写一个名为capture c++的函数 将输入图像调整到模型所需的尺寸，并通过填充来保持图像的宽高比，适用于yolov5 ncnn常见的深度学习模型 返回数据 指针

好的，下面是一个简化的示例，展示了一个名为`captureAndResizeForYoloV5`的C++函数，它接受一个图像文件路径、目标模型尺寸以及是否需要填充来适应比例。这里假设已经包含了必要的头文件，并使用了OpenCV（for读取图像）和NCNN（for处理图像）库。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <ncnn/ncnn.h>

// 假设我们有一个ImageResizer类，用于处理图像尺寸调整
class ImageResizer {
public:
    static void resizeAndPad(const cv::Mat& input, int targetWidth, int targetHeight, std::vector<uint8_t>& outputData) {
        // 1. 获取当前图像尺寸
        int srcWidth = input.cols;
        int srcHeight = input.rows;

        // 2. 计算缩放因子和填充
        float scale = (float)targetWidth / srcWidth;
        if (srcHeight * scale > targetHeight) {
            scale = (float)targetHeight / srcHeight; // 优先保持高度不变，宽度缩小
        }
        
        // 3. 调整尺寸并填充
        cv::Mat resized;
        cv::resize(input, resized, Size(), scale, scale);
        int padWidth = targetWidth - resized.cols;
        int padHeight = targetHeight - resized.rows;
        cv::copyMakeBorder(resized, outputData, 0, padHeight, 0, padWidth, cv::BORDER_CONSTANT, Scalar(0));

        // 4. 将数据复制到NCNN Mat
        ncnn::Mat ncnnInput;
        ncnnInput.create(targetHeight, targetWidth, ncnn::data_type::f32);
        for (int y = 0; y < targetHeight; ++y) {
            for (int x = 0; x < targetWidth; ++x) {
                float value = static_cast<float>(outputData[y * targetWidth + x]);
                ncnnInput(x, y) = value;
            }
        }
        return ncnnInput;
    }
};

std::vector<uint8_t> captureAndResizeForYoloV5(const std::string& imagePath, int targetWidth, int targetHeight) {
    // 1. 读取图像
    cv::Mat img = cv::imread(imagePath);

    // 2. 调整和填充图像
    std::vector<uint8_t> imageData;
    ImageResizer::resizeAndPad(img, targetWidth, targetHeight, imageData);

    // 3. 返回处理后的数据指针
    return imageData;
}