如何把uint32_t p1[256]的数据存放到uint8_t *p2指向的地址,大小为256*2的内存块

时间: 2024-10-08 20:20:12 浏览: 44
将`uint32_t`类型的数组`p1[256]`数据转换成`uint8_t`指针`p2`所指向的内存块,首先需要确保`p2`能够容纳4字节(每个`uint32_t`占4个字节)并且足够大以存储整个数组。以下是步骤: 1. 确定`p2`的初始值:假设`p2`已经初始化为指向某个内存区域,通常是一个`char`类型的数组。 2. 将`uint32_t`元素逐个转换为`uint8_t`:遍历`p1`数组,对于每一个`uint32_t`元素(例如`p1[i]`),将其转换为一个`uint8_t`数组,通常是四个连续的字节。可以创建一个新的临时`uint8_t`数组,然后填充这四个字节。例如,如果`p1[i] = x`,则可以做类似这样的操作: ```c++ uint8_t temp[4]; memcpy(temp, &x, sizeof(uint32_t)); ``` 3. 写入内存:将临时的`temp`数组复制到`p2`所指向的位置,每复制一次就移动`p2`四字节(即16位)。循环次数是`256`,因为有256个`uint32_t`元素: ```c++ for (int i = 0; i < 256; ++i) { memcpy(p2, temp, sizeof(temp)); // 或直接写为 p2 += sizeof(temp); p2 += sizeof(uint32_t); // 每次增加4字节 } ``` 完成以上步骤后,`p2`就会指向包含原`p1`数组所有数据的`uint8_t`内存块。
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解析一下下面的代码 #include "hal_defs.h" #include "hal_cc8051.h" #include "hal_mcu.h" /********************************************************************************************** *函数:void TIM1_PwmInit(uint16 period, uint8 ration) *功能:输出正PWM拨,周期period毫秒,占空比为百分之ration *输入:uint16 period-周期,单位:毫秒, uint8 ration-占空比,单位:% *输出:无 *返回:无 *特殊说明:无 **********************************************************************************************/ void TIM1_PwmInit(uint16 period, uint8 ration) { uint16 TimPeriod = 0; uint16 TimComp = 0; // CLKCONCMD &= ~0x40; //设置系统时钟源为32MHZ的晶振 // while(CLKCONSTA & 0x40); //等待晶振稳定为32MHZ // CLKCONCMD &= ~0x07; //设置系统主时钟频率为32MHZ CLKCONCMD |= 0x38; //定时器标记输出为250KHZ //定时器通道设置 P1SEL |= 0x01; //定时器1通道2映射至P1_0,功能选择 PERCFG |= 0x40; //备用位置2,说明信息 P2SEL &= ~0x10; //相对于Timer4,定时器1优先 P2DIR |= 0xC0; //定时器通道2-3具有第一优先级 P1DIR |= 0x01; //定时器模式设置 T1CTL = 0x02; //250KHZ不分频,模模式 //此处P1_0口必须装定时器1通道2进行比较 T1CCTL2 = 0x24; //在向上比较清除输出。在0设置,到达比较值时清除输出 //装定时器通道0初值 TimPeriod = period*250;//周期TimPeriod毫秒,单位:ms T1CC0H = (uint8)(TimPeriod>>8); T1CC0L = (uint8)TimPeriod; //PWM信号周期为1ms,频率为1KHZ //装定时器通道2比较值 TimComp = ration*TimPeriod/100;//由占空比生成比较值 T1CC2H = (uint8)(TimComp>>8); T1CC2L = (uint8)TimComp; }

void MainWindow::on_pushButton_clicked() { mlabel mlabel1; //读取raw FILE* fp = fopen("E:\\QTprogram\\ImageProcess001\\Rad Image1.raw","rb");//读取图片 unsigned int size = width * hight; ushort* raw_data = (unsigned short*)calloc(size,sizeof (unsigned short)); fread(raw_data,sizeof (unsigned short),size,fp);//读取图像内部数据 free(fp); QImage img(width,hight,QImage::Format_Grayscale16);//转换图像 // for(int i=0;i<width;i++) // { // for(int j=0;j<hight;j++) // { // uint pixelval = raw_data[i+j*width]; // QRgb color = qRgb(pixelval, pixelval, pixelval); // img.setPixel(i,j, color); // } // } uint P1= 0,P2= 0,P3= 0,P4= 0,Pc= 0,P5= 0,P6= 0,P7= 0,P8 = 0; // uint Dh1= 0,Dh2= 0,Dh3= 0; // uint Dv1= 0,Dv2= 0,Dv3= 0; // uint D45_1= 0,D45_2= 0,D45_3= 0; // uint D135_1= 0,D135_2= 0,D135_3= 0; // uint Ary[]={}; QVector<QVector<uint>>Raw_Pixelval; QVector<QVector<uint>>Prc_Pixelval; // int &pRPixelval; for (int i=0;i<width;i++)//获取原始像素灰度值 { for(int j=0;j<hight;j++) { uint pixelval = raw_data[i+j*width]; Raw_Pixelval[i][j] = pixelval; } } for (int i=0;i<width;i++) { for(int j=0;j<hight;j++) { P1 = Raw_Pixelval[i-1][j-1]; P2 = Raw_Pixelval[i-1][j]; P3 = Raw_Pixelval[i-1][j+1]; P4 = Raw_Pixelval[i][j-1]; Pc = Raw_Pixelval[i][j]; P5 = Raw_Pixelval[i][j+1]; P6 = Raw_Pixelval[i+1][j-1]; P7 = Raw_Pixelval[i+1][j]; P8 = Raw_Pixelval[i+1][j+1]; uint Radio_c9[9]={P1,P2,P3,P4,Pc,P5,P6,P7,P8}; uint median_Dh = mlabel1.median(Radio_c9,3); Prc_Pixelval[i][j] = median_Dh; // uint MaxRadio_c9 = mlabel1.MAX(Radio_c9); // uint MinRadio_c9 = mlabel1.MIN(Radio_c9); } } for (int i=0;i<width;i++) { for(int j=0;j<hight;j++) { uint pixelval = Prc_Pixelval[i][j]; QRgb color = qRgb(pixelval, pixelval, pixelval); img.setPixel(i,j, color); } } QPixmap px = QPixmap::fromImage(img); free(raw_data); label->setPixmap(px); label->show(); }

改进下面代码使其输出特征连线图和拼接图import cv2 import numpy as np #加载两张需要拼接的图片: img1 = cv2.imread('men3.jpg') img2 = cv2.imread('men4.jpg') #将两张图片转换为灰度图像: gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #使用Shi-Tomasi角点检测器找到两张图片中的特征点: # 设定Shi-Tomasi角点检测器的参数 feature_params = dict(maxCorners=100, qualityLevel=0.3, minDistance=7, blockSize=7) # 检测特征点 p1 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray1, **feature_params) p2 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray2, **feature_params) #使用Lucas-Kanade光流法计算特征点的移动向量: # 设定Lucas-Kanade光流法的参数 lk_params = dict(winSize=(15, 15), maxLevel=2, criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03)) # 计算特征点的移动向量 p1, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray1, gray2, p1, None, **lk_params) p2, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray2, gray1, p2, None, **lk_params) #计算两张图片的变换矩阵: # 使用RANSAC算法计算变换矩阵 M, mask = cv2.findHomography(p1, p2, cv2.RANSAC, 5.0) #将两张图片拼接成一张: # 计算拼接后的图像大小 h, w = img1.shape[:2] pts = np.array([[0, 0], [0, h - 1], [w - 1, h - 1], [w - 1, 0]], dtype=np.float32).reshape(-1, 1, 2) dst = cv2.perspectiveTransform(pts, M) xmin, ymin = np.int32(dst.min(axis=0).ravel() - 0.5) xmax, ymax = np.int32(dst.max(axis=0).ravel() + 0.5) tx, ty = -xmin, -ymin H, W = xmax - xmin, ymax - ymin # 计算拼接后的图像 timg = np.zeros((H, W, 3), dtype=np.uint8) timg[ty:ty + h, tx:tx + w] = img1 new_p2 = cv2.perspectiveTransform(p2, M) timg = cv2.polylines(timg, [np.int32(new_p2 + (tx, ty))], True, (0, 255, 255), 1, cv2.LINE_AA)

修改C51代码添加数码管显示倒计时时间: #include <reg52.h> #define uchar unsigned char #define uint unsigned int //定义全局变量:t0为0.5s定时函数的变量;t1为 0.5s*n (级联时间)定时函数的变量 unsigned char code_play[]={0xf3,0xfb,0xeb,0xde,0xdf,0xdd}; uchar t0 , t1; //***0.5s标准定时函数*** void Delay_0_5s() { for(t0=0;t0<2;t0++) { TH1 = 15536/256;//设定初值 TL1 = 15536%256; TR1 = 1;//启动T1 while(!TF1);//查询计数是否溢出,即50ms时间到,TF=1 TF1 = 0;//50ms时间到,将定时器溢出标志位TF1清零 } } //*** 0.5s*n(时间级联)函数 void Delay_0_5_ns(uchar t) { for(t1=0;t1<t;t1++) { Delay_0_5s(); } } //***主函数 void main() { uchar k; TMOD = 0x10;//T1工作方式1(一般固定) EA = 1; //{东西绿亮,南北红亮(1);闪烁(2);东西黄亮,南北红亮(3);东西红亮,南北绿亮(4);闪烁(5);东西红亮,南北黄亮(6) while(1) { //状态1:东西绿亮,南北红亮,4s P1 = code_play[0]; Delay_0_5_ns(8); //状态2:东西方向绿灯闪烁2s,南北方向红灯继续亮2s(定义闪烁亮灭分别为0.5s) for(k=0;k<2;k++) { P1 = code_play[0]; Delay_0_5_ns(2); P1 = code_play[1]; Delay_0_5_ns(2); } //状态3:东西黄亮,南北红亮,2s P1 = code_play[2]; Delay_0_5_ns(4); //状态4:东西红亮,南北绿亮,4s P1 = code_play[3]; Delay_0_5_ns(4); //状态5:南北方向绿灯闪烁,东西方向红灯继续亮2s for(k=0;k<2;k++) { P1 = code_play[3]; Delay_0_5_ns(2); P1 = code_play[4]; Delay_0_5_ns(2); } //状态6:东西红亮,南北黄亮,2s P1 = code_play[5]; Delay_0_5_ns(4); } }

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