uint32x2x2_t

时间: 2023-06-15 08:07:41 浏览: 210
uint32x2x2_t 是一个 ARM NEON 指令集中定义的数据类型,它表示两个 2 个 32 位整数的组合。可以将其视为一个 2x2 的矩阵,其中每个元素都是 32 位整数。这个数据类型通常用于加速某些数学计算和图像处理任务。在 C 语言中,可以使用结构体来表示 uint32x2x2_t 类型的数据。例如: ``` typedef struct { uint32x2_t val[2]; } uint32x2x2_t; ``` 其中 uint32x2_t 是另一个 ARM NEON 指令集中定义的数据类型,表示一个有两个 32 位整数的向量。所以 uint32x2x2_t 可以看作是两个 uint32x2_t 向量的组合。
相关问题

C语言将struct{uint16_t px;uint16_t py;uint16_t pz;float pe;}group;以{1.0000,2.0000,3.0000,4.5632}这种格式串口发送,比如1.0000,为31 2E 30 30 30 30 2C

在C语言中,如果你想将名为`group`的结构体数据按照"{1.0000,2.0000,3.0000,4.5632}"这样的格式通过串口发送,你需要进行以下步骤: 首先,你需要将结构体的成员转换为整数并打包成字节,考虑到浮点数通常存储为IEEE754格式,而你提到的格式像是十进制,所以需要将浮点数转换为整数。 这里是一个简化版的例子,假设我们仅关注`px`, `py`, 和 `pe`字段的十进制表示,并且忽略精度丢失的问题: ```c #include <stdio.h> typedef struct { uint16_t px; uint16_t py; uint16_t pz; float pe; } Group; void pack_and_send(Group group) { char buffer[24]; // 总共需要9个字节(3x2字节整数 + 1字节浮点数) uint8_t* ptr = (uint8_t*)buffer; // 将float转十进制整数 uint32_t pe_int = *(uint32_t*)&group.pe * 10000; // 假设4.5632四舍五入到小数点后四位 // 将整数转换为二进制,添加逗号分隔符 sprintf(ptr, "%d,%d,%d,", group.px, group.py, group.pz); ptr += strlen((char*)ptr); // 加上前面三个整数后的逗号 // 写入pe_int memcpy(ptr, &pe_int, sizeof(pe_int)); // 转换为字节并复制到缓冲区 // 添加结束符 *ptr++ = '\n'; printf("Sending: "); for (size_t i = 0; i < sizeof(buffer); ++i) { printf("%02X ", buffer[i]); } printf("\n"); } int main() { Group group = {1, 2, 3, 4.5632f}; pack_and_send(group); return 0; } ``` 请注意,这个例子并不完美,实际应用中可能需要额外的错误处理,例如处理浮点数的小数部分以及考虑浮点误差等。此外,对于串口通信,可能还需要加上相应的串口控制功能。

def grab_screen(region=None): hwin = win32gui.GetDesktopWindow() if region: left, top, x2, y2 = region width = x2 - left + 1 height = y2 - top + 1 else: width = win32api.GetSystemMetrics(win32con.SM_CXVIRTUALSCREEN) height = win32api.GetSystemMetrics(win32con.SM_CYVIRTUALSCREEN) left = win32api.GetSystemMetrics(win32con.SM_XVIRTUALSCREEN) top = win32api.GetSystemMetrics(win32con.SM_YVIRTUALSCREEN) hwindc = win32gui.GetWindowDC(hwin) srcdc = win32ui.CreateDCFromHandle(hwindc) memdc = srcdc.CreateCompatibleDC() bmp = win32ui.CreateBitmap() bmp.CreateCompatibleBitmap(srcdc, width, height) memdc.SelectObject(bmp) memdc.BitBlt((0, 0), (width, height), srcdc, (left, top), win32con.SRCCOPY) signedIntsArray = bmp.GetBitmapBits(True) img = np.fromstring(signedIntsArray, dtype='uint8') img.shape = (height, width, 4) srcdc.DeleteDC() memdc.DeleteDC() win32gui.ReleaseDC(hwin, hwindc) win32gui.DeleteObject(bmp.GetHandle()) return cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGRA2BGR)

这段代码是用于截取屏幕区域的图像,并将其转换为OpenCV的BGR格式。它使用了`win32gui`、`win32api`和`win32ui`等库来实现。具体的步骤如下: 1. 获取当前窗口的句柄:`hwin = win32gui.GetDesktopWindow()` 2. 根据给定的区域参数计算截取图像的宽度、高度和起始点坐标(如果没有指定区域,则获取整个屏幕的参数)。 3. 获取窗口设备上下文:`hwindc = win32gui.GetWindowDC(hwin)` 4. 创建与窗口设备上下文兼容的内存上下文:`srcdc = win32ui.CreateDCFromHandle(hwindc)` 5. 创建一个与内存上下文兼容的位图对象:`bmp = win32ui.CreateBitmap()` 6. 创建一个与位图对象兼容的内存上下文:`memdc = srcdc.CreateCompatibleDC()` 7. 将位图对象与内存上下文关联:`memdc.SelectObject(bmp)` 8. 使用位块传输函数(BitBlt)将屏幕图像复制到位图对象中:`memdc.BitBlt((0, 0), (width, height), srcdc, (left, top), win32con.SRCCOPY)` 9. 获取位图对象的像素数据并转换为NumPy数组:`signedIntsArray = bmp.GetBitmapBits(True); img = np.fromstring(signedIntsArray, dtype='uint8')` 10. 调整数组形状以匹配图像的高度、宽度和通道数:`img.shape = (height, width, 4)` 11. 释放资源,删除对象:`srcdc.DeleteDC(); memdc.DeleteDC(); win32gui.ReleaseDC(hwin, hwindc); win32gui.DeleteObject(bmp.GetHandle())` 12. 将图像从BGRA格式转换为BGR格式:`return cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGRA2BGR)` 这个函数可以方便地在Windows环境下截取屏幕图像,并使用OpenCV进行后续处理。
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优化这段代码% 读取第一组数据 imgfilename1 = 'C:\Users\86182\Desktop\tif\QB2013.dat'; data1 = read_data(imgfilename1); % 读取第二组数据 imgfilename2 = 'C:\Users\86182\Desktop\tif\SV2018.dat'; data2 = read_data(imgfilename2); % 显示Quickbird影像 im1 = data1(:, :, 2:4); im1 = uint8(im1); show_image(im1, 'Quickbird影像432波段显示', 1); % 显示高景影像 im2 = data2(:, :, 2:4); im2 = uint8(im2); show_image(im2, '高景影像432波段显示', 2); %NDVI计算结果图 X1=data1; im3=ndvi(X1); show_image(im3, '2013年(QB)NDVI专题图', 3); X2=data2; im4=ndvi(X2); show_image(im4, '2018年(SV)NDVI专题图', 4); function data = read_data(filename) %读取数据 data = multibandread(filename, [1989, 2126, 4], 'int16', 0, 'bsq', 'ieee-le', { 'Band', 'Direct', [1 4 3 2]}); %lines,samples,bands,hdr文件里查看 % 调整波段排列 %B=data(:,:,1); %G=data(:,:,2); %R=data(:,:,3); %C=data(:,:,4); %data=cat(4,B,C,R,G); % 将数据转换为0-255的整型用于显示 data_unit8 = uint8(data); for k = 1:4 data_k = double(data(:, :, k)); min_val = min(data_k, [], 'all'); max_val = max(data_k, [], 'all'); data_unit8(:, :, k) = uint8((data_k - min_val) / (max_val - min_val) * 255); end % 返回处理后的数据 data = data_unit8; end %ndvi计算 function data_ndvi(X) NIR = double(X(:,:,2));%近红外光谮带 red = double(X(:,:,3));%可见光红色光谱带 data_ndvi(:, :, k)=ndvi((NIR - red) ./ (NIR + red));%归一化 X=data_ndvi; end % 影像显示 function show_image(im, title_str, fig_num) figure(fig_num); imshow(im, [min(im(:)), max(im(:))]); title(title_str); end

import cv2 import numpy as np depth_image = cv2.imread('f.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED) depth_image = depth_image / 1000.0 cv2.imshow('Depth Image', depth_image) cv2.waitKey(0) # 初始化灰度图像,注意这里创建的是单通道的8位灰度图像 Gray = np.zeros((depth_image.shape[0], depth_image.shape[1]), dtype=np.uint8) # 最大最小深度值 max = 255 # 注意:如果原深度图像只有8位,则应该将其设为255 min = 0 # 遍历每个像素,并进行深度值映射 for i in range(depth_image.shape[0]): data_gray = Gray[i] data_src = depth_image[i] for j in range(depth_image.shape[1]): if data_src[j] < max and data_src[j] > min: data_gray[j] = int((data_src[j] - min) / (max - min) * 255.0) else: data_gray[j] = 255 # 深度值不在范围内的置为白色 # 输出灰度图像,并保存 cv2.imwrite('/home/witney/test/0.jpg', Gray) cv2.imshow('gray', Gray) cv2.waitKey(0) #对图像进行二值化处理以便于轮廓检测 ret, thresh = cv2.threshold(Gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow('thresh', thresh) cv2.waitKey(0) # 读取文本文件中的坐标位置信息 with open('f.txt', 'r') as f: positions = [] for line in f.readlines(): x1, y1, x2, y2 = map(float, line.strip().split(' ')) positions.append((x1, y1, x2, y2)) # 循环遍历每个坐标位置信息,绘制矩形框并截取图片内容 for i, pos in enumerate(positions): x1, y1, x2, y2 = pos # 根据坐标位置信息绘制矩形框 cv2.rectangle(thresh, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) # 利用数组切片功能截取图片中的内容 crop_img = thresh[y1:y2, x1:x2] # 保存截取的图片 cv2.imwrite(f'crop_image_{i}.jpg', crop_img)

翻译这段程序并自行赋值调用:import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model def plot_decision_boundary(model, X, y): # Set min and max values and give it some padding x_min, x_max = X[0, :].min() - 1, X[0, :].max() + 1 y_min, y_max = X[1, :].min() - 1, X[1, :].max() + 1 h = 0.01 # Generate a grid of points with distance h between them xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) # Predict the function value for the whole grid Z = model(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # Plot the contour and training examples plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral) plt.ylabel('x2') plt.xlabel('x1') plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) def sigmoid(x): s = 1/(1+np.exp(-x)) return s def load_planar_dataset(): np.random.seed(1) m = 400 # number of examples N = int(m/2) # number of points per class print(np.random.randn(N)) D = 2 # dimensionality X = np.zeros((m,D)) # data matrix where each row is a single example Y = np.zeros((m,1), dtype='uint8') # labels vector (0 for red, 1 for blue) a = 4 # maximum ray of the flower for j in range(2): ix = range(Nj,N(j+1)) t = np.linspace(j3.12,(j+1)3.12,N) + np.random.randn(N)0.2 # theta r = anp.sin(4t) + np.random.randn(N)0.2 # radius X[ix] = np.c_[rnp.sin(t), rnp.cos(t)] Y[ix] = j X = X.T Y = Y.T return X, Y def load_extra_datasets(): N = 200 noisy_circles = sklearn.datasets.make_circles(n_samples=N, factor=.5, noise=.3) noisy_moons = sklearn.datasets.make_moons(n_samples=N, noise=.2) blobs = sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=N, random_state=5, n_features=2, centers=6) gaussian_quantiles = sklearn.datasets.make_gaussian_quantiles(mean=None, cov=0.5, n_samples=N, n_features=2, n_classes=2, shuffle=True, random_state=None) no_structure = np.random.rand(N, 2), np.random.rand(N, 2) return noisy_circles, noisy_moons, blobs, gaussian_quantiles, no_structure

完善代码#include <ros/console.h> #include <ros/ros.h> #include <serial/serial.h> #include <sstream> #include <std_msgs/String.h> #include <std_msgs/Empty.h> #include <std_msgs/ByteMultiArray.h> serial::Serial sp; int main(int argc, char** argv) { ros::init(argc, argv, "serial_port_servos"); ros::NodeHandle nnode; ros::Publisher read_pub = nnode.advertise<std_msgs::String>("hex_values", 1000); serial::Timeout to = serial::Timeout::simpleTimeout(100); // 设置要打开的串口名称 sp.setPort("/dev/ttyUSB0"); // 设置串口通信的波特率 sp.setBaudrate(9600); // 串口设置timeout sp.setTimeout(to); try { // 打开串口 sp.open(); } catch(serial::IOException& e) { ROS_ERROR_STREAM("Unable to open port."); return -1; } // 判断串口是否打开成功 if(sp.isOpen()) { ROS_INFO_STREAM("/dev/ttyUSB0 is opened."); } else { return -1; } ros::Rate loop_rate(500); while(ros::ok()) { byte[] dataBuffer; int[] hexArray; std::stringstream ss; // 获取缓冲区内的字节数 size_t n = sp.available(); if(n != 0) { ROS_INFO_STREAM("Reading from serial port"); uint8_t buffer[2048]; // 读出数据 n = sp.read(buffer, n); dataBuffer = new byte[1024]; hexArray = new int[1024]; for(int i = 0; i < n; i++) { hexArray[i] = dataBuffer[i].Tostring("X2"); } /*for(int i = 0; i < n; i++) { // 16进制ROS发布 ss << std::setfill('0') << std::setw(2) << std::hex << (buffer[i] & 0xff) << " "; // 16进制打印到屏幕 std::cout <<std::setfill('0') << std::setw(2) << std::hex << (buffer[i] & 0xff) << " "; }*/ std::cout << std::endl; std_msgs::String msg; msg.data = ss.str(); read_pub.publish(msg); ros::spinOnce(); loop_rate.sleep(); } } // 关闭串口 sp.close(); return 0; }

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