std::vector<int> out(floatArray, floatArray + outputCount)

时间: 2023-04-02 16:04:27 浏览: 139
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fuser:仅标头的库，用于将C ++类型自动（反）序列化为JSON

这个问题是关于 C++ 的语法问题，我可以回答。std::vector<int> out(floatArray, floatArray outputCount) 是一个函数声明，它的返回值类型是 std::vector<int>，函数名是 out，参数列表包括两个参数，分别是 floatArray 和 outputCount，它们的类型是 floatArray 和 floatArray。这个函数的作用是将 floatArray 数组中的元素转换为 int 类型，并将转换后的结果存储在 std::vector<int> 中，最后返回这个 vector。
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在这段代码中，您正在使用 PyArray_SimpleNewFromData 函数创建一个 NumPy 数组对象，该数组包含一个 std::vector<float> 中的数据。具体来说，您将 tt.data() 传递给 PyArray_SimpleNewFromData，这将返回...

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std::vector<float> tt = {0.4F, 0.2F}; PyArrayObject *array = reinterpret_cast<PyArrayObject*>(PyArray_FROM_OTF(&tt[0], NPY_FLOAT32, NPY_ARRAY_IN_ARRAY)); if (array == nullptr) { // 处理错误 } 在...

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

这段代码定义了一个名为 "FaceTracker" 的类，用于对人脸数据进行过滤并生成边界框。该类具有一个嵌套的 "Options" 结构体，用于存储一些选项参数，例如输入坐标的维度、阈值等。类中还定义了一些函数，例如 ...

详细解释下面的代码，具体到各个参数的含义和作用#ifndef MESH_H #define MESH_H #include <QOpenGLShaderProgram> #include <QOpenGLFunctions_3_3_Core> #include <string> #include <vector> #include <QOpenGLTexture> using namespace std; struct Vertex { QVector3D Position; QVector3D Normal; QVector2D TexCoords; }; struct Texture { unsigned int id; string type; string path; }; class Mesh { public: Mesh(){}; // mesh data vector<Vertex> vertices; vector<unsigned int> indices; vector<Texture> textures; void Draw(QOpenGLShaderProgram &shader); void Draw(QOpenGLShaderProgram &shader, QString type); Mesh(QOpenGLFunctions_3_3_Core *glFuns, vector<Vertex> vertices, vector<unsigned int> indices, vector<Texture> textures); private: // render data unsigned int VAO, VBO, EBO; void setupMesh(); private: QOpenGLFunctions_3_3_Core *m_glFuns; QOpenGLTexture *m_STLDiffuseTex; }; #endif//MESH_H void Mesh::setupMesh() { //创建VBO和VAO对象，并赋予ID m_glFuns->glGenVertexArrays(1, &VAO); m_glFuns->glGenBuffers(1, &VBO); m_glFuns->glGenBuffers(1,&EBO); //绑定VBO和VAO对象 m_glFuns->glBindVertexArray(VAO); m_glFuns->glBindBuffer(GL_ARRAY_BUFFER, VBO); //为当前绑定到target的缓冲区对象创建一个新的数据存储。 //如果data不是NULL，则使用来自此指针的数据初始化数据存储 m_glFuns->glBufferData(GL_ARRAY_BUFFER, vertices.size()*sizeof(Vertex), &vertices[0], GL_STATIC_DRAW); m_glFuns->glBindBuffer(GL_ELEMENT_ARRAY_BUFFER, EBO); m_glFuns->glBufferData(GL_ELEMENT_ARRAY_BUFFER, indices.size() * sizeof(unsigned int),&indices[0], GL_STATIC_DRAW); //告知显卡如何解析缓冲里的属性值 m_glFuns->glVertexAttribPointer(0, 3, GL_FLOAT, GL_FALSE, 8 * sizeof(float), (void*)0); m_glFuns->glEnableVertexAttribArray(0); m_glFuns->glVertexAttribPointer(1, 3, GL_FLOAT, GL_FALSE, sizeof(Vertex), (void*)offsetof(Vertex, Normal)); m_glFuns->glEnableVertexAttribArray(1); m_glFuns->glVertexAttribPointer(2, 2, GL_FLOAT, GL_FALSE, sizeof(Vertex), (void*)offsetof(Vertex, TexCoords)); m_glFuns->glEnableVertexAttribArray(2); }

10. Mesh(QOpenGLFunctions_3_3_Core *glFuns, vector<Vertex> vertices, vector<unsigned int> indices, vector<Texture> textures)：构造函数，初始化Mesh对象。 11. unsigned int VAO, VBO, EBO;：VAO、VBO、EBO...

写下这段代码怎么绘制框doInference(*trt->context, trt->stream, trt->buffers, trt->data, trt->prob, BATCH_SIZE); std::vector<std::vectorYolo::Detection> batch_res(1); auto& res = batch_res[0]; nms(res, &trt->prob[0 * OUTPUT_SIZE], CONF_THRESH, NMS_THRESH); int len = res.size(); // 结果数组 float(*res_array)[6] = new float[len][6]; // 得到所有目标的数据 for (size_t j = 0; j < res.size(); j++) { cv::Rect r = get_rect(img, res[j].bbox); res_array[j][0] = r.x; res_array[j][1] = r.y; res_array[j][2] = r.width; res_array[j][3] = r.height; res_array[j][4] = res[j].class_id; res_array[j][5] = res[j].conf;

std::vector<std::vector<Yolo::Detection>> batch_res(1); auto& res = batch_res[0]; nms(res, &trt->prob[0 * OUTPUT_SIZE], CONF_THRESH, NMS_THRESH); int len = res.size(); // 结果数组 float(*res_array)[6]...

这段代码输出坐标位置不对= doInference(*trt->context, trt->stream, trt->buffers, trt->data, trt->prob, BATCH_SIZE); std::vector<std::vector<Yolo::Detection>> batch_res(1); auto& res = batch_res[0]; nms(res, &trt->prob[0 * OUTPUT_SIZE], CONF_THRESH, NMS_THRESH); int len = res.size(); // 结果数组 float(*res_array)[6] = new float[len][6]; // 得到所有目标的数据 for (size_t j = 0; j < res.size(); j++) { cv::Rect r = get_rect(img, res[j].bbox); float x = r.x; float y = r.y; float w = r.width; float h = r.height; int class_id = res[j].class_id; float conf = res[j].conf;

然后，对于每个检测到的目标，都可以通过get_rect函数获取其在原图中的位置，并使用这些位置信息和置信度等信息，填充一个二维数组res_array。在这段代码中，变量x和y表示目标框左上角在原图中的横坐标和纵...

怎么把这段c#转换为在c++中的dll函数实现，并在最后把float[] c返回给到c#，注意c++中的session和和c#的inferencesession不同 InferenceSession session = new InferenceSession(modelPath); Mat src_f = copy_from_mat(img); var wl = m_width * m_height; VectorOfMat temp = new VectorOfMat(); CvInvoke.Split(src_f, temp); float[] typedArr = new float[3 * m_width * m_height]; unsafe { fixed (float* target = typedArr) { for (int i = 0; i < temp.Size; i++) { var rawDataPointer = temp[i].DataPointer; Buffer.MemoryCopy((byte*)rawDataPointer, (byte*)target + (i * wl * sizeof(float)), wl * sizeof(float), wl * sizeof(float)); } } } var input = new DenseTensor<float>(typedArr, new[] { 1, 3, m_height, m_width }); var inputs = new List<NamedOnnxValue> { NamedOnnxValue.CreateFromTensor("images", input) }; var results = session.Run(inputs).ToArray(); //var ooo = results[0].AsTensor<float>(); float[] c = results[0].AsTensor<float>().ToArray();

std::vector<Ort::Value> output_tensors = session.Run(run_options, input_names, inputs.data(), inputs.size(), output_names.data(), output_names.size()); // Convert the output tensor to a float array...

读取 cv::mat 到float 数组中

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怎么把这段c#转换为c++dll函数实现，并在最后把c返回给c# InferenceSession session = new InferenceSession(modelPath); Mat src_f = copy_from_mat(img); var wl = m_width * m_height; VectorOfMat temp = new VectorOfMat(); CvInvoke.Split(src_f, temp); float[] typedArr = new float[3 * m_width * m_height]; unsafe { fixed (float* target = typedArr) { for (int i = 0; i < temp.Size; i++) { var rawDataPointer = temp[i].DataPointer; Buffer.MemoryCopy((byte*)rawDataPointer, (byte*)target + (i * wl * sizeof(float)), wl * sizeof(float), wl * sizeof(float)); } } } var input = new DenseTensor<float>(typedArr, new[] { 1, 3, m_height, m_width }); var inputs = new List<NamedOnnxValue> { NamedOnnxValue.CreateFromTensor("images", input) }; var results = session.Run(inputs).ToArray(); //var ooo = results[0].AsTensor<float>(); float[] c = results[0].AsTensor<float>().ToArray();

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