题目1 : 焦距
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- 例子输入
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2 5.4mm 5.27mm 1600px 5400um 0.00527m 1600px
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例子输出
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Case 1: 1639.47px Case 2: 1639.47px
#include<iostream> #include<algorithm> #include<cstring> #include<cstdio> #include<string> #include<vector> #include<cmath> using namespace std; double jinwei(string a) { int len=a.size(); double h=0; if(a[len-2]==‘c‘) { h=10; } else if(a[len-2]==‘d‘) { h=100; } else if(a[len-2]==‘u‘) { h=0.001; } else if(a[len-2]==‘n‘) { h=0.000001; } else if(a[len-2]==‘m‘||a[len-2]==‘p‘) { h=1; } else { h=1000; } return h; } double change(string a) { char s[1010]; int k=0; double h=jinwei(a); for(int i=0;i<a.size();i++) { if(a[i]>=‘a‘&&a[i]<=‘z‘) break; s[k++]=a[i]; } s[k]=‘\0‘; double sum=0; sum=atof(s); sum*=h; return sum; } int main() { int t; while(cin>>t) { for(int k=1;k<=t;k++) { string a,b,c; cin>>a>>b>>c; double v1,v2,v3; v1=change(a); v2=change(b); v3=change(c); // cout<<v1<<" "<<v2<<" "<<v3<<endl; double sum=v3*v1/v2; int s=sum*100+0.5; cout<<"Case "<<k<<": "; printf("%.2lfpx\n",(double)s/100); } } return 0; }//水的问题可以很容易误事
描写叙述
一般来说。我们採用针孔相机模型。也就是觉得它用到的是小孔成像原理。
在相机坐标系下。一般来说，我们用到的单位长度。不是“米”这种国际单位，而是相邻像素的长度。而焦距在相机坐标系中的大小，是在图像处理领域的一个很重要的物理量。
如果我们已经依据相机參数。得到镜头的物理焦距大小(focal length)，和相机胶片的宽度(CCD width)。以及照片的横向分辨率(image width)，则详细计算公式为：
Focal length in pixels = (image width in pixels) * (focal length on earth) / (CCD width on earth)
比方说对于Canon PowerShot S100, 带入公式得
Focal length in pixels = 1600 pixels * 5.4mm / 5.27mm = 1639.49 pixels
如今，请您写一段通用的程序，来求解焦距在相机坐标系中的大小。
输入
多组測试数据。首先是一个正整数T。表示測试数据的组数。
每组測试数据占一行，分别为
镜头的物理焦距大小(focal length on earth)
相机胶片的宽度(CCD width on earth)
照片的横向分辨率大小(image width in pixels)，单位为px。
之间用一个空格分隔。
输出
每组数据输出一行，格式为“Case X: Ypx”。
X为測试数据的编号。从1開始。Y为焦距在相机坐标系中的大小(focallength in pixels)，保留小数点后2位有效数字，四舍五入取整。
数据范围
对于小数据：focal length on earth和CCD width on earth单位都是毫米(mm)
对于大数据：长度单位还可能为米(m), 分米(dm), 厘米(cm), 毫米(mm), 微米(um)，纳米(nm)
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