for (int i = 0; i < src->y_crop_height; i += sb_size) { for (int j = 0; j < src->y_crop_width; j += sb_size) { int y_start = i; int x_start = j; int y_end = i + sb_size; int x_end = j + sb_size; for (int ik = y_start; ik < y_end; ik++) { for (int k = x_start; k < x_end; k += 16) { int jk_start = k; int jk_end = k + 16; printf("%d\t", jk_start); for (int jk = jk_start; jk < jk_end; jk++) { //printf("%d\t", jk); //printf("%d\t", (uint8_t)(src->y_buffer[ik * src->y_stride + jk])); } printf("\n"); } } } }

时间: 2024-04-28 12:27:15 浏览: 8
这段代码看起来像是对图像进行分块处理,将图像分成若干个小块,每个小块的大小为 sb_size x sb_size。在每个小块内部,再将其分成若干个更小的子块,每个子块的大小为 16 x 1。然后对每个子块内部的像素进行处理。其中,printf语句可能是为了调试或者输出一些信息。具体的处理逻辑需要看完整的代码才能确定。
相关问题

// CSI to JPEG DMA channel for WIFI(Crop & down-scaler) unsigned int ww_size = 0, wh_size = 0; CropImg(isp_cfg, isp_img_buff->yuv_img, isp_img_buff->wcrop_img, 2); ww_size = isp_cfg->wwin_h_end - isp_cfg->wwin_h_st; wh_size = isp_cfg->wwin_v_end - isp_cfg->wwin_v_st; printf("end wcrop\n");

这段代码是一个用于 WiFi 的 CSI(Camera Serial Interface)到 JPEG 的 DMA(Direct Memory Access)通道的函数。它首先声明了两个无符号整数变量 `ww_size` 和 `wh_size`,并将它们初始化为 0。接下来,调用 `CropImg` 函数,将 `isp_cfg`、`isp_img_buff->yuv_img` 和 `isp_img_buff->wcrop_img` 作为参数传递给它。`CropImg` 函数的作用是将输入图像进行裁剪,并将结果保存在 `isp_img_buff->wcrop_img` 中,裁剪的方式是按照 `isp_cfg` 中的设置进行操作。 之后,代码通过计算 `ww_size` 和 `wh_size` 的值来确定裁剪后图像的宽度和高度。它分别使用 `isp_cfg->wwin_h_end - isp_cfg->wwin_h_st` 和 `isp_cfg->wwin_v_end - isp_cfg->wwin_v_st` 来计算宽度和高度。 最后,代码输出一条打印信息 `"end wcrop"`。 请注意,这只是代码片段的一部分,而且缺少上下文信息。如果需要更详细的解释或有其他问题,请提供更多的代码或上下文。

i = 0 # 0~h-1 last_i = False while i < h and not last_i: j = 0 if i + crop_size_h >= h: i = h - crop_size_h last_i = True last_j = False while j < w and not last_j: if j + crop_size_w >= w: j = w - crop_size_w last_j = True parts.append(self.lq[:, :, i // scale :(i + crop_size_h) // scale, j // scale:(j + crop_size_w) // scale]) idxes.append({'i': i, 'j': j}) j = j + step_j i = i + step_i这段代码的中文含义

这段代码是一个循环,用于将图像分割成多个部分。首先,定义了一个变量`i`,起始值为0,表示要从图像的顶部开始分割。同时,定义了一个布尔变量`last_i`,初始值为`False`,表示还没有到达图像底部。 接下来,进入第一个循环,条件是`i`小于图像的高度`h`并且`last_i`为`False`。在这个循环中,定义了另一个变量`j`,初始值为0,表示要从图像的左侧开始分割。如果当前分割的区域超过了图像的高度,将`i`设置为`h - crop_size_h`,表示从图像底部开始分割。同时,将`last_i`设置为`True`,表示已经到达了图像底部。 然后进入第二个循环,条件是`j`小于图像的宽度`w`并且`last_j`为`False`。在这个循环中,如果当前分割的区域超过了图像的宽度,将`j`设置为`w - crop_size_w`,表示从图像右侧开始分割。同时,将`last_j`设置为`True`,表示已经到达了图像右侧。 最后,将当前分割的部分添加到`parts`列表中,并将当前的`i`和`j`值添加到`idxes`列表中。然后,将`j`增加`step_j`个像素,继续进行下一次分割。当`j`达到图像宽度时,退出第二个循环。最后,将`i`增加`step_i`个像素,继续进行下一次分割。当`i`达到图像高度时,退出第一个循环。

相关推荐

请详细解释下这段代码Rect<float> Framer::ComputeActiveCropRegion(int frame_number) { const float min_crop_size = 1.0f / options_.max_zoom_ratio; const float new_x_crop_size = std::clamp(region_of_interest_.width * options_.target_crop_to_roi_ratio, min_crop_size, 1.0f); const float new_y_crop_size = std::clamp(region_of_interest_.height * options_.target_crop_to_roi_ratio, min_crop_size, 1.0f); // We expand the raw crop region to match the desired output aspect ratio. const float target_aspect_ratio = static_cast<float>(options_.input_size.height) / static_cast<float>(options_.input_size.width) * static_cast<float>(options_.target_aspect_ratio_x) / static_cast<float>(options_.target_aspect_ratio_y); Rect<float> new_crop; if (new_x_crop_size <= new_y_crop_size * target_aspect_ratio) { new_crop.width = std::min(new_y_crop_size * target_aspect_ratio, 1.0f); new_crop.height = new_crop.width / target_aspect_ratio; } else { new_crop.height = std::min(new_x_crop_size / target_aspect_ratio, 1.0f); new_crop.width = new_crop.height * target_aspect_ratio; } const float roi_x_mid = region_of_interest_.left + (region_of_interest_.width / 2); const float roi_y_mid = region_of_interest_.top + (region_of_interest_.height / 2); new_crop.left = std::clamp(roi_x_mid - (new_crop.width / 2), 0.0f, 1.0f - new_crop.width); new_crop.top = std::clamp(roi_y_mid - (new_crop.height / 2), 0.0f, 1.0f - new_crop.height); const float normalized_crop_strength = std::powf(options_.crop_filter_strength, ElapsedTimeMs(timestamp_) / kUnitTimeSlice); active_crop_region_.left = IirFilter(active_crop_region_.left, new_crop.left, normalized_crop_strength); active_crop_region_.top = IirFilter(active_crop_region_.top, new_crop.top, normalized_crop_strength); active_crop_region_.width = IirFilter( active_crop_region_.width, new_crop.width, normalized_crop_strength); active_crop_region_.height = IirFilter( active_crop_region_.height, new_crop.height, normalized_crop_strength); timestamp_ = base::TimeTicks::Now(); if (VLOG_IS_ON(2)) { DVLOGFID(2, frame_number) << "region_of_interest=" << region_of_interest_; DVLOGFID(2, frame_number) << "new_crop_region=" << new_crop; DVLOGFID(2, frame_number) << "active_crop_region=" << active_crop_region_; } return active_crop_region_; }

最新推荐

recommend-type

setuptools-33.1.1-py2.py3-none-any.whl

Node.js,简称Node,是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境,它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立,旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎,可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型,这使得它非常适合处理大量并发连接,从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外,Node.js使用了模块化的架构,通过npm(Node package manager,Node包管理器),社区成员可以共享和复用代码,极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展,它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等,因此,开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序,这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中,许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台,如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能,简化了开发流程,并且能更快地响应市场需求。
recommend-type

超级简单的地图操作工具开发可疑应急,地图画点,画线,画区域,获取地图经纬度等

解压密码:10086007 参考:https://blog.csdn.net/qq_38567039/article/details/138872298?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22138872298%22%2C%22source%22%3A%22qq_38567039%22%7D 获取地图经纬度等 超级简单的地图操作工具开发可疑应急,echars的地图画点,画线,画区域 <script type="text/javascript" src="echarts.min.js"></script> <!-- Uncomment this line if you want to use map--> <script type="text/javascript" src="china.js"></script> <script type="text/javascript" src="world.js"></script>
recommend-type

java进销存管理系统(jsp+mssql).zip

java进销存管理系统(jsp+mssql)
recommend-type

launcher (1).apk

launcher (1).apk
recommend-type

setuptools-38.4.0-py2.py3-none-any.whl

Node.js,简称Node,是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境,它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立,旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎,可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型,这使得它非常适合处理大量并发连接,从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外,Node.js使用了模块化的架构,通过npm(Node package manager,Node包管理器),社区成员可以共享和复用代码,极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展,它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等,因此,开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序,这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中,许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台,如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能,简化了开发流程,并且能更快地响应市场需求。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解释minorization-maximization (MM) algorithm,并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法,用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题,然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下: 1. 初始化参数 $\theta_0$,设 $k=0$; 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$,使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$; 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。