uint8_t *img_buf = new uint8_t[640*480]; 啥意思

时间: 2024-02-24 15:50:57 浏览: 148
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C实现与 uint64_t 相同功能的类

这段代码定义了一个名为img_buf的指针变量，它指向一个长度为640*480个uint8_t类型的数组。也就是说，img_buf是一个用于存储图像数据的缓冲区，该缓冲区的大小为640*480字节。这段代码使用了C++中的new运算符来动态分配内存，因此在使用完img_buf后，需要使用delete运算符来释放内存，以避免内存泄漏问题。
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std::unordered_map<uint64_t, KqiInfo> kqi_map; void update_kqi_map(S1MMEKQI用jpegdec函数进行JPEG解压缩 img = jpegdec(decoded_img); writeVideo(outputVideo,img); end close(output* kqi, S1APNode* p_...

void load_image_chunk_norm( ap_uint<8> img_buf[16][34][66], ap_uint<8> * image_in_raw_pad_burst,// int raw, int col, int raw_shape, int col_shape) { ap_uint<8> * image_pad_in_pad_burst_ptr; for (int co = 0; co < 16; co++) { image_pad_in_pad_burst_ptr = image_in_raw_pad_burst + co * raw_shape * col_shape + raw * 32 * col_shape + col * 64; for (int h = 0; h < 34; h++) { for (int w = 0; w < 66; w++) { img_buf[co][h][w] = image_pad_in_pad_burst_ptr[w]; } image_pad_in_pad_burst_ptr += col_shape; } } }进一步解释image_pad_in_pad_burst_ptr = image_in_raw_pad_burst + co * raw_shape * col_shape + raw * 32 * col_shape + col * 64;

这样，在内层的两个循环中，通过对image_pad_in_pad_burst_ptr进行下标操作[w]，可以访问image_pad_in_pad_burst_ptr指针指向的数组中的元素，并将其赋值给img_buf[co][h][w]，即将该元素的值存储在img_buf...

void load_image_chunk_norm( ap_uint<8> img_buf[16][34][66], ap_uint<8> * image_in_raw_pad_burst,// int raw, int col, int raw_shape, int col_shape) { ap_uint<8> * image_pad_in_pad_burst_ptr; for (int co = 0; co < 16; co++) { image_pad_in_pad_burst_ptr = image_in_raw_pad_burst + co * raw_shape * col_shape + raw * 32 * col_shape + col * 64; for (int h = 0; h < 34; h++) { for (int w = 0; w < 66; w++) { img_buf[co][h][w] = image_pad_in_pad_burst_ptr[w]; } image_pad_in_pad_burst_ptr += col_shape; } } }偏移公式计算是否正确

通过这些偏移量的计算，可以将image_in_raw_pad_burst指针指向的地址移动到正确的位置，以便从该位置开始读取数据并存储到img_buf[co][h][w]中。 请注意，以上解释是基于代码提供的信息，如果存在其他上下文或...

int16_t median_filter(int16_t *buf) { int16_t tmp[FILTER_SIZE]; memcpy(tmp, buf, FILTER_SIZE * sizeof(int16_t)); for (uint8_t i = 0; i < FILTER_SIZE - 1; i++) { for (uint8_t j = i + 1; j < FILTER_SIZE; j++) { if (tmp[i] > tmp[j]) { int16_t t = tmp[i]; tmp[i] = tmp[j]; tmp[j] = t; } } } return tmp[FILTER_SIZE / 2]; }的程序框图

其中，输入为一个长度为FILTER_SIZE的int16_t类型数组buf，表示需要进行中值滤波的原始数据；输出为一个int16_t类型的中值滤波结果。 具体实现过程为：首先将原始数据复制到一个临时数组tmp中；然后使用选择排序...

try: buf = fig.canvas.tostring_rgb() except AttributeError: fig.canvas.draw() buf = fig.canvas.tostring_rgb() cols, rows = fig.canvas.get_width_height() img_array = np.frombuffer(buf, dtype=np.uint8).reshape(rows, cols, 3) result = cv2.cvtColor(img_array, cv2.COLOR_RGB2BGR) plt.close()

接下来，使用 np.frombuffer() 将 RGB 字符串转换为 np.uint8 类型的数组，并通过 reshape() 方法将其重塑为原始图像的形状。最后，使用 cv2.cvtColor() 将 RGB 图像转换为 BGR 格式（OpenCV 默认使用 BGR ...

图像块大小是多少进一步解释 void load_image_chunk_norm( ap_uint<8> img_buf[16][34][66], ap_uint<8> * image_in_raw_pad_burst,// int raw, int col, int raw_shape, int col_shape) { ap_uint<8> * image_pad_in_pad_burst_ptr; for (int co = 0; co < 16; co++) { image_pad_in_pad_burst_ptr = image_in_raw_pad_burst + co * raw_shape * col_shape + raw * 32 * col_shape + col * 64; for (int h = 0; h < 34; h++) { for (int w = 0; w < 66; w++) { img_buf[co][h][w] = image_pad_in_pad_burst_ptr[w]; } image_pad_in_pad_burst_ptr += col_shape; } } } void Special_test1( ap_uint<8> static image_in_raw_pad[16 * 512 * 1024], ap_uint<8> static ddr_dw0_out_PL_burst[16 * 130 * 258], ap_uint<8> static ddr_dw1_out_PL_burst[16 * 130 * 258], ap_uint<8> static out_feature[16 * 128 * 256]) { ap_uint<8> static FeatureMapBuf0[16][34][66]; ap_uint<8> static FeatureMapBuf1[16][34][66]; for (int raw = 0; raw < 16; raw++) { for (int col = 0; col < 16; col++) { load_image_1x1(FeatureMapBuf0, image_in_raw_pad, raw, col, 512, 1024); conv1x1(FeatureMapBuf0, FeatureMapBuf1, weight_conv1,bias_conv1_int, q_dq_1); store_4x4_AvgPooling_debug(FeatureMapBuf1, ddr_dw0_out_PL_burst, raw, col, 130, 258); } } std::cout << "over!!!!"; for (int raw = 0; raw < 8; raw++) { for (int col = 0; col < 8; col++) { load_image_chunk_norm(FeatureMapBuf0, ddr_dw0_out_PL_burst, raw, col, 130, 258); DW_CONV_3x3(FeatureMapBuf0, FeatureMapBuf1, weight_conv3,bias_conv3_int, q_dq_3); store_3x3conv(FeatureMapBuf1, ddr_dw1_out_PL_burst, raw, col, 130, 258); } }

这是根据img_buf数组的维度来确定的，其中img_buf是一个三维数组，具有以下维度： - 第一维（通道维）的大小为16，表示有16个通道。 - 第二维（行维）的大小为34，表示有34行。 - 第三维（列维）的大小为66，...

解释图像块是什么 进一步解释 void load_image_chunk_norm( ap_uint<8> img_buf[16][34][66], ap_uint<8> * image_in_raw_pad_burst,// int raw, int col, int raw_shape, int col_shape) { ap_uint<8> * image_pad_in_pad_burst_ptr; for (int co = 0; co < 16; co++) { image_pad_in_pad_burst_ptr = image_in_raw_pad_burst + co * raw_shape * col_shape + raw * 32 * col_shape + col * 64; for (int h = 0; h < 34; h++) { for (int w = 0; w < 66; w++) { img_buf[co][h][w] = image_pad_in_pad_burst_ptr[w]; } image_pad_in_pad_burst_ptr += col_shape; } } } void Special_test1( ap_uint<8> static image_in_raw_pad[16 * 512 * 1024], ap_uint<8> static ddr_dw0_out_PL_burst[16 * 130 * 258], ap_uint<8> static ddr_dw1_out_PL_burst[16 * 130 * 258], ap_uint<8> static out_feature[16 * 128 * 256]) { ap_uint<8> static FeatureMapBuf0[16][34][66]; ap_uint<8> static FeatureMapBuf1[16][34][66]; for (int raw = 0; raw < 16; raw++) { for (int col = 0; col < 16; col++) { load_image_1x1(FeatureMapBuf0, image_in_raw_pad, raw, col, 512, 1024); conv1x1(FeatureMapBuf0, FeatureMapBuf1, weight_conv1,bias_conv1_int, q_dq_1); store_4x4_AvgPooling_debug(FeatureMapBuf1, ddr_dw0_out_PL_burst, raw, col, 130, 258); } } std::cout << "over!!!!"; for (int raw = 0; raw < 8; raw++) { for (int col = 0; col < 8; col++) { load_image_chunk_norm(FeatureMapBuf0, ddr_dw0_out_PL_burst, raw, col, 130, 258); DW_CONV_3x3(FeatureMapBuf0, FeatureMapBuf1, weight_conv3,bias_conv3_int, q_dq_3); store_3x3conv(FeatureMapBuf1, ddr_dw1_out_PL_burst, raw, col, 130, 258); } }

在这段代码中，load_image_chunk_norm函数用于加载图像块数据到img_buf中。下面对代码进行进一步解释： - load_image_chunk_norm函数有以下参数： - img_buf[16][34][66]：目标数组，用于存储加载后的图像...

下面这段代码作用是什么：def generate_legend(legend): f = lambda m, c: plt.plot([], [], marker=m, color=c, ls="none")[0] handles = [f("s", c) for c in legend.values()] legend = plt.legend( handles, list(legend.keys()), loc=3, framealpha=0, frameon=False ) fig = legend.figure fig.canvas.draw() bbox = legend.get_window_extent().transformed(fig.dpi_scale_trans.inverted()) buf = io.BytesIO() plt.savefig(buf, format="png", dpi=200, bbox_inches=bbox) buf.seek(0) img = np.array(Image.open(buf)).astype(np.uint8) return img

这段代码的作用是生成一个图例，并将其转换为图片格式。具体来说，它使用 lambda 函数创建一个空的 plot，然后使用 legend.values() 中的颜色和 marker 参数来创建一个包含所有图例项的 handles 列表。...

lv_img_decoder_open怎么使用

const uint8_t img_data[] = { ... }; int main(void) { /* 打开图像解码器 */ lv_img_decoder_t * decoder = lv_img_decoder_open(); /* 解码图像 */ lv_img_header_t header; lv_img_decoder_error_t ...

cv2.error: OpenCV(4.5.4) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp:816: error: (-215:Assertion failed) buf.checkVector(1, CV_8U) > 0 in function 'cv::imdecode_'

img_data = np.frombuffer(f.read(), dtype=np.uint8) img_data = img_data.reshape(-1, 1) # 解码图像数据 img = cv2.imdecode(img_data, cv2.IMREAD_COLOR) # 显示图像 cv2.imshow('Image', img) cv2.waitKey(0...

error: OpenCV(4.7.0) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'imdecode' > Overload resolution failed: > - Conversion error: buf, what: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\core\src\matrix.cpp:246: error: (-215:Assertion failed) s >= 0 in function 'cv::setSize' > > - Expected Ptr<cv::UMat> for argument 'buf'

image_array = np.frombuffer(image_data, dtype=np.uint8) # 解码图像数据，得到图像 img = cv2.imdecode(image_array, cv2.IMREAD_COLOR) # 显示图像 cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) cv2....

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