float char_to_float(char* data_byte)，这个函数 如何调用》

这个函数可以通过以下方式调用：

char* data = "3.14";
float result = char_to_float(data);

注意传入的参数必须是一个指向字符数组的指针，指向的字符数组中必须是表示浮点数的字符串，如"3.14"。函数会将字符串转换为对应的float类型返回。

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oled怎么显示浮点小数_LCD浮点数显示函数的探讨

关于 OLED 显示浮点数，一般可以通过将浮点数转换为字符数组，然后将字符数组显示在 OLED 屏幕上来实现。具体实现方法可以参考下面的代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

// OLED 显示
void OLED_ShowString(uint8_t x, uint8_t y, uint8_t *chr, uint8_t Char_Size)
{
    uint8_t c = 0,i = 0,j = 0;
    switch(Char_Size)
    {
        case 16:
            {
                while (chr[j]!='\0')
                {
                    c = chr[j]-32;
                    if(x>112){x=0;y+=16;}
                    OLED_Set_Pos(x,y);
                    for(i=0;i<8;i++)
                        OLED_WR_Byte(F8X16[c*16+i],OLED_DATA);
                    OLED_Set_Pos(x,y+8);
                    for(i=0;i<8;i++)
                        OLED_WR_Byte(F8X16[c*16+i+8],OLED_DATA);
                    x+=8;
                    j++;
                }
            }
            break;
        case 12:
            {
                while (chr[j]!='\0')
                {
                    c = chr[j]-32;
                    if(x>116){x=0;y+=12;}
                    OLED_Set_Pos(x,y);
                    for(i=0;i<6;i++)
                        OLED_WR_Byte(F6x8[c][i],OLED_DATA);
                    x+=6;
                    j++;
                }
            }
            break;
    }
}

// 浮点数转换为字符数组
void FloatToStr(float f, char *str)
{
    int i = 0;
    int integer = (int)f; // 取整数部分
    float decimal = f - integer; // 取小数部分
    if (integer < 0) // 处理负数
    {
        integer = -integer;
        decimal = -decimal;
        str[i++] = '-';
    }
    // 转换整数部分
    if (integer == 0)
    {
        str[i++] = '0';
    }
    else
    {
        while (integer > 0)
        {
            str[i++] = integer % 10 + '0';
            integer /= 10;
        }
    }
    // 转换小数部分
    str[i++] = '.';
    decimal = decimal * 1000000;
    integer = (int)decimal;
    if (integer == 0)
    {
        str[i++] = '0';
    }
    else
    {
        while (integer > 0)
        {
            str[i++] = integer % 10 + '0';
            integer /= 10;
        }
    }
    str[i] = '\0';
    // 反转字符数组
    for (int j = 0; j < i / 2; j++)
    {
        char temp = str[j];
        str[j] = str[i - j - 1];
        str[i - j - 1] = temp;
    }
}

// 测试函数
void test()
{
    float f = 3.1415926;
    char str[20];
    FloatToStr(f, str);
    OLED_ShowString(0, 0, (uint8_t *)str, 16);
}

int main()
{
    test();
    return 0;
}

在上面的代码中，`FloatToStr()` 函数将浮点数转换为字符数组，`OLED_ShowString()` 函数将字符数组显示在 OLED 屏幕上。具体的显示方法可以根据自己的 OLED 屏幕型号和驱动芯片进行调整。

怎么把这段c#转换为在c++中的dll函数实现，并在最后把float[] c返回给到c#，注意c++中的session和和c#的inferencesession不同 InferenceSession session = new InferenceSession(modelPath); Mat src_f = copy_from_mat(img); var wl = m_width * m_height; VectorOfMat temp = new VectorOfMat(); CvInvoke.Split(src_f, temp); float[] typedArr = new float[3 * m_width * m_height]; unsafe { fixed (float* target = typedArr) { for (int i = 0; i < temp.Size; i++) { var rawDataPointer = temp[i].DataPointer; Buffer.MemoryCopy((byte*)rawDataPointer, (byte*)target + (i * wl * sizeof(float)), wl * sizeof(float), wl * sizeof(float)); } } } var input = new DenseTensor<float>(typedArr, new[] { 1, 3, m_height, m_width }); var inputs = new List<NamedOnnxValue> { NamedOnnxValue.CreateFromTensor("images", input) }; var results = session.Run(inputs).ToArray(); //var ooo = results[0].AsTensor<float>(); float[] c = results[0].AsTensor<float>().ToArray();

你想要将上述C#代码转换为C++的DLL函数，以便在C#中使用。下面是一个可能的实现：

首先，你需要包含以下头文件：

#include <vector>
#include <memory>
#include <string>
#include "onnxruntime_cxx_api.h"
#include "opencv2/opencv.hpp"

接下来，你可以编写一个函数，该函数将接收模型路径和OpenCV图像作为输入，并返回结果数组。请注意，为了将结果传递回C#，你需要使用指针并将其包装在一个结构体中。

typedef struct {
    float* data;
    int size;
} FloatArray;

FloatArray run_inference(const char* model_path, cv::Mat img) {
    // Load the model
    Ort::SessionOptions session_options;
    Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "onnx");
    Ort::Session session(env, model_path, session_options);

    // Convert the image to a float array
    int m_width = img.cols;
    int m_height = img.rows;
    cv::Mat src_f;
    img.convertTo(src_f, CV_32FC3);
    std::vector<cv::Mat> temp;
    cv::split(src_f, temp);
    float* typedArr = new float[3 * m_width * m_height];
    for (int i = 0; i < temp.size(); i++) {
        std::memcpy(typedArr + (i * m_width * m_height), temp[i].data, m_width * m_height * sizeof(float));
    }

    // Create the input tensor
    Ort::MemoryInfo memory_info = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtArenaAllocator, OrtMemTypeDefault);
    std::vector<int64_t> input_shape = { 1, 3, m_height, m_width };
    Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(memory_info, typedArr, 3 * m_width * m_height, input_shape.data(), input_shape.size());

    // Run the inference
    const char* input_names[] = { "images" };
    Ort::RunOptions run_options;
    std::vector<Ort::Value> inputs = { input_tensor };
    std::vector<const char*> output_names = { "output" };
    std::vector<Ort::Value> output_tensors = session.Run(run_options, input_names, inputs.data(), inputs.size(), output_names.data(), output_names.size());

    // Convert the output tensor to a float array
    float* output_data = output_tensors[0].GetTensorMutableData<float>();
    int output_size = output_tensors[0].GetTensorTypeAndShapeInfo().GetElementCount();
    FloatArray result = { output_data, output_size };

    // Clean up
    delete[] typedArr;

    return result;
}

最后，你需要将该函数导出到DLL。这可以通过以下方式完成：

extern "C" __declspec(dllexport) FloatArray __cdecl run_inference(const char* model_path, cv::Mat img);

现在你可以在C#中调用此函数，并将结果转换为float数组。