把这段代码从c++转换为c代码Rect<float> Framer::ComputeActiveCropRegion(int frame_number) { const float min_crop_size = 1.0f / options_.max_zoom_ratio; const float new_x_crop_size = std::clamp(region_of_interest_.width * options_.target_crop_to_roi_ratio,

时间: 2024-03-16 17:41:17 浏览: 142
把这段 C++ 代码转换成 C 代码并不是一件简单的事情,因为 C++ 和 C 有许多语法上的不同,C++ 有许多 C 中没有的特性,例如模板、类和命名空间等等。因此,我们需要对代码进行适当的修改和调整。以下是将 C++ 代码转换为 C 代码的一种可能的方式: ```c struct Rect { float x, y, width, height; }; struct FramerOptions { float max_zoom_ratio; float target_crop_to_roi_ratio; }; struct Framer { struct Rect region_of_interest_; struct FramerOptions options_; }; float clamp(float value, float min_value, float max_value) { if (value < min_value) { return min_value; } else if (value > max_value) { return max_value; } else { return value; } } struct Rect ComputeActiveCropRegion(struct Framer *framer, int frame_number) { const float min_crop_size = 1.0f / framer->options_.max_zoom_ratio; const float new_x_crop_size = clamp(framer->region_of_interest_.width * framer->options_.target_crop_to_roi_ratio, min_crop_size, 1.0f); struct Rect active_crop_region; active_crop_region.x = framer->region_of_interest_.x + (framer->region_of_interest_.width - new_x_crop_size) / 2.0f; active_crop_region.y = framer->region_of_interest_.y; active_crop_region.width = new_x_crop_size; active_crop_region.height = framer->region_of_interest_.height; return active_crop_region; } ``` 需要注意的是,C 中没有命名空间的概念,因此我们将结构体 `Rect`、`FramerOptions` 和 `Framer` 放在了全局命名空间中。另外,C 中没有 `std::clamp` 函数,我们需要手动实现一个 `clamp` 函数来实现相同的功能。最后,建议根据实际情况对代码进行适当的调整,以便更好地适应 C 语言的语法和特性。
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请详细解释下这段代码Rect<float> Framer::ComputeActiveCropRegion(int frame_number) { const float min_crop_size = 1.0f / options_.max_zoom_ratio; const float new_x_crop_size = std::clamp(region_of_interest_.width * options_.target_crop_to_roi_ratio, min_crop_size, 1.0f); const float new_y_crop_size = std::clamp(region_of_interest_.height * options_.target_crop_to_roi_ratio, min_crop_size, 1.0f); // We expand the raw crop region to match the desired output aspect ratio. const float target_aspect_ratio = static_cast<float>(options_.input_size.height) / static_cast<float>(options_.input_size.width) * static_cast<float>(options_.target_aspect_ratio_x) / static_cast<float>(options_.target_aspect_ratio_y); Rect<float> new_crop; if (new_x_crop_size <= new_y_crop_size * target_aspect_ratio) { new_crop.width = std::min(new_y_crop_size * target_aspect_ratio, 1.0f); new_crop.height = new_crop.width / target_aspect_ratio; } else { new_crop.height = std::min(new_x_crop_size / target_aspect_ratio, 1.0f); new_crop.width = new_crop.height * target_aspect_ratio; } const float roi_x_mid = region_of_interest_.left + (region_of_interest_.width / 2); const float roi_y_mid = region_of_interest_.top + (region_of_interest_.height / 2); new_crop.left = std::clamp(roi_x_mid - (new_crop.width / 2), 0.0f, 1.0f - new_crop.width); new_crop.top = std::clamp(roi_y_mid - (new_crop.height / 2), 0.0f, 1.0f - new_crop.height); const float normalized_crop_strength = std::powf(options_.crop_filter_strength, ElapsedTimeMs(timestamp_) / kUnitTimeSlice); active_crop_region_.left = IirFilter(active_crop_region_.left, new_crop.left, normalized_crop_strength); active_crop_region_.top = IirFilter(active_crop_region_.top, new_crop.top, normalized_crop_strength); active_crop_region_.width = IirFilter( active_crop_region_.width, new_crop.width, normalized_crop_strength); active_crop_region_.height = IirFilter( active_crop_region_.height, new_crop.height, normalized_crop_strength); timestamp_ = base::TimeTicks::Now(); if (VLOG_IS_ON(2)) { DVLOGFID(2, frame_number) << "region_of_interest=" << region_of_interest_; DVLOGFID(2, frame_number) << "new_crop_region=" << new_crop; DVLOGFID(2, frame_number) << "active_crop_region=" << active_crop_region_; } return active_crop_region_; }

请详细解释下这段代码Rect<float> FaceTracker::GetActiveBoundingRectangleOnActiveStream() const { std::vector<Rect<float>> faces = GetActiveFaceRectangles(); if (faces.empty()) { return Rect<float>(); } float min_x0 = 1.0f, min_y0 = 1.0f, max_x1 = 0.0f, max_y1 = 0.0f; for (const auto& f : faces) { min_x0 = std::min(f.left, min_x0); min_y0 = std::min(f.top, min_y0); max_x1 = std::max(f.right(), max_x1); max_y1 = std::max(f.bottom(), max_y1); } Rect<float> bounding_rect(min_x0, min_y0, max_x1 - min_x0, max_y1 - min_y0); VLOGF(2) << "Active bounding rect w.r.t active array: " << bounding_rect; // Transform the normalized rectangle in the active sensor array space to the // active stream space. const float active_array_aspect_ratio = static_cast<float>(options_.active_array_dimension.width) / static_cast<float>(options_.active_array_dimension.height); const float active_stream_aspect_ratio = static_cast<float>(options_.active_stream_dimension.width) / static_cast<float>(options_.active_stream_dimension.height); if (active_array_aspect_ratio < active_stream_aspect_ratio) { // The active stream is cropped into letterbox with smaller height than the // active sensor array. Adjust the y coordinates accordingly. const float height_ratio = active_array_aspect_ratio / active_stream_aspect_ratio; bounding_rect.height = std::min(bounding_rect.height / height_ratio, 1.0f); const float y_offset = (1.0f - height_ratio) / 2; bounding_rect.top = std::max(bounding_rect.top - y_offset, 0.0f) / height_ratio; } else { // The active stream is cropped into pillarbox with smaller width than the // active sensor array. Adjust the x coordinates accordingly. const float width_ratio = active_stream_aspect_ratio / active_array_aspect_ratio; bounding_rect.width = std::min(bounding_rect.width / width_ratio, 1.0f); const float x_offset = (1.0f - width_ratio) / 2; bounding_rect.left = std::max(bounding_rect.left - x_offset, 0.0f) / width_ratio; } VLOGF(2) << "Active bounding rect w.r.t active stream: " << bounding_rect; return bounding_rect; }

在vs2015 c++ .h中加入这段代码会报重定义 namespace cv_dnn { namespace { template <typename T> static inline bool SortScorePairDescend(const std::pair<float, T>& pair1, const std::pair<float, T>& pair2) { return pair1.first > pair2.first; } } // namespace inline void GetMaxScoreIndex(const std::vector<float>& scores, const float threshold, const int top_k, std::vector<std::pair<float, int> >& score_index_vec) { for (size_t i = 0; i < scores.size(); ++i) { if (scores[i] > threshold) { score_index_vec.push_back(std::make_pair(scores[i], i)); } } std::stable_sort(score_index_vec.begin(), score_index_vec.end(), SortScorePairDescend<int>); if (top_k > 0 && top_k < (int)score_index_vec.size()) { score_index_vec.resize(top_k); } } template <typename BoxType> inline void NMSFast_(const std::vector<BoxType>& bboxes, const std::vector<float>& scores, const float score_threshold, const float nms_threshold, const float eta, const int top_k, std::vector<int>& indices, float(*computeOverlap)(const BoxType&, const BoxType&)) { CV_Assert(bboxes.size() == scores.size()); std::vector<std::pair<float, int> > score_index_vec; GetMaxScoreIndex(scores, score_threshold, top_k, score_index_vec); // Do nms. float adaptive_threshold = nms_threshold; indices.clear(); for (size_t i = 0; i < score_index_vec.size(); ++i) { const int idx = score_index_vec[i].second; bool keep = true; for (int k = 0; k < (int)indices.size() && keep; ++k) { const int kept_idx = indices[k]; float overlap = computeOverlap(bboxes[idx], bboxes[kept_idx]); keep = overlap <= adaptive_threshold; } if (keep) indices.push_back(idx); if (keep && eta < 1 && adaptive_threshold > 0.5) { adaptive_threshold *= eta; } } } // copied from opencv 3.4, not exist in 3.0 template<typename Tp> static inline double jaccardDistance_(const Rect_<Tp>& a, const Rect<_Tp>& b) { Tp Aa = a.area(); Tp Ab = b.area(); if ((Aa + Ab) <= std::numeric_limits<Tp>::epsilon()) { // jaccard_index = 1 -> distance = 0 return 0.0; } double Aab = (a & b).area(); // distance = 1 - jaccard_index return 1.0 - Aab / (Aa + Ab - Aab); } template <typename T> static inline float rectOverlap(const T& a, const T& b) { return 1.f - static_cast<float>(jaccardDistance(a, b)); } void NMSBoxes(const std::vector<Rect>& bboxes, const std::vector<float>& scores, const float score_threshold, const float nms_threshold, std::vector<int>& indices, const float eta = 1, const int top_k = 0) { NMSFast(bboxes, scores, score_threshold, nms_threshold, eta, top_k, indices, rectOverlap); } }

请解释下这段代码namespace cros { // This class interfaces with the Google3 auto-framing library: // http://google3/chromeos/camera/lib/auto_framing/auto_framing_cros.h class AutoFramingClient : public AutoFramingCrOS::Client { public: struct Options { Size input_size; double frame_rate = 0.0; uint32_t target_aspect_ratio_x = 0; uint32_t target_aspect_ratio_y = 0; }; // Set up the pipeline. bool SetUp(const Options& options); // Process one frame. |buffer| is only used during this function call. bool ProcessFrame(int64_t timestamp, buffer_handle_t buffer); // Return the stored ROI if a new detection is available, or nullopt if not. // After this call the stored ROI is cleared, waiting for another new // detection to fill it. std::optional<Rect<uint32_t>> TakeNewRegionOfInterest(); // Gets the crop window calculated by the full auto-framing pipeline. Rect<uint32_t> GetCropWindow(); // Tear down the pipeline and clear states. void TearDown(); // Implementations of AutoFramingCrOS::Client. void OnFrameProcessed(int64_t timestamp) override; void OnNewRegionOfInterest( int64_t timestamp, int x_min, int y_min, int x_max, int y_max) override; void OnNewCropWindow( int64_t timestamp, int x_min, int y_min, int x_max, int y_max) override; void OnNewAnnotatedFrame(int64_t timestamp, const uint8_t* data, int stride) override; private: base::Lock lock_; std::unique_ptr<AutoFramingCrOS> auto_framing_ GUARDED_BY(lock_); std::unique_ptr<CameraBufferPool> buffer_pool_ GUARDED_BY(lock_); std::map<int64_t, CameraBufferPool::Buffer> inflight_buffers_ GUARDED_BY(lock_); std::optional<Rect<uint32_t>> region_of_interest_ GUARDED_BY(lock_); Rect<uint32_t> crop_window_ GUARDED_BY(lock_); }; } // namespace

请解释下这段代码namespace cros { // FaceTracker takes a set of face data produced by FaceDetector as input, // filters the input, and produces the bounding rectangle that encloses the // filtered input. class FaceTracker { public: struct Options { // The dimension of the active sensory array in pixels. Used for normalizing // the input face coordinates. Size active_array_dimension; // The dimension of the active stream that will be cropped. Used for // translating the ROI coordinates in the active array space. Size active_stream_dimension; // The threshold in ms for including a newly detected face for tracking. int face_phase_in_threshold_ms = 3000; // The threshold in ms for excluding a face that's no longer detected for // tracking. int face_phase_out_threshold_ms = 2000; // The angle range [|pan_angle_range|, -|pan_angle_range|] in degrees used // to determine if a face is looking at the camera. float pan_angle_range = 30.0f; }; explicit FaceTracker(const Options& options); ~FaceTracker() = default; FaceTracker(FaceTracker& other) = delete; FaceTracker& operator=(FaceTracker& other) = delete; // Callback for when new face data are ready. void OnNewFaceData(const std::vector<human_sensing::CrosFace>& faces); // The all the rectangles of all the detected faces. std::vector<Rect<float>> GetActiveFaceRectangles() const; // Gets the rectangle than encloses all the detected faces. Returns a // normalized rectangle in [0.0, 1.0] x [0.0, 1.0] with respect to the active // stream dimension. Rect<float> GetActiveBoundingRectangleOnActiveStream() const; void OnOptionsUpdated(const base::Value& json_values); private: struct FaceState { Rect<float> normalized_bounding_box = {0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f}; base::TimeTicks first_detected_ticks; base::TimeTicks last_detected_ticks; bool has_attention = false; }; Options options_; std::vector<FaceState> faces_; }; } // namespace cros

请详细解释下这段代码void FaceTracker::OnNewFaceData( const std::vector<human_sensing::CrosFace>& faces) { // Given |f1| and |f2| from two different (usually consecutive) frames, treat // the two rectangles as the same face if their position delta is less than // kFaceDistanceThresholdSquare. // // This is just a heuristic and is not accurate in some corner cases, but we // don't have face tracking. auto is_same_face = [&](const Rect<float>& f1, const Rect<float>& f2) -> bool { const float center_f1_x = f1.left + f1.width / 2; const float center_f1_y = f1.top + f1.height / 2; const float center_f2_x = f2.left + f2.width / 2; const float center_f2_y = f2.top + f2.height / 2; constexpr float kFaceDistanceThresholdSquare = 0.1 * 0.1; const float dist_square = std::pow(center_f1_x - center_f2_x, 2.0f) + std::pow(center_f1_y - center_f2_y, 2.0f); return dist_square < kFaceDistanceThresholdSquare; }; for (const auto& f : faces) { FaceState s = { .normalized_bounding_box = Rect<float>( f.bounding_box.x1 / options_.active_array_dimension.width, f.bounding_box.y1 / options_.active_array_dimension.height, (f.bounding_box.x2 - f.bounding_box.x1) / options_.active_array_dimension.width, (f.bounding_box.y2 - f.bounding_box.y1) / options_.active_array_dimension.height), .last_detected_ticks = base::TimeTicks::Now(), .has_attention = std::fabs(f.pan_angle) < options_.pan_angle_range}; bool found_matching_face = false; for (auto& known_face : faces_) { if (is_same_face(s.normalized_bounding_box, known_face.normalized_bounding_box)) { found_matching_face = true; if (!s.has_attention) { // If the face isn't looking at the camera, reset the timer. s.first_detected_ticks = base::TimeTicks::Max(); } else if (!known_face.has_attention && s.has_attention) { // If the face starts looking at the camera, start the timer. s.first_detected_ticks = base::TimeTicks::Now(); } else { s.first_detected_ticks = known_face.first_detected_ticks; } known_face = s; break; } } if (!found_matching_face) { s.first_detected_ticks = base::TimeTicks::Now(); faces_.push_back(s); } } // Flush expired face states. for (auto it = faces_.begin(); it != faces_.end();) { if (ElapsedTimeMs(it->last_detected_ticks) > options_.face_phase_out_threshold_ms) { it = faces_.erase(it); } else { ++it; } } }

int main() { String filename = "D:\\code\\opencv-4.5.0-vc14_vc15\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml"; String filename_eye = "D:\\code\\opencv-4.5.0-vc14_vc15\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_eye.xml"; CascadeClassifier face_classifiler; CascadeClassifier eye_detect; if (!face_classifiler.load(filename)) { printf("The CascadeClassifier load fail!"); return 0; } if (!eye_detect.load(filename_eye)) { printf("The CascadeClassifier load fail!"); return 0; } namedWindow("face", WINDOW_AUTOSIZE); VideoCapture capture(1); Mat frame; Mat gray; while (capture.read(frame)) { cvtColor(frame, gray, COLOR_BGR2GRAY); equalizeHist(gray, gray); vector<Rect>faces; vector<Rect>eyes; face_classifiler.detectMultiScale(gray, faces, 1.2, 3, 0, Size(30, 30)); for (size_t t = 0; t < faces.size(); t++) { rectangle(frame, faces[static_cast<int>(t)], Scalar(255, 255, 0), 2, 8, 0); cv::Point locate; locate.x = (float)(faces[static_cast<int>(t)].x + faces[static_cast<int>(t)].width / 4); locate.y = (float)(faces[static_cast<int>(t)].y - 10); putText(frame, "Person", locate, FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1.2, (0, 0, 255), 2, 8); Mat eyeLocate = frame(faces[static_cast<int>(t)]); eye_detect.detectMultiScale(eyeLocate, eyes, 1.2, 10, 0, Size(20, 20)); for (size_t s = 0; s < eyes.size(); s++) { Rect rect; rect.x = faces[static_cast<int>(t)].x + eyes[s].x; rect.y = faces[static_cast<int>(t)].y + eyes[s].y; rect.width = eyes[s].width; rect.height = eyes[s].height; rectangle(frame, rect, Scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0); } } imshow("face", frame); if (waitKey(10) == 27) { break; } } capture.release(); destroyAllWindows(); return 0; }

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2001年度广告运作规划:高效利用资源的策略

资源摘要信息:"2001年度广告运作规划" 知识点: 1. 广告运作规划的重要性:广告运作规划是企业营销战略的重要组成部分,它能够帮助企业明确目标、制定计划、优化资源配置,以实现最佳的广告效果和品牌推广。 2. 广告资源的利用:人力、物力、财力和资源是广告运作的主要因素。有效的广告规划需要充分考虑这些因素,以确保广告活动的顺利进行。 3. 广告规划的简洁性:简洁的广告规划更容易理解和执行,可以提高工作效率,减少不必要的浪费。 4. 广告规划的实用性:实用的广告规划能够为企业带来实际的效果,帮助企业提升品牌知名度,增加产品的销售。 5. 广告规划的参考价值:一份好的广告规划可以为其他企业提供参考,帮助企业更好地进行广告运作。 6. 广告规划的下载和分享:互联网为企业提供了方便的广告规划下载和分享平台,企业可以通过网络获取大量的广告规划资料,提高广告工作的效率和质量。 7. 广告规划的持续更新:随着市场环境的变化,广告规划也需要不断更新和完善,以适应新的市场环境。 8. 广告规划的实施:广告规划的成功实施需要团队的协作和执行,需要企业有明确的目标和计划,以及高效的执行力。 9. 广告规划的效果评估:广告规划的实施后,需要对广告效果进行评估,以便了解广告活动的成果,为未来的广告规划提供参考。 10. 广告规划的改进和优化:根据广告效果的评估结果,企业需要对广告规划进行改进和优化,以提高广告活动的效果。