详细解释for (j = 0; j < num_x; j++) { for (i = 0; i < num_y; i++) { *(p_instance_ctrl->pinfo.p_base_buf + j + (i * num_x)) = (g_touch_pad_buf[*(p_instance_ctrl->p_touch_cfg->p_pad->p_elem_index_rx + j) + (*(p_instance_ctrl->p_touch_cfg->p_pad->p_elem_index_tx + i) * num_x)]); } }

时间: 2024-04-26 20:22:52 浏览: 26
这段代码是将触摸板的数据从一维数组转换成二维数组的过程。下面是这段代码的详细解释: 1. `j`和`i`是循环计数器,`num_x`和`num_y`表示二维数组的列数和行数。 2. 外层循环遍历所有的列,内层循环遍历所有的行。 3. `*(p_instance_ctrl->pinfo.p_base_buf + j + (i * num_x))`是指针运算,表示在二维数组中的位置,它的值将被赋为触摸板中对应元素的值。 4. `*(p_instance_ctrl->pinfo.p_base_buf + j + (i * num_x))`可以被理解为`p_instance_ctrl->pinfo.p_base_buf[j + i * num_x]`,它表示二维数组中第i行第j列的数据。 5. `(g_touch_pad_buf[*(p_instance_ctrl->p_touch_cfg->p_pad->p_elem_index_rx + j) + (*(p_instance_ctrl->p_touch_cfg->p_pad->p_elem_index_tx + i) * num_x)])`是从一维数组`g_touch_pad_buf`中获取触摸板对应元素的值,它的值将被赋给二维数组中的位置。 6. `*(p_instance_ctrl->p_touch_cfg->p_pad->p_elem_index_rx + j)`和`*(p_instance_ctrl->p_touch_cfg->p_pad->p_elem_index_tx + i)`分别表示触摸板在X轴和Y轴上的元素编号,它们的值通过指针运算从触摸板配置信息的结构体中获取。 7. `(j + (i * num_x))`表示在二维数组中的索引位置,它的值通过`j`和`i`计算而得,其中`(i * num_x)`表示第i行的偏移量,`(j + (i * num_x))`表示第i行第j列的偏移量,最终得到一个在二维数组中的索引位置。

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解释代码 static int process(int8_t* input, int* anchor, int grid_h, int grid_w, 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; int grid_len = grid_h * grid_w; float thres = unsigmoid(threshold); int8_t thres_i8 = qnt_f32_to_affine(thres, zp, scale); for (int a = 0; a < 3; a++) { for (int i = 0; i < grid_h; i++) { for (int j = 0; j < grid_w; j++) { int8_t box_confidence = input[(PROP_BOX_SIZE * a + 4) * grid_len + i * grid_w + j]; if (box_confidence >= thres_i8) { int offset = (PROP_BOX_SIZE * a) * grid_len + i * grid_w + j; int8_t* in_ptr = input + offset; float box_x = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(*in_ptr, zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_y = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(in_ptr[grid_len], zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_w = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(in_ptr[2 * grid_len], zp, scale)) * 2.0; float box_h = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(in_ptr[3 * grid_len], zp, scale)) * 2.0; box_x = (box_x + j) * (float)stride; box_y = (box_y + i) * (float)stride; box_w = box_w * box_w * (float)anchor[a * 2]; box_h = box_h * box_h * (float)anchor[a * 2 + 1]; box_x -= (box_w / 2.0); box_y -= (box_h / 2.0); boxes.push_back(box_x); //push_back() 在Vector最后添加一个元素 boxes.push_back(box_y); boxes.push_back(box_w); boxes.push_back(box_h); int8_t maxClassProbs = in_ptr[5 * grid_len]; int maxClassId = 0; for (int k = 1; k < OBJ_CLASS_NUM; ++k) { int8_t prob = in_ptr[(5 + k) * grid_len]; if (prob > maxClassProbs) { maxClassId = k; maxClassProbs = prob; } } objProbs.push_back(sigmoid(deqnt_affine_to_f32(maxClassProbs, zp, scale))); classId.push_back(maxClassId); validCount++; } } } } return validCount; }

解释代码:static int process(int8_t* input, int* anchor, int grid_h, int grid_w, 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; int grid_len = grid_h * grid_w; float thres = unsigmoid(threshold); int8_t thres_i8 = qnt_f32_to_affine(thres, zp, scale); for (int a = 0; a < 3; a++) { for (int i = 0; i < grid_h; i++) { for (int j = 0; j < grid_w; j++) { int8_t box_confidence = input[(PROP_BOX_SIZE * a + 4) * grid_len + i * grid_w + j]; if (box_confidence >= thres_i8) { int offset = (PROP_BOX_SIZE * a) * grid_len + i * grid_w + j; int8_t* in_ptr = input + offset; float box_x = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(*in_ptr, zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_y = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(in_ptr[grid_len], zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_w = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(in_ptr[2 * grid_len], zp, scale)) * 2.0; float box_h = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(in_ptr[3 * grid_len], zp, scale)) * 2.0; box_x = (box_x + j) * (float)stride; box_y = (box_y + i) * (float)stride; box_w = box_w * box_w * (float)anchor[a * 2]; box_h = box_h * box_h * (float)anchor[a * 2 + 1]; box_x -= (box_w / 2.0); box_y -= (box_h / 2.0); int8_t maxClassProbs = in_ptr[5 * grid_len]; int maxClassId = 0; for (int k = 1; k < OBJ_CLASS_NUM; ++k) { int8_t prob = in_ptr[(5 + k) * grid_len]; if (prob > maxClassProbs) { maxClassId = k; maxClassProbs = prob; } } if (maxClassProbs>thres_i8){ objProbs.push_back(sigmoid(deqnt_affine_to_f32(maxClassProbs, zp, scale))* sigmoid(deqnt_affine_to_f32(box_confidence, 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; }

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