double转vector<uint8_t>

时间: 2024-10-19 21:02:48 浏览: 13
将 `double` 类型的数据转换为 `std::vector<uint8_t>` 需要经过以下几个步骤: 1. **数据打包**: `double` 是一个64位浮点数,通常存储为8字节。你需要将这个值拆分为8个单独的字节。 2. **创建向量**: 创建一个空的 `vector<uint8_t>`,它用于存放这8个字节。 3. **填充向量**: 使用循环或者其他方法,逐字节地将 `double` 的二进制表示复制到 `vector` 中。 4. **如果需要的话**,可以使用 C++ 的标准库函数 `reinterpret_cast` 来直接进行这种类型的转换,但这可能会依赖于底层平台的具体实现,并非所有编译器都支持。 ```cpp double d = ...; // 假设d是一个double类型数值 std::vector<uint8_t> bytes(8); // 初始化一个大小为8的vector // 如果你的系统支持 reinterpret_cast bytes[0] = static_cast<uint8_t>(reinterpret_cast<intptr_t&>(d) >> 56); bytes[1] = static_cast<uint8_t>(reinterpret_cast<intptr_t&>(d) >> 48); ... bytes[7] = static_cast<uint8_t>(reinterpret_cast<intptr_t&>(d)); // 或者手动拆分 union { uint64_t i; double d; } convUnion; convUnion.d = d; for (size_t i = 0; i < sizeof(double); ++i) bytes[i] = static_cast<uint8_t>((convUnion.i >> (i * 8)) & 0xFF); ```
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它的具体实现是这样的,再详细解释一下 bool Spline2dConstraint::Add2dBoundary( const std::vector<double>& t_coord, const std::vector<double>& angle, const std::vector<Vec2d>& ref_point, const std::vector<double>& longitudinal_bound, const std::vector<double>& lateral_bound) { if (t_coord.size() != angle.size() || angle.size() != ref_point.size() || ref_point.size() != lateral_bound.size() || lateral_bound.size() != longitudinal_bound.size()) { return false; } Eigen::MatrixXd affine_inequality = Eigen::MatrixXd::Zero(4 * t_coord.size(), total_param_); Eigen::MatrixXd affine_boundary = Eigen::MatrixXd::Zero(4 * t_coord.size(), 1); for (uint32_t i = 0; i < t_coord.size(); ++i) { const double d_lateral = SignDistance(ref_point[i], angle[i]); const double d_longitudinal = SignDistance(ref_point[i], angle[i] - M_PI / 2.0); const uint32_t index = FindIndex(t_coord[i]); const double rel_t = t_coord[i] - t_knots_[index]; const uint32_t index_offset = 2 * index * (spline_order_ + 1); std::vector<double> longi_coef = AffineCoef(angle[i], rel_t); std::vector<double> longitudinal_coef = AffineCoef(angle[i] - M_PI / 2, rel_t); for (uint32_t j = 0; j < 2 * (spline_order_ + 1); ++j) { // upper longi affine_inequality(4 * i, index_offset + j) = longi_coef[j]; // lower longi affine_inequality(4 * i + 1, index_offset + j) = -longi_coef[j]; // upper longitudinal affine_inequality(4 * i + 2, index_offset + j) = longitudinal_coef[j]; // lower longitudinal affine_inequality(4 * i + 3, index_offset + j) = -longitudinal_coef[j]; } affine_boundary(4 * i, 0) = d_lateral - lateral_bound[i]; affine_boundary(4 * i + 1, 0) = -d_lateral - lateral_bound[i]; affine_boundary(4 * i + 2, 0) = d_longitudinal - longitudinal_bound[i]; affine_boundary(4 * i + 3, 0) = -d_longitudinal - longitudinal_bound[i]; } // std::cout << affine_inequality << std::endl; return AddInequalityConstraint(affine_inequality, affine_boundary); }

uint32 IntersectionInfoCache::setIntersectionInfoMap(uint8 inlinkdir, uint64 inlinkid) //给地图设置路口信息 { int32 linkindex = RGDataManagerInstance->realLinkId2Idx(inlinkid); RoadLinkInfo* curlink = RGDataManagerInstance->GetRoadInfoPtr(linkindex); NodeInfo Nodeinfo; uint32 index = (inlinkdir == 1) ? curlink->s_inersection_form_index : curlink->e_inersection_form_index; if(index == 0xFFFFFFFF) { bool start = (inlinkdir == 1) ? true : false; get_node_info(curlink, Nodeinfo, start); if(Nodeinfo.inlinks.empty() || Nodeinfo.outlinks.empty()) { cout << "ERROR: Intersection node_info is empty!" << endl; uint32_t tileid = (uint32)(inlinkid>>32); uint16_t URID = (uint16)((inlinkid & 0x00000000FFFF0000)>>16); uint16_t TPID = (uint16)(inlinkid & 0x000000000000FFFF); cout<<"URID:"<<URID<<" tileid:"<< tileid << " TPID:" << TPID << " dir:" << inlinkdir <<endl; } index = intersection_form_index; std::vector<IntersectionLinkInfo>& interseclinks = map_intersectionInfo_[intersection_form_index].links; //inlink makeIntersectionInfo(true, Nodeinfo.inlinks, interseclinks); //outlink makeIntersectionInfo(false, Nodeinfo.outlinks, interseclinks); LinePoint centerpoint = {0.0, 0.0}; double radius = 0.0; vector shapepoints;//各link的交点坐标 calcInsectionCenterPoint(interseclinks, shapepoints, centerpoint); float radiusMeter = 0.0; calcInsectionCenterRadius(shapepoints, centerpoint, radius, radiusMeter); calcLinkOrder(interseclinks, centerpoint, radius); std::sort( interseclinks.begin(), interseclinks.end() ); intersection_form_index++; //路口index加1 } return index; }

优化代码void QQuickPrint::CalcCleanSprayInk(int nCleanSprayTime, int nCleanSprayStartTime, int nCleanSprayEndTime) { if (nCleanSprayTime <= 0) return; _CLEANSPRAY_INKINFO *stuCleanSprayInkInfo = new _CLEANSPRAY_INKINFO; stuCleanSprayInkInfo->nCostTime = nCleanSprayTime; stuCleanSprayInkInfo->nStartTime = static_cast<uint>(nCleanSprayStartTime); stuCleanSprayInkInfo->nEndTime = static_cast<uint>(nCleanSprayEndTime); stuCleanSprayInkInfo->nType = CLEANSPRAY_INK_CALCULATE; int nCntOfChannel = m_qPrintParam->GetCntOfChannel(); int nFrameSize = m_qPrintParam->GetFrameSize(); //喷头孔数 int nCleanDropSize = m_qPrintParam->GetCleanFireDropSize(); double dDropSizeCost = CLEANSPRAYDROPSIZE[nCleanDropSize];//清喷小点、中点、大点对应的耗墨量 int nCleanFireTimes = m_qPrintParam->GetCleanFireTimes(); int nCleanFireInterval = m_qPrintParam->GetCleanFireInterval(); int nCleanTotalTimes = (nCleanSprayTime / nCleanFireInterval) + 1;//清喷动作执行次数 = (清喷时间 / 清喷间隔) + 1,+1的原因是开启清喷时会立即执行1次清喷动作 //单通道清喷动作耗墨量 = 喷头孔数 * 清喷大小 * 单次清喷动作的清喷次数 * 清喷动作执行次数 double dColorCost = PL2ML(nFrameSize * dDropSizeCost * nCleanFireTimes * nCleanTotalTimes); memset(stuCleanSprayInkInfo->dInkCost, 0.00, sizeof(double) * MAXCOLORS); //获取各通道对应的颜色,计算各通道清喷耗墨量 for (int iC = 0; iC != nCntOfChannel; ++iC) { int nColorsCnt = m_qPrintParam->GetCntOfColors(); int nColorIndex = m_qPrintParam->GetRIPDataOfPiece(iC); if (PRN_CMYKOrRBLk == nColorsCnt) //8色模式,通道依次接RIP图的第7 6 1 3 0 2 5 4个位置 { //判断清喷通道接的RIP图位置对应哪个颜色 for (int nIndex = 0; nIndex != PRN_CMYKOrRBLk; ++nIndex) { if (g_nColorIndexOfCMYKOrRBLk[nIndex] == nColorIndex) { stuCleanSprayInkInfo->dInkCost[nIndex] += dColorCost; } } } else //其它颜色模式 { stuCleanSprayInkInfo->dInkCost[nColorIndex] += dColorCost; } } //清喷信息上报到MES stuCleanSprayInfo *pCleanSprayInfo = new stuCleanSprayInfo; pCleanSprayInfo->nRunTime = nCleanSprayTime; pCleanSprayInfo->strStartTime = QDateTime::fromTime_t(stuCleanSprayInkInfo->nStartTime).toString("yyyy-MM-dd hh:mm:ss"); pCleanSprayInfo->strEndTime = QDateTime::fromTime_t(stuCleanSprayInkInfo->nEndTime).toString("yyyy-MM-dd hh:mm:ss"); memcpy((char*)pCleanSprayInfo->dInkCost, (char*)stuCleanSprayInkInfo->dInkCost, sizeof(double) * MAXCOLORS); emit(signal_SendMes(MES_MSG_CLEANSPRAY, pCleanSprayInfo)); emit(signal_AddInkInfo(CLEANSPRAY_INK_CALCULATE, stuCleanSprayInkInfo)); }

将以下python代码转化为c++版本。import math import cv2 import numpy as np import os thre1=10 thre2=-10 r=60 ang =0 def select_point(image,ang): #根据遥杆方向确定跟踪点坐标 sinA=math.sin(ang) cosA=math.cos(ang) dirBaseX=int(cosA1000) disBaseY=int(-sinA1000) dirValMax=-1000000000 for i in range(len(image)): for j in range(len(image[0])): if image[i][j]==255: dirVal=idisBaseY+jdirBaseX if dirVal>dirValMax: rstRow=i rstCol=j dirValMax=dirVal return [rstCol,rstRow] sequence_path = "./images/" save_path="./out/" for file in os.listdir(sequence_path): filename=os.path.join(sequence_path, file) image=cv2.imread(filename, 0) image=cv2.blur(image,(3,3)) img=np.zeros((len(image), len(image[0])),np.uint8) for i in range(r,len(image)-r): for j in range(r,len(image[0])-r): shizi_1=( int(image[i][j])-int(image[i-r][j])>thre1 and int(image[i][j])-int(image[i][j-r])>thre1 and (int(image[i][j])-int(image[i+r][j])>thre1) and int(image[i][j])-int(image[i][j+r])>thre1 ) xieshizi_1=( int(image[i][j])-int(image[i-r][j-r])<thre2 and int(image[i][j])-int(image[i+r][j-r])<thre2 and int(image[i][j])-int(image[i-r][j+r])<thre2 and int(image[i][j])-int(image[i+r][j+r])<thre2 ) if (shizi_1 or xieshizi_1): img[i][j]=255 else: img[i][j] =0 retval, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(img, connectivity=8) maxVal = 0 index = 0 for i in range(1, len(stats)): if stats[i][4] > maxVal: maxVal = stats[i][4] index = i #x,y,h,w s for i in range(len(labels)): for j in range(len(labels[0])): if labels[i][j]==index: labels[i][j]=255 else: labels[i][j] = 0 img2=np.array(labels) target_x,target_y=select_point(img2,ang) print("跟踪点坐标:{}".format((target_x,target_y))) cv2.imwrite(os.path.join(save_path, file), cv2.circle(image,(int(target_x),int(target_y)),5,(255,255,0),2))

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