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

时间: 2023-04-02 19:04:27 浏览: 141
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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std::vector<float> tt = {0.4F, 0.2F}; // std::cout<< *((float *)tt.data() + 1 )<<std::endl; // std::cout << "UBYTE TYPE :" << NPY_FLOAT32 << std::endl; PyObject * array = PyArray_SimpleNewFromData(1, (const npy_intp *)2, NPY_FLOAT32, tt.data());

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`,这将返回一个 `PyObject*` 类型的数组对象。 请注意,第一个参数需要指定为数组的维度,这里您设置为 1。另一个问题是,您将数组的大小传递给了 `2`,而不是指向数组大小的指针。您应该将大小设置为 `tt.size()`,并将其传递给 `PyArray_SimpleNewFromData`。 下面是修改后的代码: ```c++ std::vector<float> tt = {0.4F, 0.2F}; std::cout<< *((float *)tt.data() + 1)<<std::endl; std::cout << "UBYTE TYPE :" << NPY_FLOAT32 << std::endl; npy_intp size = tt.size(); PyObject * array = PyArray_SimpleNewFromData(1, &size, NPY_FLOAT32, tt.data()); ``` 现在,您已经成功地创建了一个包含 `tt` 数据的 NumPy 数组对象。

std::vector<float> tt = {0.4F, 0.2F}; PyObject * array = PyArray_SimpleNewFromData(1, (const npy_intp *)2, NPY_FLOAT32, tt.data()); 出现段错误

这个错误可能是因为您正在访问无效的内存地址。具体来说,您正在尝试将 `std::vector` 中的数据传递给 `PyArray_SimpleNewFromData` 函数,但是一些内存访问错误可能导致程序崩溃。 为了解决这个问题,您可以尝试使用 `PyArray_FROM_OTF` 函数来创建一个 NumPy 数组对象,该对象可以从 `std::vector` 中创建。这个函数会自动处理内存分配和复制数据的问题,因此可以避免出现内存访问错误。下面是一个修改后的代码示例: ```c++ 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 } ``` 在这个示例中,您将 `&tt[0]` 传递给 `PyArray_FROM_OTF`,它将返回一个 `PyArrayObject` 类型的数组对象。`NPY_FLOAT32` 参数指定数组中的数据类型,`NPY_ARRAY_IN_ARRAY` 参数指定输入数组的存储方式。请注意,您需要将返回的对象转换为 `PyArrayObject*` 类型指针,以便在后面的代码中使用。 如果这个修改后的代码仍然出现段错误,请检查其他可能导致崩溃的代码行。
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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

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); }

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