详细解答一下assert_paramPinStateGPIOx->BSRRGPIOx->BRR

1. `assert_param` 宏是用来进行参数检查的，这个宏的定义可能不同，但通常会检查参数的有效性，例如判断是否在允许的范围内或是否为 NULL 等。在这个函数中，`assert_param` 宏用来判断 `GPIO_Pin` 参数是否为有效的 GPIO 引脚，`PinState` 参数是否为有效的 GPIO 引脚状态。

2. `PinState` 参数表示要设置的 GPIO 引脚状态，可以是 GPIO_PIN_RESET 或 GPIO_PIN_SET。在这个函数中，如果 `PinState` 参数为 `GPIO_PIN_SET`，则通过 `GPIOx->BSRR` 寄存器将对应的引脚设置为高电平；如果为 `GPIO_PIN_RESET`，则通过 `GPIOx->BRR` 寄存器将对应的引脚设置为低电平。

3. `GPIOx->BSRR` 寄存器是用来设置 GPIO 引脚状态的，其中低 16 位表示要设置为高电平的引脚，高 16 位表示要设置为低电平的引脚。在这个函数中，通过 `(uint32_t)GPIO_Pin` 将要设置的引脚对应的位转换为 1，然后将其写入到寄存器的低 16 位，从而将对应的引脚设置为高电平。

4. `GPIOx->BRR` 寄存器是用来清空 GPIO 引脚状态的，其中每一位对应一个引脚。在这个函数中，通过 `(uint32_t)GPIO_Pin` 将要设置的引脚对应的位转换为 1，然后将其写入到寄存器中，从而将对应的引脚设置为低电平。

相关问题

ASSERT (t0->rewrite_header.data_bytes == underlay_hdr_len); ASSERT (t1->rewrite_header.data_bytes == underlay_hdr_len); vnet_rewrite_two_headers (*t0, *t1, vlib_buffer_get_current (b[0]), vlib_buffer_get_current (b[1]), underlay_hdr_len); 其中t0->rewrite_header或t1->rewrite_header为NULL会怎样

如果 `t0->rewrite_header` 或 `t1->rewrite_header` 为 `NULL`，在断言 `ASSERT (t0->rewrite_header.data_bytes == underlay_hdr_len);` 或 `ASSERT (t1->rewrite_header.data_bytes == underlay_hdr_len);` 中会产生未定义的行为，因为你不能对空指针进行成员访问。

同样地，在调用 `vnet_rewrite_two_headers` 函数时，如果 `*t0` 或 `*t1` 是空指针，可能会导致未定义的行为。

为了避免这种情况，建议在使用指针之前进行空指针检查。可以使用条件语句或者空指针检查来确保指针不为空，例如：

if (t0->rewrite_header != NULL && t1->rewrite_header != NULL) {
    ASSERT (t0->rewrite_header.data_bytes == underlay_hdr_len);
    ASSERT (t1->rewrite_header.data_bytes == underlay_hdr_len);
    
    vnet_rewrite_two_headers (*t0, *t1, vlib_buffer_get_current (b[0]),
                              vlib_buffer_get_current (b[1]),
                              underlay_hdr_len);
} else {
    // 处理 t0->rewrite_header 或 t1->rewrite_header 为空的情况
}

通过添加空指针检查，可以避免对空指针进行成员访问和传递空指针给函数，从而提高代码的健壮性。根据具体情况，可以在空指针检查失败时采取适当的处理措施。

void C312105010501View::OnJunzhi(){ C312105010501Doc* pDoc = GetDocument(); ASSERT_VALID(pDoc); if (pDoc->m_pDib == NULL) { AfxMessageBox("未打开图像"); return; } int mcols = pDoc->m_pDib->m_nCols; int mrows = pDoc->m_pDib->m_nRows; unsigned char* m_pData = NULL; m_pData = pDoc->m_pDib->pImgData; unsigned char* m_pDataOldPos = m_pData; BYTE* ptmp = new BYTE[mcols * mrows]; memcpy(ptmp, m_pData, mcols * mrows); int Template[9] = { 1,1,1,1,1,1,1,1,1 }; int mask = 3; int irows, jcols; for (jcols = mask / 2; jcols < mcols - mask / 2; jcols++) { for (irows = mask / 2; irows < mrows - mask / 2; irows++) { int sum = 0, m, n; for (m = -mask / 2; m <= mask / 2; m++) { for (n = -mask / 2; n <= mask / 2; n++) { sum += ptmp[(irows + m) * mcols + jcols + n] * Template[(m + mask / 2) * mask + n + mask / 2]; } } sum = sum / 9; if (sum > 255) sum = 255; m_pData[irows * mcols + jcols] = sum; m_pData = m_pDataOldPos; } m_pData = m_pDataOldPos; } pDoc->UpdateAllViews(NULL);}仿照以上代码写一个3*5均值滤波处理和5*5均值滤波处理和7-7均值滤波处理

以下是分别实现3*5、5*5和7*7均值滤波的代码：

3*5均值滤波：

void CMyView::OnJunzhi35()
{
    CMyDoc* pDoc = GetDocument();
    ASSERT_VALID(pDoc);
    if (pDoc->m_pDib == NULL)
    {
        AfxMessageBox("未打开图像");
        return;
    }

    int mcols = pDoc->m_pDib->m_nCols;
    int mrows = pDoc->m_pDib->m_nRows;
    unsigned char* m_pData = pDoc->m_pDib->pImgData;
    unsigned char* m_pDataOldPos = m_pData;

    // 备份原始数据
    BYTE* ptmp = new BYTE[mcols * mrows];
    memcpy(ptmp, m_pData, mcols * mrows);

    // 定义模板和掩码大小
    int Template[15] = { 1, 1, 1, 1, 1, 
                         1, 1, 1, 1, 1, 
                         1, 1, 1, 1, 1 };
    int maskCol = 2;
    int maskRow = 1;

    // 对每个像素进行处理
    for (int j = maskCol; j < mcols - maskCol; j++)
    {
        for (int i = maskRow; i < mrows - maskRow; i++)
        {
            int sum = 0;
            for (int m = -maskRow; m <= maskRow; m++)
            {
                for (int n = -maskCol; n <= maskCol; n++)
                {
                    sum += ptmp[(i + m) * mcols + j + n] * Template[(m + maskRow) * (2 * maskCol + 1) + n + maskCol];
                }
            }
            sum /= 15;
            if (sum > 255)
            {
                sum = 255;
            }
            m_pData[i * mcols + j] = sum;
        }
    }

    // 释放内存
    delete[] ptmp;
    pDoc->UpdateAllViews(NULL);
}

5*5均值滤波：

void CMyView::OnJunzhi55()
{
    CMyDoc* pDoc = GetDocument();
    ASSERT_VALID(pDoc);
    if (pDoc->m_pDib == NULL)
    {
        AfxMessageBox("未打开图像");
        return;
    }

    int mcols = pDoc->m_pDib->m_nCols;
    int mrows = pDoc->m_pDib->m_nRows;
    unsigned char* m_pData = pDoc->m_pDib->pImgData;
    unsigned char* m_pDataOldPos = m_pData;

    // 备份原始数据
    BYTE* ptmp = new BYTE[mcols * mrows];
    memcpy(ptmp, m_pData, mcols * mrows);

    // 定义模板和掩码大小
    int Template[25] = { 1, 1, 1, 1, 1, 
                         1, 1, 1, 1, 1, 
                         1, 1, 1, 1, 1, 
                         1, 1, 1, 1, 1, 
                         1, 1, 1, 1, 1 };
    int maskCol = 2;
    int maskRow = 2;

    // 对每个像素进行处理
    for (int j = maskCol; j < mcols - maskCol; j++)
    {
        for (int i = maskRow; i < mrows - maskRow; i++)
        {
            int sum = 0;
            for (int m = -maskRow; m <= maskRow; m++)
            {
                for (int n = -maskCol; n <= maskCol; n++)
                {
                    sum += ptmp[(i + m) * mcols + j + n] * Template[(m + maskRow) * (2 * maskCol + 1) + n + maskCol];
                }
            }
            sum /= 25;
            if (sum > 255)
            {
                sum = 255;
            }
            m_pData[i * mcols + j] = sum;
        }
    }

    // 释放内存
    delete[] ptmp;
    pDoc->UpdateAllViews(NULL);
}

7*7均值滤波：

void CMyView::OnJunzhi77()
{
    CMyDoc* pDoc = GetDocument();
    ASSERT_VALID(pDoc);
    if (pDoc->m_pDib == NULL)
    {
        AfxMessageBox("未打开图像");
        return;
    }

    int mcols = pDoc->m_pDib->m_nCols;
    int mrows = pDoc->m_pDib->m_nRows;
    unsigned char* m_pData = pDoc->m_pDib->pImgData;
    unsigned char* m_pDataOldPos = m_pData;

    // 备份原始数据
    BYTE* ptmp = new BYTE[mcols * mrows];
    memcpy(ptmp, m_pData, mcols * mrows);

    // 定义模板和掩码大小
    int Template[49] = { 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
                         1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
                         1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
                         1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
                         1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
                         1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
                         1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 };
    int maskCol = 3;
    int maskRow = 3;

    // 对每个像素进行处理
    for (int j = maskCol; j < mcols - maskCol; j++)
    {
        for (int i = maskRow; i < mrows - maskRow; i++)
        {
            int sum = 0;
            for (int m = -maskRow; m <= maskRow; m++)
            {
                for (int n = -maskCol; n <= maskCol; n++)
                {
                    sum += ptmp[(i + m) * mcols + j + n] * Template[(m + maskRow) * (2 * maskCol + 1) + n + maskCol];
                }
            }
            sum /= 49;
            if (sum > 255)
            {
                sum = 255;
            }
            m_pData[i * mcols + j] = sum;
        }
    }

    // 释放内存
    delete[] ptmp;
    pDoc->UpdateAllViews(NULL);
}