rust整合opencv实现特征提取

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charlesc 2024-09-05 19:12:22

文章标签 rust整合opencv实现特征提取迭代器 Rust 浮点数 文章分类 计算机视觉人工智能

起

这两天翻阅标准库的时候, 有一个用法让我十分不解:

assert_eq!(
    [2.4, f32::NAN, 1.3]
        .into_iter()
        .reduce(f32::max)
        .unwrap(),
    2.4
);

这个是迭代器中的max中的内容, 在这里, 标准库写道: 因为浮点数并没有实现Ord Trait, 因此对于一个由浮点数组成的集合转化而来的迭代器, 我们没有办法直接调用max方法获取迭代器中元素的最大值, 因为这个方法依赖于Ord Trait, 因此, 想要获得一个浮点数集合中浮点数的最大值, 就有了如上的处理方式.

函数与闭包

然而, 奇怪就奇怪在这里, reduce这个迭代器方法最常见的用法应该是接受一个有两个参数的闭包, 第一个是需要累计的值, 第二个值则是迭代器中的元素, 并且这个闭包需要返回一个值, 实现归约的效果. 最后, reduce迭代器会返回一个一个Option. 当迭代器为空时, reduce会返回一个Option::None

let reduced: i32 = (1..10).reduce(|acc, e| acc + e).unwrap();
assert_eq!(reduced, 45);

// Which is equivalent to doing it with `fold`:
let folded: i32 = (1..10).fold(0, |acc, e| acc + e);
assert_eq!(reduced, folded);

常见的reduce的使用方法就如上面这段标准库中的代码一样. 上面的reduce和fold都实现了计算0-9, 包括9的和. 差别只是fold可以指定初始值, 而且最后会直接返回结果, 并不会返回Option. 那么问题来了, 像第一段代码中那样, 只是传入了一个不明不白的f32::max又是怎么回事呢?

self签名转化为普遍形式

其实, 阅读函数签名, reduce能够接受的并不只是闭包, 它的范围实际上是F: FnMut(Self::item, Self::item -> Self::item. 这意味着, 所有的接受两个与迭代器中元素的类型相同, 并且返回一个这个类型的值的函数而不仅仅是闭包都可以作为它的参数. f32::max就是这样的一个函数, 然而, 问题到这里并没有完全解决, 若是翻到f32::max的文档, 我们可以发现这个方法实际上接受的是一个self参数和另一个用于比较的f32数值, 它的调用方式实际上应该是这样:

let a: f32 = 1.0;
let b: f32 = 2.0;
assert_eq!(a.max(b), b);

难道reduce不是应该接受一个有两个参数的函数吗? 神奇的事情来了, 在上面这个过程中, 其实有这样一件事情发生了a.max(b) 转化为了f32::max(a, b) , 也就是说, 实际上我们也可以直接以后者的方式调用max这个函数, 这么看来, 把后者放入到reduce对参数的要求中, 就能完美符合答案了.

最后

所以, 回到最开始的那段代码, reduce部分的作用实际上是调用max函数, 将数组中每个浮点数逐一进行比较, 并且保留其中更大的数作为累计值. 之所以要使用f32::max 这个函数, 是因为在数组中还有一个f32:NAN这样的非数字, 而f32::max 可以在比较的时候做到将它忽略, 不影响结果.

最最后

你能通过阅读Rust std中和Reverse以及标准库中实现的最大二叉堆的说明, 结合上面的知识, 解释这段代码的作用和其中Reverse的用法吗?

你可以在Rust Playground运行这顿代码

use std::cmp::Reverse;
use std::collections::BinaryHeap;
fn main() {
    let mut a  = vec![1,2,3];
    let mut b: BinaryHeap<_> = a.iter()
        .map(Reverse)
        .collect();
    while let Some(Reverse(num)) = b.pop(){
        println!("{:?}", num);
    }
}