vector<float> X(x, x + sizeof(x) / sizeof(float)); vector<float> Y(y, y + sizeof(y) / sizeof(float)); 为什么要x + sizeof(x) / sizeof(float),y + sizeof(y) / sizeof(float)

时间: 2023-10-21 19:05:28 浏览: 75
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vector的使用以及函数示例

在这段代码中,`x`和`y`是普数组,而`X`和`Y`是L vector容器。为了将普通数组换为vector容器,需要使用vector构造函数。 `sizeof(x) / sizeof)`用于计算数组的元素个数对于一个数组,`sizeof(x)`表示整个数组的字节大小,`sizeof(float)`表示单个元素的字节大小。通过相除,可以得到数组x中元素的个数。 `x + sizeof(x) / sizeof(float)`表示偏移指针,将指针从数组x的首地址向后移动了`sizeof(x) / sizeof(float)`个元素的位置。这样得到的指针就指向了数组x中的最后一个元素的下一个位置。同样的,`y + sizeof(y) / sizeof(float)`也是将指针偏移了相应的位置。 通过这样的操作,构造函数可以通过指针范围来初始化vector容器,从而将普通数组复制到vector中。这样可以方便地在后续的代码中使用vector容器进行操作和计算。
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详细解释下面的代码,具体到各个参数的含义和作用#ifndef MESH_H #define MESH_H #include <QOpenGLShaderProgram> #include <QOpenGLFunctions_3_3_Core> #include <string> #include <vector> #include <QOpenGLTexture> using namespace std; struct Vertex { QVector3D Position; QVector3D Normal; QVector2D TexCoords; }; struct Texture { unsigned int id; string type; string path; }; class Mesh { public: Mesh(){}; // mesh data vector<Vertex> vertices; vector<unsigned int> indices; vector<Texture> textures; void Draw(QOpenGLShaderProgram &shader); void Draw(QOpenGLShaderProgram &shader, QString type); Mesh(QOpenGLFunctions_3_3_Core *glFuns, vector<Vertex> vertices, vector<unsigned int> indices, vector<Texture> textures); private: // render data unsigned int VAO, VBO, EBO; void setupMesh(); private: QOpenGLFunctions_3_3_Core *m_glFuns; QOpenGLTexture *m_STLDiffuseTex; }; #endif//MESH_H void Mesh::setupMesh() { //创建VBO和VAO对象,并赋予ID m_glFuns->glGenVertexArrays(1, &VAO); m_glFuns->glGenBuffers(1, &VBO); m_glFuns->glGenBuffers(1,&EBO); //绑定VBO和VAO对象 m_glFuns->glBindVertexArray(VAO); m_glFuns->glBindBuffer(GL_ARRAY_BUFFER, VBO); //为当前绑定到target的缓冲区对象创建一个新的数据存储。 //如果data不是NULL,则使用来自此指针的数据初始化数据存储 m_glFuns->glBufferData(GL_ARRAY_BUFFER, vertices.size()*sizeof(Vertex), &vertices[0], GL_STATIC_DRAW); m_glFuns->glBindBuffer(GL_ELEMENT_ARRAY_BUFFER, EBO); m_glFuns->glBufferData(GL_ELEMENT_ARRAY_BUFFER, indices.size() * sizeof(unsigned int),&indices[0], GL_STATIC_DRAW); //告知显卡如何解析缓冲里的属性值 m_glFuns->glVertexAttribPointer(0, 3, GL_FLOAT, GL_FALSE, 8 * sizeof(float), (void*)0); m_glFuns->glEnableVertexAttribArray(0); m_glFuns->glVertexAttribPointer(1, 3, GL_FLOAT, GL_FALSE, sizeof(Vertex), (void*)offsetof(Vertex, Normal)); m_glFuns->glEnableVertexAttribArray(1); m_glFuns->glVertexAttribPointer(2, 2, GL_FLOAT, GL_FALSE, sizeof(Vertex), (void*)offsetof(Vertex, TexCoords)); m_glFuns->glEnableVertexAttribArray(2); }

对上述代码进行如下修改,是否改变基本功能:tatic int process(int8_t* input, int point_cnt, int height, int width, int stride, std::vector<float>& boxes, std::vector<float>& objProbs, std::vector<int>& classId, float threshold, int32_t zp, float scale) { int validCount = 0; float thres = unsigmoid(threshold); int8_t thres_i8 = qnt_f32_to_affine(thres, zp, scale); for (int a = 0; a < point_cnt; a++){ int8_t maxClassProbs = 0; int maxClassId = 0; for (int k = 1; k < OBJ_CLASS_NUM; ++k) { int8_t prob = input[(3+k) * point_cnt + a]; if (prob > maxClassProbs) { maxClassId = k; maxClassProbs = prob; } } if (maxClassProbs >= thres_i8) { int8_t rx = input[0 * point_cnt + a]; int8_t ry = input[1 * point_cnt + a]; int8_t rw = input[2 * point_cnt + a]; int8_t rh = input[3 * point_cnt + a]; float box_x = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rx, zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_y = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(ry, zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_w = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rw, zp, scale)) * 2.0; float box_h = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rh, zp, scale)) * 2.0; objProbs.push_back(sigmoid(deqnt_affine_to_f32(maxClassProbs, zp, scale))); classId.push_back(maxClassId); validCount++; boxes.push_back(box_x); boxes.push_back(box_y); boxes.push_back(box_w); boxes.push_back(box_h); } } return validCount; } int post_process(int8_t* input0, int model_in_h, int model_in_w, float conf_threshold, float nms_threshold, float scale_w, float scale_h, std::vector<int32_t>& qnt_zps, std::vector<float>& qnt_scales, detect_result_group_t* group) { static int init = -1; if (init == -1) { int ret = 0; ret = loadLabelName(LABEL_NALE_TXT_PATH, labels); if (ret < 0) { return -1; } init = 0; } memset(group, 0, sizeof(detect_result_group_t)); std::vector<float> filterBoxes; std::vector<float> objProbs; std::vector<int> classId; // stride 6 int stride0 = 4 + OBJ_CLASS_NUM; int point_cnt = 8400; int validCount0 = 0; validCount0 = process(input0, point_cnt, model_in_h, model_in_w, stride0, filterBoxes, objProbs, classId, conf_threshold, qnt_zps[0], qnt_scales[0]); int validCount = validCount0; // no object detect if (validCount <= 0) { return 0; } std::vector<int> indexArray; for (int i = 0; i < validCount; ++i) { indexArray.push_back(i); } quick_sort_indice_inverse(objProbs, 0, validCount - 1, indexArray); std::set<int> class_set(std::begin(classId), std::end(classId)); for (auto c : class_set) { nms(validCount, filterBoxes, classId, indexArray, c, nms_threshold); } int last_count = 0; group->count = 0; /* box valid detect target */ for (int i = 0; i < validCount; ++i) { if (indexArray[i] == -1 || last_count >= OBJ_NUMB_MAX_SIZE) { continue; } int n = indexArray[i]; float x1 = filterBoxes[n * 4 + 0]; float y1 = filterBoxes[n * 4 + 1]; float x2 = x1 + filterBoxes[n * 4 + 2]; float y2 = y1 + filterBoxes[n * 4 + 3]; int id = classId[n]; float obj_conf = objProbs[i]; group->results[last_count].box.left = (int)(clamp(x1, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.top = (int)(clamp(y1, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].box.right = (int)(clamp(x2, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.bottom = (int)(clamp(y2, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].prop = obj_conf; char* label = labels[id]; strncpy(group->results[last_count].name, label, OBJ_NAME_MAX_SIZE); // printf("result %2d: (%4d, %4d, %4d, %4d), %s\n", i, group->results[last_count].box.left, // group->results[last_count].box.top, // group->results[last_count].box.right, group->results[last_count].box.bottom, label); last_count++; } group->count = last_count; return 0; }

解释代码:int post_process(int8_t* input0, int8_t* input1, int8_t* input2, int model_in_h, int model_in_w, float conf_threshold, float nms_threshold, float scale_w, float scale_h, std::vector<int32_t>& qnt_zps, std::vector<float>& qnt_scales, detect_result_group_t* group) { static int init = -1; if (init == -1) { int ret = 0; ret = loadLabelName(LABEL_NALE_TXT_PATH, labels); if (ret < 0) { return -1; } init = 0; } memset(group, 0, sizeof(detect_result_group_t)); std::vector<float> filterBoxes; std::vector<float> objProbs; std::vector<int> classId; // stride 8 int stride0 = 8; int grid_h0 = model_in_h / stride0; int grid_w0 = model_in_w / stride0; int validCount0 = 0; validCount0 = process(input0, (int*)anchor0, grid_h0, grid_w0, model_in_h, model_in_w, stride0, filterBoxes, objProbs, classId, conf_threshold, qnt_zps[0], qnt_scales[0]); // stride 16 int stride1 = 16; int grid_h1 = model_in_h / stride1; int grid_w1 = model_in_w / stride1; int validCount1 = 0; validCount1 = process(input1, (int*)anchor1, grid_h1, grid_w1, model_in_h, model_in_w, stride1, filterBoxes, objProbs, classId, conf_threshold, qnt_zps[1], qnt_scales[1]); // stride 32 int stride2 = 32; int grid_h2 = model_in_h / stride2; int grid_w2 = model_in_w / stride2; int validCount2 = 0; validCount2 = process(input2, (int*)anchor2, grid_h2, grid_w2, model_in_h, model_in_w, stride2, filterBoxes, objProbs, classId, conf_threshold, qnt_zps[2], qnt_scales[2]); int validCount = validCount0 + validCount1 + validCount2; // no object detect if (validCount <= 0) { return 0; } std::vector<int> indexArray; for (int i = 0; i < validCount; ++i) { indexArray.push_back(i); } quick_sort_indice_inverse(objProbs, 0, validCount - 1, indexArray); std::set<int> class_set(std::begin(classId), std::end(classId)); for (auto c : class_set) { nms(validCount, filterBoxes, classId, indexArray, c, nms_threshold); } int last_count = 0; group->count = 0; /* box valid detect target */ for (int i = 0; i < validCount; ++i) { if (indexArray[i] == -1 || last_count >= OBJ_NUMB_MAX_SIZE) { continue; } int n = indexArray[i]; float x1 = filterBoxes[n * 4 + 0]; float y1 = filterBoxes[n * 4 + 1]; float x2 = x1 + filterBoxes[n * 4 + 2]; float y2 = y1 + filterBoxes[n * 4 + 3]; int id = classId[n]; float obj_conf = objProbs[i]; group->results[last_count].box.left = (int)(clamp(x1, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.top = (int)(clamp(y1, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].box.right = (int)(clamp(x2, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.bottom = (int)(clamp(y2, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].prop = obj_conf; char* label = labels[id]; strncpy(group->results[last_count].name, label, OBJ_NAME_MAX_SIZE); // printf("result %2d: (%4d, %4d, %4d, %4d), %s\n", i, group->results[last_count].box.left, // group->results[last_count].box.top, // group->results[last_count].box.right, group->results[last_count].box.bottom, label); last_count++; } group->count = last_count; return 0; }

UA_StatusCode OpcuaClient::ReadCNCValue(CString dataCategory,CNCStruct* m_pCncstruct) { const int arraySize = 7; UA_ReadValueId CNC_itemArray[arraySize]; for (int i = 0; i < arraySize; ++i) { UA_ReadValueId_init(&CNC_itemArray[i]); CNC_itemArray[i].attributeId = UA_ATTRIBUTEID_VALUE; } CNC_itemArray[0].nodeId = UA_NODEID_STRING(2, "不知道是哪一个变量);//cncType CNC_itemArray[1].nodeId = UA_NODEID_STRING(2, "/Channel/Configuration/numSpindles");//主轴数 CNC_itemArray[2].nodeId = UA_NODEID_STRING(2, "/Channel/Configuration/numGeoAxes");//伺服轴数 CNC_itemArray[3].nodeId = UA_NODEID_STRING(2, "/Channel/ProgramInfo/progName");//程序名称 CNC_itemArray[4].nodeId = UA_NODEID_STRING(2, "/Channel/Spindle/status");//运行状态 CNC_itemArray[5].nodeId = UA_NODEID_STRING(2, "/Channel/MachineAxis/actFeedRate");//进给速度 CNC_itemArray[6].nodeId = UA_NODEID_STRING(2, "/Channel/Spindle/actSpeed");//主轴转速 //读数据 UA_ReadRequest request; UA_ReadRequest_init(&request); request.nodesToRead = &valueIdCategory[0]; request.nodesToReadSize = arraySize; UA_ReadResponse response = UA_Client_Service_read(m_Client, request); UA_StatusCode *retStatusArray=NULL; UA_StatusCode retval = response.responseHeader.serviceResult; if (retval == UA_STATUSCODE_GOOD) { if (response.resultsSize == arraySize) { for (int i = 0; i < arraySize; ++i) { retStatusArray[i] = response.results[i].status; } } else { UA_ReadResponse_clear(&response); return UA_STATUSCODE_BADUNEXPECTEDERROR; } } //按顺序存储plc的节点值 vector<void*> cncNodeValue; for (int i = 0; i < arraySize; ++i) { if (retStatusArray[i] == UA_STATUSCODE_GOOD) { UA_DataValue res = response.results[i]; if (!res.hasValue) // no value { UA_ReadResponse_clear(&response); return UA_STATUSCODE_BADUNEXPECTEDERROR; } UA_Variant out; memcpy(&out, &res.value, sizeof(UA_Variant)); UA_Variant_init(&res.value); if (out.type == &UA_TYPES[UA_TYPES_LOCALIZEDTEXT]) { UA_LocalizedText* ptr = (UA_LocalizedText*)out.data; printf("Text: %.*s\n", ptr->text.length, ptr->text.data); cncNodeValue.push_back(ptr->text.data); } else if (out.type == &UA_TYPES[UA_TYPES_UINT64]) { UA_UInt64* ptr = (UA_UInt64*)out.data; printf("UInt64 Value: %d\n", *ptr); cncNodeValue.push_back(ptr); } else if (out.type == &UA_TYPES[UA_TYPES_UINT32]) { UA_UInt32* ptr = (UA_UInt32*)out.data; printf("UInt32 Value: %d\n", *ptr); cncNodeValue.push_back(ptr); } else if (out.type == &UA_TYPES[UA_TYPES_FLOAT]) { UA_Float* ptr = (UA_Float*)out.data; printf("Float Value: %d\n", *ptr); cncNodeValue.push_back(ptr); } else if (out.type == &UA_TYPES[UA_TYPES_DATETIME]) { UA_DateTime* ptr = (UA_DateTime*)out.data; UA_DateTimeStruct ptrdts = UA_DateTime_toStruct(*ptr); printf("DateTime Value: %u-%u-%u %u:%u:%u.%03u\n", ptrdts.day, ptrdts.month, ptrdts.year, ptrdts.hour, ptrdts.min, ptrdts.sec, ptrdts.milliSec); cncNodeValue.push_back(ptr); } } } //问题三:数据如何处理成人可读或者可显示的形式?? UA_ReadResponse_clear(&response); return UA_STATUSCODE_GOOD; }

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