代码写出memcpy
时间: 2024-04-25 08:19:08 浏览: 14
memcpy是一个C语言标准库函数,用于将一段内存的内容复制到另一段内存中。它的函数原型如下:
```c
void *memcpy(void *dest, const void *src, size_t n);
```
其中,`dest`是目标内存的指针,`src`是源内存的指针,`n`是要复制的字节数。
memcpy函数的作用是将`src`指向的内存中的内容复制到`dest`指向的内存中,复制的字节数由`n`指定。这个函数可以用于复制任意类型的数据,包括基本类型(如整数、浮点数)和自定义类型(如结构体、数组)。
需要注意的是,memcpy函数只负责复制内存中的内容,并不会检查目标内存是否有足够的空间来容纳源内存的内容。因此,在使用memcpy函数时,需要确保目标内存有足够的空间来存放源内存的内容,以避免发生内存溢出等错误。
相关问题
用C语言写出memcpy的源代码
以下是一个简单的memcpy函数的源代码示例:
```c
void *memcpy(void *dest, const void *src, size_t n) {
char *cdest = (char *)dest;
const char *csrc = (const char *)src;
for (size_t i = 0; i < n; i++) {
cdest[i] = csrc[i];
}
return dest;
}
```
这个memcpy函数使用了指针操作来逐字节地将源内存地址的数据复制到目标内存地址。循环遍历源地址和目标地址,逐个字节地复制数据。最后返回目标内存地址。
请注意,这只是一个简单的memcpy函数示例,实际上,标准库中的memcpy函数可能会进行更多的优化和错误处理。在实际开发中,建议使用标准库提供的memcpy函数。
请写出paddleocr c++部署代码
当然可以!以下是一个简单的PaddleOCR C++部署代码示例:
```cpp
#include <iostream>
#include <vector>
#include <chrono>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <paddle_api.h>
using namespace std::chrono;
int main() {
// 加载模型
paddle::lite_api::MobileConfig config;
config.set_model_from_file("path/to/model");
config.set_threads(1);
config.set_power_mode(paddle::lite_api::PowerMode::LITE_POWER_HIGH);
paddle::lite_api::MobilePredictor predictor(config);
// 读取图像
cv::Mat img = cv::imread("path/to/image");
if (img.empty()) {
std::cerr << "Failed to read image!" << std::endl;
return -1;
}
// 图像预处理
cv::Mat input;
cv::cvtColor(img, input, cv::COLOR_BGR2RGB);
cv::resize(input, input, cv::Size(640, 640), 0, 0, cv::INTER_LINEAR);
input.convertTo(input, CV_32FC3, 1.f / 255.f);
paddle::lite_api::Tensor input_tensor;
input_tensor.Resize({1, 3, input.rows, input.cols});
auto* input_data = input_tensor.mutable_data<float>();
memcpy(input_data, input.ptr<float>(), input.total() * sizeof(float));
// 执行推理
paddle::lite_api::Tensor output_tensor;
predictor.Run({input_tensor}, {&output_tensor});
// 解析结果
auto* output_data = output_tensor.data<float>();
std::vector<std::vector<int>> boxes;
std::vector<std::vector<std::string>> texts;
int output_size = output_tensor.numel();
for (int i = 0; i < output_size / 6; ++i) {
float* data = output_data + i * 6;
std::vector<int> box = {static_cast<int>(data[0] * img.cols),
static_cast<int>(data[1] * img.rows),
static_cast<int>(data[2] * img.cols),
static_cast<int>(data[3] * img.rows)};
std::vector<std::string> text;
for (int j = 0; j < 5; ++j) {
text.push_back(std::to_string(data[j + 5]));
}
boxes.push_back(box);
texts.push_back(text);
}
// 打印结果
for (size_t i = 0; i < boxes.size(); ++i) {
std::cout << "Box: ";
for (const auto& point : boxes[i]) {
std::cout << point << " ";
}
std::cout << "Text: ";
for (const auto& t : texts[i]) {
std::cout << t << " ";
}
std::cout << std::endl;
}
return 0;
}
```
请注意,上述代码仅为示例,你需要根据你的具体环境和模型进行适当的修改和配置。此外,你还需要安装相关的依赖项和头文件,并将模型文件和图像路径替换为正确的路径。