paint_object_detect_region_body

`paint_object_detect_region_body` 是一个函数或方法的名称，根据命名推测，它可能用于绘制目标检测结果的区域或轮廓。

在目标检测任务中，通常会使用边界框或掩码来表示检测到的目标的位置。`paint_object_detect_region_body` 可能接受一个参数，该参数可能是一个图像或画布对象，用于在上面绘制目标检测区域。

具体的实现细节和使用方式还需要根据代码的上下文和相关部分来确定。如果有更多关于 `paint_object_detect_region_body` 的代码或上下文信息，我可以给出更准确的解释和帮助。

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static int npu_detect_callback_body(unsigned char *pBuffer, int size, int ch_idx, Awnn_Context_t *context) { unsigned char *body_input_buf[2] = {NULL, NULL}; aialgo_context_t *pctx = get_aicontext(); int ret = 0; body_input_buf[0] = pBuffer; body_input_buf[1] = pBuffer + size * 2 / 3; awnn_set_input_buffers(context, body_input_buf); long start_time = get_time_in_us(); awnn_run(context); if (1 == pctx->ai_det_runtime_print || 3 == pctx->ai_det_runtime_print) { alogd("body awnn_run cost %dms", (get_time_in_us() - start_time) / 1000); } Awnn_Post_t post; post.type = (AWNN_DET_POST_TYPE)pctx->attr.ch_info[ch_idx].nbg_type; post.width = pctx->attr.ch_info[ch_idx].src_width; post.height = pctx->attr.ch_info[ch_idx].src_height; post.thresh = pctx->attr.ch_info[ch_idx].thresh; Awnn_Result_t result; awnn_det_post(context, &post, &result); if (result.valid_cnt > 0) { if (pctx->attr.ch_info[ch_idx].draw_orl_enable) { paint_object_detect_region_body(&result, ch_idx); } for (int j = 0; j < result.valid_cnt; j++) { if (1 == pctx->ai_det_result_print || 5 == pctx->ai_det_result_print) { alogd("ch_idx=%d, [%d/%d] cls %d, prob %f, rect[%d,%d,%d,%d]", ch_idx, j + 1, result.valid_cnt, result.boxes[j].label, result.boxes[j].score, result.boxes[j].xmin, result.boxes[j].ymin, result.boxes[j].xmax, result.boxes[j].ymax); } else if (2 == pctx->ai_det_result_print || 6 == pctx->ai_det_result_print) { if (0 == result.boxes[j].label) { alogd("ch_idx=%d, [%d/%d] cls %d, prob %f, rect[%d,%d,%d,%d]", ch_idx, j + 1, result.valid_cnt, result.boxes[j].label, result.boxes[j].score, result.boxes[j].xmin, result.boxes[j].ymin, result.boxes[j].xmax, result.boxes[j].ymax); } } } ret = result.valid_cnt; } return ret; }

这段代码是一个 `npu_detect_callback_body` 函数的实现，它可能是用于处理某种神经网络模型的检测结果的回调函数。根据代码的结构和变量名可以推测，它可能是在某个视频流或图像序列中进行目标检测的过程中被调用的。

以下是代码的大致解释：

1. 首先，在函数开始部分定义了一些变量，包括一个指向两个缓冲区的指针 `body_input_buf`、一个指向全局上下文结构体 `pctx` 的指针和一个整数变量 `ret`。

2. 然后，将输入数据分为两个部分，并将这两个部分的指针存储在 `body_input_buf` 中。

3. 接下来，通过调用 `awnn_set_input_buffers` 函数将分割后的输入数据设置为神经网络模型的输入缓冲区。

4. 调用 `awnn_run` 函数来运行神经网络模型。

5. 如果全局上下文结构体中的 `ai_det_runtime_print` 字段为 1 或 3，则打印神经网络模型运行的耗时。

6. 创建 `Awnn_Post_t` 结构体实例 `post`，并根据全局上下文结构体中的相关字段给其赋值。

7. 调用 `awnn_det_post` 函数，将 `post` 结构体和 `Awnn_Result_t` 结构体实例 `result` 作为参数，以获取检测结果。

8. 如果检测结果中有效目标计数大于 0，则根据全局上下文结构体中的相关字段进行绘制或打印。

9. 返回有效目标计数。

需要注意的是，这段代码可能是某个特定项目中的一部分，具体的含义和功能还需要根据整个项目的上下文来确定。