i2c.patch怎么安装

要安装`i2c.patch`，首先需要确保您下载的是`i2c.rar_freescale i2c_i2c`这个特定的I2C驱动程序包，它通常包含了针对MX1系列微控制器的补丁文件。这里是一般的步骤：

1. 解压压缩包[^2]:

   unrar x i2c.rar

2. 找到`i2c.patch`文件，它可能位于解压后的目录中，如`i2c_i2c/drivers/i2c/patches/`。

3. 检查您的项目目录，看看是否有对应的MX1 I2C驱动源码。通常这些源码会在`drivers/i2c/freescale`或类似路径下。

4. 如果源代码在正确位置，应用补丁:

   cd drivers/i2c/freescale
   patch -p1 < ../i2c.patch

`-p1`表示从一级目录开始匹配，如果有多级目录结构，可能需要调整`-p`参数。

5. 完成补丁应用后，确认补丁已成功合并到源代码中。如果`patch`命令返回无错误信息，则说明安装完成。

6. 最后，编译并安装更新后的驱动，具体步骤取决于您的操作系统和开发环境。这通常涉及运行`make`和`make install`命令。

请注意，实际操作可能因具体环境和版本差异而有所不同。在执行这些步骤之前，请确保您已经熟悉了您的项目的构建流程以及所使用的工具。如有任何疑问，可以查阅项目文档或社区支持。

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import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img=cv2.imread('D:/computer view/R-C.png')patch_img=img[20:150,-180:-50] cv2.imshow(patch_img)

As an AI language model, I cannot display images directly. However, I can suggest some modifications to your code to display the image using matplotlib.

Here's an updated version of your code:

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

# Read image
img = cv2.imread('D:/computer view/R-C.png')

# Extract patch
patch_img = img[20:150, -180:-50]

# Display image using matplotlib
plt.imshow(cv2.cvtColor(patch_img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()

This code will display the extracted patch using the `imshow` function of matplotlib. Note that we also need to convert the color space from BGR to RGB using the `cv2.cvtColor` function, as matplotlib expects RGB images.

void NCut::GetPatchFeature(const MatrixXf &points, MatrixXf *features_in) { MatrixXf &features = *features_in; const int num_points = static_cast<int>(points.rows()); const int dim = _patch_size * _patch_size; features.resize(num_points, dim); for (int i = 0; i < num_points; ++i) { // .1 patch int irow = 0; int jcol = 0; _ff_feature_grid.Pos2d(points.coeffRef(i, 0), points.coeffRef(i, 1), &irow, &jcol); cv::Mat patch; cv::Point2f pt(static_cast<float>(irow), static_cast<float>(jcol)); cv::getRectSubPix(_cv_feature_map, cv::Size(_patch_size, _patch_size), pt, patch); // .2 maybe later i will add other features based on patch // .3 add to features assert(dim == patch.rows * patch.cols); int p = 0; for (int r = 0; r < patch.rows; ++r) { for (int c = 0; c < patch.cols; ++c) { float val = patch.at<float>(r, c); features.coeffRef(i, p++) = static_cast<float>( (std::isnan(val) || std::isinf(val)) ? 1.e-50 : val); // features.coeffRef(i, p++) = patch.at<float>(r, c); } } } }

这段代码是用于计算NCut算法中的图像块的特征向量。给定一个点集points，对于每个点，首先通过_ff_feature_grid将其映射到_feature_map图像上，并取该点为中心的_patch_size * _patch_size大小的矩形区域作为图像块。然后，对于每个图像块，将像素值添加到特征向量中，特征向量的维度为_patch_size * _patch_size。在添加每个像素值时，如果该值为NaN或Inf，则设置为1.e-50。最终，返回一个特征向量矩阵features，其行数为points中点的个数，列数为_patch_size * _patch_size。