int width = in_image.width; int height = in_image.height; BYTE* pRawBuffer = new BYTE[width * height]; memcpy(pRawBuffer, pInBuffer, width * height * sizeof(BYTE)); getBrightPixelHUAWEI8M(pInBuffer, width, height, pRawBuffer, threshold, singledefectcount); result1[4] = FindAndSort(pRawBuffer, width, height, countThrehold); //ISMONO delete[] pRawBuffer; pRawBuffer = NULL; return -1;
时间: 2024-04-25 18:26:09 浏览: 61
这段代码看起来像是一段图像处理的代码,它接收一个图像的原始数据 `pInBuffer`,并进行以下处理:
1. 根据图像的宽度和高度计算出需要申请的内存大小,并申请一段内存空间 `pRawBuffer`;
2. 将图像的原始数据 `pInBuffer` 复制到 `pRawBuffer` 中;
3. 调用 `getBrightPixelHUAWEI8M` 函数,对图像进行亮度处理,并返回单个缺陷计数;
4. 调用 `FindAndSort` 函数,对处理后的图像数据 `pRawBuffer` 进行查找和排序,并将结果存储到 `result1[4]` 中;
5. 释放 `pRawBuffer` 的内存空间,并将指针置为 `NULL`;
6. 返回 -1。
但是,由于我不知道你的具体应用场景和函数实现细节,以上分析仅供参考。
相关问题
if (in_img.width == 0 || in_img.height == 0){ qtView_Bridge::getInst("")->LogMessage(boost::format("%s: %s.") % __FUNCTION__ % ("Error! Image is empty")); return false; } int width = in_img.width; int height = in_img.height; unsigned char *yuvbuffer = (unsigned char *)in_img.data; if (out_img.data){ delete out_img.data; out_img.data = NULL; } cv::Mat gray; cv::Mat yuv(height, width, CV_8UC2, yuvbuffer); cv::cvtColor(yuv, gray, cv::COLOR_YUV2GRAY_YUY2); out_img.width = width; out_img.height = height; out_img.type = qtRAW_8_MONO; out_img.vcm_pos = in_img.vcm_pos; out_img.byte_size = width*height; out_img.data = new unsigned char[out_img.byte_size]; memcpy(out_img.data, gray.data, out_img.byte_size); return true;
这段代码看起来像是一个图像处理函数,它的作用是将输入的 YUY2 格式的图像转换为灰度图像。它首先检查输入图像的宽度和高度是否为零,如果是,则返回 false。接下来,它创建一个输入图像的指针,并将其转换为灰度图像。然后它创建一个输出图像的结构体,并将其属性设置为灰度图像的属性。最后,它将灰度图像的数据复制到输出图像的数据缓冲区中,并返回 true。
rom osgeo import gdal import copy import numpy as np from PIL import Image from tqdm import tqdm # read image def readTif(fileName): dataset = gdal.Open(fileName) if dataset == None: print(fileName + "文件无法打开") width = dataset.RasterXSize # 栅格矩阵的列数 height = dataset.RasterYSize # 栅格矩阵的行数 data = dataset.ReadAsArray(0, 0, width, height) return data, dataset # 保存tif文件函数 def writeTiff(im_data, im_geotrans, im_proj, path): if 'int8' in im_data.dtype.name: datatype = gdal.GDT_Byte elif 'int16' in im_data.dtype.name: datatype = gdal.GDT_UInt16 else: datatype = gdal.GDT_Float32 if len(im_data.shape) == 3: im_bands, im_height, im_width = im_data.shape elif len(im_data.shape) == 2: im_data = np.array([im_data]) im_bands, im_height, im_width = im_data.shape # 创建文件 driver = gdal.GetDriverByName("GTiff") dataset = driver.Create(path, int(im_width), int(im_height), int(im_bands), datatype) if (dataset != None): dataset.SetGeoTransform(im_geotrans) # 写入仿射变换参数 dataset.SetProjection(im_proj) # 写入投影 for i in range(im_bands): dataset.GetRasterBand(i + 1).WriteArray(im_data[i]) del dataset
你可以使用 Lua 的 io 库来读取和写入文件。以下是一个简单的 Lua 脚本,可以将 lvmvm 文件转换为 txt 文件:
```lua
-- 打开 lvmvm 文件
local f = io.open("input.lvmvm", "rb")
-- 读取文件内容
local content = f:read("*all")
-- 关闭文件
f:close()
-- 将 lvmvm 文件内容写入 txt 文件
local f = io.open("output.txt", "w")
f:write(content)
f:close()
```
请将 "input.lvmvm" 替换为你要转换的 lvmvm 文件的路径,将 "output.txt" 替换为你要输出的 txt 文件的路径。