库。
- 创建一个color类
- 写好数据初始化
- 重载运算符函数实现
- 在主函数中调用
- 输出显示
代码实现
#include<iostream>
#include<string>
using namespace std;
class color {
public:
float r, g, b;
color() { r = 0.0; g = 0.0; b = 0.0; }
color(float r,float g, float b) :r(r), g(g), b(b) {}
};
color operator()(const color & col1, const color & col2 )
{
return color(col1.r*col2.r, col1.g * col2.g, col1.b * col2.b );
}
int main() {
float r, g, b;
cout << "请输入R/G/B值:" << endl;
cin >> r >> g >> b;
if (r <0||r>255|| g < 0 || g>255|| b < 0 || b>255)
{
cout << "ERROR!请输入[0:255]的R/G/B值!" << endl; //控制数据合法
}
else
{
color col1(r, g, b);
color col2(0.299, 0.587, 0.114);
cout << "单通道的灰度图像的R/G/B值是:" << endl;
color C = operator()(col1, col2);
cout << "R:" << C.r << endl;
cout << "G:" << C.g << endl;
cout << "B:" << C.b << endl;
return 0;
}
}
问题背景2
三维空间中的点可以看作是三维向量,两个三维向量相减可以用这两点之间的距离来表示,构造一个三维向量类multVector,重载“-”减号运算符计算两个三维向量之间的距离。
操作步骤
- 导入标准库头文件与String库以及cmath库。
- 创建一个multVector类
- 写好数据初始化与运算符重载函数声明
- 重载运算符函数实现
- 在主函数中调用
- 输出显示
代码实现
#include<iostream>
#include<string>
#include<cmath>
using namespace std;
class multVector {
private:
float x, y, z;
public:
multVector() { x = 0.0, y = 0.0, z = 0.0; }
multVector(float x, float y, float z) :x(x), y(y), z(z) {}
float operator- (const multVector& m)
{
return sqrt((this->x - m.x) * (this->x - m.x) + (this->y - m.y) * (this->y - m.y) + (this->y - m.z) * (this->y - m.z));
}
};
int main()
{
float x1, y1, z1;
float x2, y2, z2;
cout << "请输入第一个点的坐标" << endl;
cin >> x1 >> y1 >> z1;
multVector m1(x1, y1, z1);
cout << "请输入第二个点的坐标" << endl;
cin >> x2 >> y2 >> z2;
multVector m2(x2, y2, z2);
cout << "两点之间的距离是:" << endl;
cout << m2 - m1 << endl;
return 0;
}
最后
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