FONT_SEG=regs.r_es;

时间: 2024-04-02 15:37:51 浏览: 16
在这段代码中,regs.r_es 保存了获取到的字体数据的段地址,即 BIOS ROM 中存储字体数据的段地址。通过将 regs.r_es 的值赋给变量 FONT_SEG,就可以在程序中使用这个段地址来访问字体数据。 具体来说,这段代码可能是用于在屏幕上显示字符时,需要将字符的字体数据加载到显存中。在这个过程中,需要知道字体数据在 BIOS ROM 中的地址,才能将它加载到显存中。通过获取到的 regs.r_es 值,就可以确定字体数据的段地址,从而将它加载到显存中。 需要注意的是,在使用 regs.r_es 的值时,需要确保它的值是正确的,并且可访问的。如果 regs.r_es 的值不正确或者不可访问,可能会导致程序出错或者崩溃。因此,在使用这个值时,需要进行错误处理和验证。
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void GetFontAdd() { struct REGPACK regs; regs.r_bx=0x0300; regs.r_ax=0x1130; intr(0x10,&regs); FONT_SEG=regs.r_es; FONT_OFF=regs.r_bp; }

这段代码是用于获取 BIOS 中字体数据的地址,以便在屏幕上显示字符时使用。 在这段代码中,使用了一个叫做 REGPACK 的结构体来保存寄存器的值。regs.r_bx 和 regs.r_ax 分别保存 BX 和 AX 寄存器中的值。 通过设置 BX 和 AX 寄存器的值,将 0x1130 和 0x0300 分别赋给 AX 和 BX 寄存器,然后调用中断 0x10,即 BIOS 的视频中断。视频中断是由 BIOS 提供的一个功能强大的中断服务例程,可以用来在屏幕上输出字符、设置视频模式等操作。 在中断返回后,regs.r_es 和 regs.r_bp 分别保存了字体数据的段地址和偏移地址。这些地址就是在屏幕上显示字符时需要用到的字体数据的地址。实际上,字体数据就存储在 BIOS ROM 中,通过调用视频中断,可以获取到字体数据的地址。

void GetFontAdd() { struct REGPACK regs; regs.r_bx=0x0300; regs.r_ax=0x1130; intr(0x10,&regs); FONT_SEG=regs.r_es; FONT_OFF=regs.r_bp; }程序说regs的存储大小不知道

在这段代码中,结构体 REGPACK 的大小取决于具体的编译器和编译选项,因为它的成员类型和顺序可能会影响结构体的大小。 假设这个结构体是在 MS-DOS 的开发环境中使用 Borland C++ 编译器定义的,那么它的大小应该是 20 个字节。因为在这个编译器中,REGPACK 结构体的定义通常如下: ```c typedef struct _REGPACK { unsigned int r_ax; unsigned int r_bx; unsigned int r_cx; unsigned int r_dx; unsigned int r_bp; unsigned int r_si; unsigned int r_di; unsigned int r_ds; unsigned int r_es; unsigned int r_flags; } REGPACK; ``` 在这个结构体中,每个成员都是一个 unsigned int 类型,占用 2 个字节的内存空间。因此,整个结构体的大小为 20 个字节。 在调用 intr 函数时,将 REGPACK 结构体传递给它,以便将寄存器的值传递给 BIOS 中断服务程序。在这个过程中,regs 结构体的大小应该与实际的硬件寄存器大小相同,以确保数据能够正确地传递。 因此,在这段代码中,需要确保 REGPACK 结构体的大小与编译器和硬件寄存器的大小相同,以确保程序能够正确地获取到字体数据的地址。

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给出相同功能的代码import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio from PIL import Image def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation\" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume\" + "volume-" + name savepath_seg = savepath + "segmentation\" savepath_vol = savepath + "volume\" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg - silce_seg.min()) / (silce_seg.max() - silce_seg.min()) * 255 silce_seg = np.uint8(Image.fromarray(silce_seg).convert('L')) silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 silce_vol = np.uint8(Image.fromarray(silce_vol).convert('L')) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 return num if name == 'main': path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017' savepath = r'C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017' filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename) 。用另一段代码实现相同功能

import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio import cv2 def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation\\" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume\\" + "volume-" + name savepath_seg = savepath + "segmentation\\" savepath_vol = savepath + "volume\\" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] # 三个位置表示三个不同角度的切片 if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg - silce_seg.min()) / (silce_seg.max() - silce_seg.min()) * 255 silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 # 将切片信息保存为png格式 return num if __name__ == '__main__': path = r"C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017" savepath = r"C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017" filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename)替换掉代码中的cv2模块,实现相同功能

import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio import cv2 def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation\" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume\" + "volume-" + name savepath_seg = savepath + "segmentation\" savepath_vol = savepath + "volume\" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] # 三个位置表示三个不同角度的切片 if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg - silce_seg.min()) / (silce_seg.max() - silce_seg.min()) * 255 silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 # 将切片信息保存为png格式 return num if name == 'main': path = r"C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017" savepath = r"C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017" filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename) 替换掉代码中的cv2模块,实现相同功能

将代码中的import cv2模块替换掉,import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio import cv2 def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation\\" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume\\" + "volume-" +name savepath_seg = savepath + "segmentation\\" savepath_vol = savepath + "volume\\" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] # 三个位置表示三个不同角度的切片 if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg-silce_seg.min())/(silce_seg.max() - silce_seg.min())*255 silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 # 将切片信息保存为png格式 return num if __name__ == '__main__': path= 'E:\\dataset\\LiTS17\\' savepath = 'E:\\dataset\\LiTS17\\2d\\' filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename)

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