learning opencv https://docs.opencv.org/trunk/
从dest图像计算出原图像对应的坐标，此坐标很大概率上是浮点数，取这个浮点坐标最近的四联通坐标（x1,y1）(x1,y2)(x2,y1)(x2,y2) 作出以下两步运算，f(x,y)即为dest上（x,y）点的坐标： 1 f(x,y1) = (x2-x)/(x2-x1)*f(x1,y1) +(x-x1)/(x2-x1)f(x2,y1) f(x,y2) = (x2-x)/(x2-x1)f(x1,y2) +(x-x1)/(x2-x1)f(x2,y2) 2 f(x,y) = (y2-y)/(y2-y1)f(x,y1) + (y-y1)/(y2-y1)f(x,y2)，其中x 和y均作为浮点是来使用。 上述两部计算可以简化为一个公式 ： f(x,y) = (1/((x2-x1)(y2-y1)))/(f(x1,y1)(x2-x)(y2-y) + f(x2,y1) (x-x1)(y2-y) + f(x1,y2) (x2-x)(y-y1) + f(x2,y2)(x-x1)(y-y1))
使用掩模（对称的距离矩阵）mask扫描二值图像dest两遍，从左上角到右下角，再从右下角到左上角，更新二值图像的value用： if(min>mask.at(ii+m,jj+m)+static_cast(dest.at(i+ii,j+jj) )) min=mask.at(ii+m,jj+m)+static_cast(dest.at(i+ii,j+jj));
threshold(imgGray,imgGray,20,255,CV_THRESH_BINARY); /threshold 函数将图像二值化，第五个参数为THRESH_BINARY 或THRESH_BINARY_INV时，第四个参数表示用来设置前景区域的值/
point.y 行的值 point.x 列的值
在图像上随机黑白点的噪声
每个像素值在0.0到1.0之间，尺度因子为１。
CV_32F is defined as:
#define CV_32F 5
while CV_32FC1 is defined as:
#define CV_CN_SHIFT 3 #define CV_DEPTH_MAX (1 << CV_CN_SHIFT)／／８ #define CV_MAT_DEPTH_MASK (CV_DEPTH_MAX - 1)／／７ #define CV_MAT_DEPTH(flags) ((flags) & CV_MAT_DEPTH_MASK) ／／掩码７ #define CV_MAKETYPE(depth,cn) (CV_MAT_DEPTH(depth) + (((cn)-1) << CV_CN_SHIFT)) ５＋（０<<3）=5
#define CV_32FC1 CV_MAKETYPE(CV_32F,1)
#include <opencv2\opencv.hpp> #include int main() { std::cout << CV_32F << std::endl;／／５ std::cout << CV_32FC1 << std::endl;／／５
return 0;
}
equalhist:图像增强 https://www.cnblogs.com/yoyo-sincerely/p/6159101.html
void calcHist(const Mat* images, int nimages, const int* channels, InputArray mask, SparseMat& hist, int dims, const int* histSize, const float** ranges, bool uniform=true, bool accumulate=false) (1)images:是一个图像数组,所以传参的时候,要传一个地址(一幅图用&src,多幅图的话,放在数组中,传入数组名)
(2)nimages:就是上一个中的图像总数
(3)channels:用来计算直方图的通道维数数组,第一个数组的通道由0到arrays[0].channels()-1列出，第二个数组的通道从arrays[0].channels()到arrays[0].channels()+arrays[1].channels()-1以此类推;(其实不太懂什么意思,求教)
(4)mask:一个掩码,用来选择图像中参与hist统计的像素,0表示参加计算.一般用Mat(),表示全部参与
(5)hist,直接传入即可(为传引用,也不用取地址),经计算后变成一个dims维的矩阵
(6)dims,维数 CV_MAX_DIMS ==32,最大的
(7)histSize,就是每一维的bins的个数,也要传入地址 eg.二维的int histSize={bins_1,bins_2};
(8)ranges 对于均匀直方图(即nuiform==true),ranges是一个由dims个float数对构成的数组,数对表示对应维的bin的范围. eg.某维有N==2个bins,在ranges中对应的数对为{0,10},均匀的意思是讲,将该维的bin均匀的非为N==2个区间:[0,5]和[5,10],这是程序自动划分的,只需提供给他数对表示最值范围即可.
对于非均匀的直方图,ranges的组成元素就不在是简单的数对了,而是一个个子数组,每个数组还有N+1个元素(N为该维的bin的数量),这N+1个元素将表示怎样对bin进行非均匀的划分. eg.某维N==4个bins,ranges中对应的字数组为5个元素{0,2,4,9,10},非均匀的意思就是讲,讲该bin划分为非均匀区间[0,2],[2,4][4,9].[9,10]. 然后根据区间统计落在每个区间中的数量,从而计算出直方图. (9)nuiform是否均匀,对应ranges中元素的不同表示.如上. (10)accumulate一般为false,为TRUE时,在calchist中给hist分配内存时hist不会被清除,从而可以将多幅图的直方图统计到一个hist矩阵中. 或者有利于及时的更新直方图(不懂什么意思).
Example: 1.int histSize[] ={2}; float range[] = { 0,1,2}; const float* histRange[] ={range};//,range_1}; bool uniform = false, accumulate = false; calcHist( &channels.at(0), 1, 0, Mat(), h_hist, 1, histSize, histRange, false, accumulate ); 其中&channels.at(0)表示单通道图像的指针， 1 表示图像的总数 0表示只有一个图像通道数目表示，用来计算直方图的通道维数数组，1表示取多个图像中的中的第一个通道， Mat()表示掩码为空 h_hist表示计算出来的直方图 1表示直方图为1维的直方图 histRange数组大小为1,表示直方图只有一维，histRange[0]==2表示第一维上有两个bin histRange是使用range来初始化的，histRange的数组大小也表示维度，每个子数组表示此维度上bin的上写界限，如果要均匀的分为histRange[i]个bin，字数子即range中是两个数，表示上下界，且nuiform为true 此函数表示用图像建立以为直方图，直方图有两个bin，上下界限分别为[0,1)[1,2) channels参数： channels。用来计算直方图的channes的数组。比如输入是2副图像，第一副图像有0，1，2共三个channel，第二幅图像只有0一个channel，
那么输入就一共有4个channes，如果int channels[3] = {3, 2, 0}，那么就表示是使用第二副图像的第一个通道和第一副图像的第2和第0个通道来计 dims 的大小要小于channels数组的大小，channels中的通道表示每一个维度，用channels[i]表示的通道里的数值计算直方图的第i维。
在nuiform为false时，第六个参数最好是1,计算维度为1的直方图，使用mat存储，多维的话 返回的值和真实值有偏差,使用稀疏矩阵存储，也没有正确输出 SparseMat:稀疏矩阵,使用稀疏矩阵遍历的迭代器遍历的时候，只能输出非0值的选项 稀疏矩阵opencv链接：https://docs.opencv.org/trunk/dd/da9/classcv_1_1SparseMat.html
在nuiform为true表示均匀分布的时候，第六哥参数可以是计算多维的，可以大于等于1 ，为3之类的，可以用稀疏矩阵或者MatND得到hist。 nuiform==true: 当 histSize[] ={3,3}说明是2维的直方图，每一维度有3个bin range[] = { 0,256};range_1={0,180};const float* histRange[] ={range,range_1};说明把第一个维度每个维度的宽度为256/3,第二个维度每个宽度为180/3,将函数的第六哥参数设置为2,计算出来的直方图是二维的，坐标为[0,1,2]*[0,1,2]义工九个区间，用二维坐标图可以看到九个区间的横纵区间的意义（已经验证在test_hist_qujian.cpp中）,例如二维坐标的左下角的 表示第一个通道在[0,86)((256+3)-1/3-1==85,85为上界限)第二个通道在[0,60)((180+3-1)/3-1==59,为上界限,即为不大于商的整数，已经验证在test_hist_qujian.cpp中)范围内的坐标的个数;如果histSize[] ={1,1} 二维直方图只有一个区间，是图像像素个数的和，不是图像像素个数×通道数 利用range统计的的时候 上限是不包含在内的即range={0,1,2},统计时候的区间为[0,1) [1,2)
cv::calcBackProject ( const Mat * images, int nimages, const int * channels, InputArray hist, OutputArray backProject, const float ** ranges, double scale = 1, bool uniform = true ) void cvCalcBackProjectPatch( IplImage** image, CvArr* dst, CvSize patch_size, CvHistogram* hist, int method, double factor ); image 输入图像 (可以传递 CvMat** ) dst 输出图像. patch_size 扫描输入图像的补丁尺寸 hist 直方图 method 比较方法，传递给 cvCompareHist (见该函数的描述). factor 直方图的归一化因子，将影响输出图像的归一化缩放。如果为 1，则不定。 /归一化因子的类型实际上是double，而非float/
calcBackProject:利用已知的直方图在参数图像上进行扫描，如果直方图(可以是均衡化的直方图)中某段像素值区间的bin值为bin_value，参数图像上点(x,y)处的值为此像素值，则在结果图像dest的(x,y)处像素值为bin_value; calcBackProjectPatch：此函数不是关于单个像素的处理了，是使用滑动窗口即像素块之间的对比来计算像素块中心的权值;首先给定一个直方图用来描述待检测的特征，使用的滑动窗口大于待检测的物体时（目标检测器），滑动窗口覆盖的像素区域计算出一个直方图和给定的hist比较，计算相似度，作为滑动窗口中心位置的权值，权值最大的点所代表的区域，即为待检测物体的最佳候选区域；使用的滑动窗口比待检测的物体小的时候（区域检测器），反响投影上的每一个点，都表示该像素点的肤色概率。函数没有使用padding，得到的dest图像在长和宽上都减去（patch_size-1）大小。
ippiSqrDistanceNorm_8u32f_C1R #define ippiSqrDistanceNorm_8u32f_C1R ippicviSqrDistanceNorm_8u32f_C1R 使用了intel的加速函数实现，在matchTemplate函数中的各种方法。
用来对灰度图像二值化
threshold(gray,gray,0,255,THRESH_OTSU);//CV_THRESH_BINARY); /* CV_THRESH_OTSU是提取图像最佳阈值算法。该方法在类间方差最大的情况下是最佳的，就图像的灰度值而言，OTSU给出最好的类间分离的阈值。 原理：
对于图像I(x,y)，前景(即目标)和背景的分割阈值记作T，属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为ω0，其平均灰度μ0；背景像素点数占整幅图像的比例为ω1，其平均灰度为μ1。图像的总平均灰度记为μ，类间方差记为g。
假设图像的背景较暗，并且图像的大小为M×N，图像中像素的灰度值小于阈值T的像素个数记作N0，像素灰度大于阈值T的像素个数记作N1，则有： ω0=N0/ M×N (1) ω1=N1/ M×N (2) N0+N1=M×N (3) ω0+ω1=1 (4) μ=ω0μ0+ω1μ1 (5) g=ω0(μ0-μ)^2+ω1(μ1-μ)^2 (6) 将式(5)代入式(6),得到等价公式: g=ω0ω1(μ0-μ1)^2 (7) 这就是类间方差 采用遍历的方法得到使类间方差g最大的阈值T,即为所求。 */
在findContour.hpp中可以找到
/*hu矩具有平移 缩放 旋转不变性，普通距(p279)中心距(p281)不能是物体具有平移旋转比例不变性，归一化中心距 有平移和比例不变性 */ /*利用hu距进行匹配 ，图像必须是单通道图像，二值图像也好 matchShapes(gray,gray_d,1,0)//最后一个参数为0,传入的前两个参数是图像的化，会首先计算距，然后使用p283的表8-2介绍的三种方法进行匹配
凸包缺陷的结构体： 凸包缺陷的起始点 凸包缺陷的结束点 凸包缺陷中离凸包的边最远的点 最远点和包的边的距离 寻找凸包缺陷的函数：
@param contour Input contour. @param convexhull Convex hull obtained using convexHull that should contain indices of the contour points that make the hull. @param convexityDefects The output vector of convexity defects. In C++ and the new Python/Java interface each convexity defect is represented as 4-element integer vector (a.k.a. cv::Vec4i): (start_index, end_index, farthest_pt_index, fixpt_depth), where indices are 0-based indices in the original contour of the convexity defect beginning, end and the farthest point, and fixpt_depth is fixed-point approximation (with 8 fractional bits) of the distance between the farthest contour point and the hull. That is, to get the floating-point value of the depth will be fixpt_depth/256.0. */ CV_EXPORTS_W void convexityDefects( InputArray contour, InputArray convexhull, OutputArray convexityDefects );
描述轮廓的时候，用一系列的点及其走向表明轮廓，点是8连通的，一共有360/45个角度可以选择。 ##CCH 链式编码直方图 用来统计轮廓的freeman链码编码中每一种走向的直方图，所以轮廓要是旋转45度，对于直方图来说，只是将每个bin循环移动一个距离就好。用EMD匹配的时候，结果是0,即完全匹配。
轮廓多边形的每一条边，都被选择成为基准边，考虑其他的边相对这条边的关系，包括三个值， dmin dmax和角度， 此直方图有两个维度，分别是角度和距离，每一对边，有两个bin。直方图有旋转不变性（不止旋转45度的时候）可以用来做轮廓的匹配。
PGH的能力更强。
用一个轮廓创建一个轮廓树步骤： 1.首先搜索轮廓上突出或者凹陷的三角像周边 2.每个这样的三角形通过一条直线相连，此直线链接的是轮廓上不相邻的两点，所以轮廓上的三角形或者被削平或者被填充 3.每次这样的直线连接使轮廓上的点减少1 4.对于每个三角形，如果三角形两侧有原始的边，那么他就是轮廓树的叶子，如果一侧是已经存在的三角形，则就是这个三角形的父节点。
轮廓的多边形逼近算法 ： approxPolyDP( InputArray curve, OutputArray approxCurve,double epsilon, bool closed );函数使用了dp算法，该算法步骤如下
1.手下找打轮廓上最远的两个点添加到结果中，此两点连成一条直线,作为多边形咱数的一条边，此边在后续会更新 2.再从轮廓中寻找离上述直线最远的点，添加到结果中 3.不断迭代上述两步骤，直到所有的点到多边形的距离，小于参数epsilon
算法通过扫描 在轮廓上并且在曲线内部的点 构造三角形，对于三角形的大小和张角，在特定的全局阈值和其他相邻点构成的三角形张角更小的情况下，具有更大张角的点被留下
如树上p274描述：规定了四个参数最短距离dmin 最长距离dmax，相邻距离dn（一般不超过dmax） 最大角度a 两点固定时，寻找在轮廓上的第三个顶点时，首先将构成的三角形两边的距离在 dmin和dmax之间的，张角<a的所有三角形找出来， 然后保留对于dn（某个特定距离）有最小夹角的所有点p
此方法用于背景中没有移动的物体，前景在图像中走过的场景（比如手在前景中划过）下计算背景 假设计算一个视频中的背景，视频有ｎ帧图像 １.首先累加ｎ帧图像 ｃｖＡｄｄ，累加各相邻帧的绝对插值cvabsdiff，将每一帧图像变为３通道浮点类型的，便于之后累加 2.将以上累加的两个结果帧，除以帧树ｎ，得到一个累加均值帧 iavgf 和累加绝对差值帧 idifff , 3.设置阈值，若像素值>iavg+7idifff 或者 像素值<iavgf-6idifff 则表示该像素表达了一个前景，否则是后景。
寻找连通区域 int cv::connectedComponents ( cv::InputArrayn image, // input 8-bit single-channel (binary) cv::OutputArray labels, // output label map int connectivity = 8, // 4- or 8-connected components int ltype = CV_32S // Output label type (CV_32S or CV_16U) ); int cv::connectedComponentsWithStats ( cv::InputArrayn image, // input 8-bit single-channel (binary) cv::OutputArray labels, // output label map cv::OutputArray stats, // Nx5 matrix (CV_32S) of statistics: // [x0, y0, width0, height0, area0; // ... ; x(N-1), y(N-1), width(N-1), // height(N-1), area(N-1)] cv::OutputArray centroids, // Nx2 CV_64F matrix of centroids: // [ cx0, cy0; ... ; cx(N-1), cy(N-1)] int connectivity = 8, // 4- or 8-connected components int ltype = CV_32S // Output label type (CV_32S or CV_16U) ); 而centroids则对应的是中心点 而label则对应于表示是当前像素是第几个轮廓
可用于图像增强
cv::convertScaleAbs(src,dest,a,b)用于实现对整个图像数组中的每一个元素，进行如下操作：
dest(i) = saturate uchar(|a*src(i)+b)
查看用户名和邮箱地址：
$ git config user.name
$ git config user.email
修改用户名和邮箱地址
$ git config --global user.name "xxxx"
S git config --global user.email "xxxx"
直接修改git的配置文件的方式来进行修改 1） 打开全局的.gitconfig文件的命令为：$ vi ~/.gitconfig; 然后在文件中直接修改即可.
第二步，如图所示，你可以找到你想修改的那次记录的commit id 第三步，使用git reset –soft [版本号]命令进入你的提交记录 第四步，使用 git commit --amend --author='用户名 <邮箱>'修改 第四步，修改完文件，退出vim（一直按住esc ，再连续按大写的z） 第五步：使用 git push提交代码
git rebase -i HEAD~n
然后按i编辑，把pick 改成 edit，按'Esc'退出编辑，按:wq保存退出
git commit --amend --author="作者 <邮箱@xxxx.com>" --no-edit
git rebase --continue
git push --force
##概述 https://blog.csdn.net/chenhongwu666/article/details/50714926
主要解决图像分析尺度问题的，许多图像分析任务，包括超分辨、目标检测等等都是一种很重要的手段。 更多的是构造特征时：1、适应尺度变化。2、增加特征维度，构造高维特征。在缩放法哦比较小的图像上高斯核，相当于在scale较大的图像上使用较大的高斯核。详情参见sift算法
在第一次push之后提交merger request，使用命令 git commit --amend 在里面添加： BUG:NONE MR:http://101.132.144.25/nullmax-dev/platform/auto-driving/merge_requests/186 后面这行参数是merger request的网址
在新拉的分支上进行开发，如果在自己Push之前有其他的merger已经提交，需要回到master分支，pull代码。然后回到开发的分支，rebase master，修改和现有的代码的冲突，然后push
在已经push 并且提交merger request之后还没有被mergered之前，如果有其他人的分支已经mergered，需要在本地到master然后，pull代码，在回到开发的分支，git rebase master,然后git status 有冲突就解决冲突，没有的画就不解决，然后git commit --amend，然后强推分支，git push origin novatel_driver_pb -f`
git pull origin master --rebase checkout branch mybranch git rebase /如果新建一个分支，把原来分支的修改移动过来的话，使用git cherry-pick f4ba3f88dcb97ff96331dbcd88b7e7139568d20d 版本号为原来提交的版本号 git log可以的得到/ git reset --soft b7f728a83e4ca0366ec3cf8a02cfe55ef974c391 git add src/perception/lane/lane_sender.cpp src/perception/lane/lane_sender.h src/perception/perception.cu git commit git push origin behindLane -f git log histpry | grep git > git.log vim git.log history | grep git > git.log
1.空间不一定连续，所以存取世界比较大 2.bool &a = wode[i];//wode:vector 编译不一定通过，因vector::reference返回的值不是bool&类型的 是一个 operator[]返回的reference是一个右值。 3.它一般来说是以位的方式来存储bool的值。从这里我们可以看出，如果使用位来提升空间效率可能引出的问题就是时间效率了。因为俺们的计算机地址是以字节为单位的。
int main() {
vector nide; nide.reserve(20); nide.push_back(1); vector wode;//(3,true); //bool& h =wode[0];//error/test.cpp:89:16: error: invalid initialization of non-const reference of type ‘bool&’ from an rvalue of type ‘bool’ bool& h =wode[0];/ int& a = nide[0]; std::cout<<a<<std::endl; std::cout<<sizeof(wode)<<std::endl; std::cout<<sizeof(bool)<<std::endl; bool dd= false; bool & ddd =dd;
return 0; }//上述代码是可以通过的
https://www.cnblogs.com/Bylight/p/10530274.html
void swap(vector & x, vector & y) { vector temp = std::move(x); x = std::move(y); y = std::move(temo); }
grep cuGetErrorString ./ -r ldd /usr/local/driveworks-1.2/targets/x86_64-Linux/lib/libdriveworks.so nm ./3rdparty/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.7.1.3|grep cuGetErrorString ldd /usr/local/driveworks-1.2/targets/x86_64-Linux/lib/libdriveworks.so
因为本地分支没有指定头 使用 git branch --set-upstream-to=origin/《branch》 departCameraAndPercept 来指定本地分支的上游
#在master上多了commit git reset dc855f937aea1bfd5074137ac2951bad78f1b648 :在master上回退到特定的版本号
git remote add origin https://github.com/miaoihan/weibo.git
$git fetch origin //获取远程更新
$git merge origin/master //把更新的内容合并到本地分支
git push origin departCameraAndPercept -f
g++ test.cpp -o test pkg-config --cflags --libs opencv
git rebase master
git rebase --continue
user@user-System-Product-Name:/sensor_camera_third/sensor_camera$ git add VERSION
user@user-System-Product-Name:/sensor_camera_third/sensor_camera$ git rebase --continue
首先安装c/c++插件 其次点击头文件附近的小灯泡，编辑includepath 选项，编辑 c_cpp_properties.json ， "includePath": [ "${workspaceFolder}/**", "/Users/xhj/workspace" ],
https://blog.csdn.net/huaxiao137/article/details/88715427
linux上源(换源也)定位不到的network-manager-l2tp的话，需要添加个人软件源：
sudo apt-get install software-properties-common python-software-properties
sudo add-apt-repository ppa:nm-l2tp/network-manager-l2tp
sudo apt-get install network-manager-l2tp network-manager-l2tp-gnome
https://blog.csdn.net/agora_cloud/article/details/103917794
https://blog.csdn.net/tommorrow12/article/details/80103977
https://www.jianshu.com/p/95d5c461924c https://www.cnblogs.com/xuruilong100/p/8506949.html
https://www.cnblogs.com/JarvanWang/p/10756852.html https://blog.csdn.net/weixin_41722370/article/details/80869925
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
在自己写的包的文件夹下创建setup.py 和README.md setup.py格式如下： from setuptools import setup
setup( name = 'utils',#模块名称呢个 version = '1.0', description = 'The Head First Python Search Tools', author = 'nome', author_email = '572733610@qq.com', url = 'headfirstlabs.com', py_modules = ['utils'], #模块名称 ) 然后 python -3 setup.py sdist python -3 -m pip install dist/utils-1.0.tar.gz
pip --default-timeout=1000 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==1.13.1
https://blog.csdn.net/weixin_33757609/article/details/91398847
https://www.zhihu.com/question/276143842
cd ~ mkdir tmp export TMPDIR=$HOME/tmp
],
http://www.360doc.com/content/18/1225/11/60086591_804319090.shtml
https://www.freesion.com/article/1116191697/ #git rebase master之后add commit 冲突文件继续 git rebase --continue
1.首现关于inputbuffer的操作，有dequeue和inqueue的操作，代码中首先做dequeue操作，有两个作用，一个是返回inputbuffer可用的位置（inputbuffer的size是4或者6，当我们 不断push帧但是没有编码操作的时候，push超过4帧，就会产生丢帧），第二个作用是给编码器下达编码的命令；inquequinputbuffer的作用是，将输入的数据（比如原始的yuv数据）拷贝到之前dequeue返回的inputbuffer的可用位置。两个操作依次循环来进行编码:
https://www.jianshu.com/p/25fd8f0f5cb2 https://blog.csdn.net/weixin_37910058/article/details/98078614
以模版函数 template<class TYPE, class ARG> TYPE* get_instance(ARG&& arg) ：此形式的函数为万能引用 为例子，ARG为int为例子： (1):如果传入的参数是左值类型int，那么ARG将被推导为int& (2):如果传入的参数是右值类型int，那么ARG将被推导为int (3):如果传入的参数是const int类型，即常量左值，那么ARG被推导为const int&类型。
传入的参数首先经过推导原则之后加上引用之类，再就是折叠原则：如果任一引用为左值引用，则结果为左值引用。否则（即两个都是右值引用），结果为右值引用。
即 &+&->& & + && ->& && + & ->& 而 && + && -> &&
使用万能引用可以知道，既可以接受左值又可以接受右值参数，如果想将参数和参数类型一起转发使用下列代码是不可行的： /*
- Boost库在这里已经不需要了，我们将其拿掉，可以更简洁的看清楚转发的代码实现 */
#include using namespace std;
// 万能引用，转发接收到的参数 param template void PrintType(T&& param) { f(param); // 将参数param转发给函数 void f() }
// 接收左值的函数 f() template void f(T &) { cout << "f(T &)" << endl; }
// 接收右值的函数f() template void f(T &&) { cout << "f(T &&)" << endl; }
int main(int argc, char *argv[]) { int a = 0; PrintType(a);//传入左值 PrintType(int(0));//传入右值 }
输出分别为 f(T &); f(T &);说明在在void PrintType(T&& param)函数的内部，参数都是一个右值类型，如果想达到完美转发，使用 f(std::forward(param)); 代替 f(param);来进行转发。
forward 函数： template T&& forward(typename remove_reference::type & param) { return statuc_cast<T&&>(parma); }
removw_reference于移除T的引用，然后::type返回去掉引用之后的类型
template T&& forward(typename remove_reference::type¶m) { return static_cast<T&&>(param); }
可知，万能转发的传入参数形式T &&是为了可以接受左值/引用和右值/引用的目的，使用forward可以进行先进行类型推导然后进行折叠，导致和最初相同的类型的类型输出：
(1)如果传入的是PrintType的世界类型是右值int，首先被推导为int ，则将T=int带入forwrad： int&& forward(int ¶m) { return static_cast<int&&>(param); } //最终的输出为右值类型 (2)如果传入的是左值类型，推导为T=int&，将T带入forward： int& &&forward（int ¶m） { return static_cast<int& &&>(param);
} 类型折叠之后： int& forward(int ¶m) { return static_cast<int&>(param);}//保留了左值特性
(3)传入左值引用，T = int& (4)传入右值引用，T =int&&，将T带入forward：
int&& && forward(int ¶m) { return static_cast<int&& &&>(param); } 类型折叠之后
int&& forward(int & param){ return static_cats<int&&>(param); }//转发了右值类型