int32_t(fn)(xi_tile const* src, xi_tile const* dst) fn前面不需要加*号吗

在C语言中，函数名本身就是一个指向函数的指针，因此在函数指针的类型前面不需要加上`*`号。在这个函数签名中，`int32_t(fn)(xi_tile const* src, xi_tile const* dst)`中的`fn`就是一个函数指针，它指向一个参数为`xi_tile const*`类型的`src`和`dst`的函数，并且该函数的返回值类型为`int32_t`。

相关问题

tile_image

您可以使用OpenCV库中的`cv2.resize()`函数来调整图像的大小。下面是一个示例代码，展示如何将一张图像按照指定的行数和列数进行切割，并调整每个切割后图像的大小。

import cv2

def tile_image(image_path, rows, cols, tile_size):
    # 读取图像
    image = cv2.imread(image_path)

    # 计算每个切割图像的大小
    height, width, _ = image.shape
    tile_height = height // rows
    tile_width = width // cols

    # 调整每个切割图像的大小
    resized_images = []
    for r in range(rows):
        for c in range(cols):
            # 计算图像切割的区域
            y_start = r * tile_height
            y_end = (r + 1) * tile_height
            x_start = c * tile_width
            x_end = (c + 1) * tile_width

            # 切割图像
            tile = image[y_start:y_end, x_start:x_end]

            # 调整图像大小
            resized_tile = cv2.resize(tile, (tile_size, tile_size))

            resized_images.append(resized_tile)

    return resized_images

# 示例用法
image_path = 'path/to/your/image.jpg'
rows = 2
cols = 2
tile_size = 256

resized_images = tile_image(image_path, rows, cols, tile_size)

上述代码将以指定的行数和列数切割输入的图像，并将每个切割后的图像调整为指定的大小。您可以根据需要修改行数、列数和目标大小。最后，调整后的图像将存储在`resized_images`列表中。

请使用JPEG_LS算法针对8*8大小的ARGB像素数据块进行无损压缩和解压. 完善以下解压、压缩函数，其中pClrBlk为原始数据块，pTile为压缩后的数据块 int argb2tile(const unsigned char* pClrBlk, unsigned char* pTile, int* pTileSize) int tile2argb(const unsigned char* pTile, int nTileSize, unsigned char* pClrBlk)

由于JPEG_LS算法是基于预测误差的无损压缩算法，我们需要先对ARGB像素数据块进行预测，然后计算预测误差，最后对误差进行编码。

以下是完善后的压缩和解压函数：

const int MAX_VAL = 255; // 最大像素值
const int NEAR = 0; // 预测模式为NEAR
const int LINEAR = 1; // 预测模式为LINEAR

// 将8位无符号整数转为有符号整数
int signedByte(unsigned char x) {
    if (x > MAX_VAL / 2) return x - MAX_VAL - 1;
    else return x;
}

// 将有符号整数转为8位无符号整数
unsigned char unsignedByte(int x) {
    if (x < 0) return MAX_VAL + x + 1;
    else return x;
}

// 计算预测误差
int predict(int mode, int a, int b, int c) {
    if (mode == NEAR) return a - b;
    else if (mode == LINEAR) return a + b - c;
    else return 0;
}

// 将一个8*8大小的ARGB像素数据块压缩为一个数据块
int argb2tile(const unsigned char* pClrBlk, unsigned char* pTile, int* pTileSize) {
    int mode = NEAR; // 默认预测模式为NEAR
    int x, y, c;
    int pred, diff;
    int nearA, nearB, linearA, linearB, linearC;

    // 压缩后的数据块的第一个字节存储预测模式
    pTile[0] = mode;
    int k = 1; // 压缩后数据的索引

    // 压缩每个像素
    for (x = 0; x < 8; x++) {
        for (y = 0; y < 8; y++) {
            c = y * 4 + x * 32; // 每个像素的索引
            if (x == 0 && y == 0) { // 第一个像素直接记录ARGB值
                for (int i = 0; i < 4; i++) {
                    pTile[k++] = pClrBlk[c + i];
                }
            }
            else { // 其他像素先预测，再计算误差
                nearA = signedByte(pClrBlk[c - 4]); // 左边像素的A值
                nearB = signedByte(pClrBlk[c - 4 + 1]); // 左边像素的R值
                pred = predict(mode, nearA, nearB, 0); // 预测当前像素的R值
                diff = signedByte(pClrBlk[c + 1]) - pred; // 计算R值的误差
                pTile[k++] = unsignedByte(pred); // 存储预测结果
                pTile[k++] = unsignedByte(diff); // 存储误差值

                linearA = signedByte(pClrBlk[c - 4 * 3]); // 上面像素的A值
                linearB = signedByte(pClrBlk[c - 4 * 3 + 1]); // 上面像素的R值
                linearC = signedByte(pClrBlk[c - 4]); // 左边像素的R值
                pred = predict(mode, linearA, linearB, linearC); // 预测当前像素的G值
                diff = signedByte(pClrBlk[c + 2]) - pred; // 计算G值的误差
                pTile[k++] = unsignedByte(pred); // 存储预测结果
                pTile[k++] = unsignedByte(diff); // 存储误差值

                pred = predict(mode, linearA, linearB, 0); // 预测当前像素的B值
                diff = signedByte(pClrBlk[c + 3]) - pred; // 计算B值的误差
                pTile[k++] = unsignedByte(pred); // 存储预测结果
                pTile[k++] = unsignedByte(diff); // 存储误差值
            }
        }
    }

    *pTileSize = k; // 存储压缩后数据的大小

    return 0;
}

// 将一个压缩后的数据块解压为一个8*8大小的ARGB像素数据块
int tile2argb(const unsigned char* pTile, int nTileSize, unsigned char* pClrBlk) {
    int mode = pTile[0]; // 获取预测模式
    int x, y, c;
    int pred, diff;
    int nearA, nearB, linearA, linearB, linearC;

    // 解压每个像素
    for (x = 0; x < 8; x++) {
        for (y = 0; y < 8; y++) {
            c = y * 4 + x * 32; // 每个像素的索引
            if (x == 0 && y == 0) { // 第一个像素直接记录ARGB值
                for (int i = 0; i < 4; i++) {
                    pClrBlk[c + i] = pTile[1 + i];
                }
            }
            else { // 其他像素先预测，再计算误差
                nearA = signedByte(pClrBlk[c - 4]); // 左边像素的A值
                nearB = signedByte(pClrBlk[c - 4 + 1]); // 左边像素的R值
                pred = predict(mode, nearA, nearB, 0); // 预测当前像素的R值
                diff = signedByte(pTile[1 + (x * 8 + y - 1) * 4 + 1]); // 读取R值的误差
                pClrBlk[c + 1] = unsignedByte(pred + diff); // 计算并记录R值

                linearA = signedByte(pClrBlk[c - 4 * 3]); // 上面像素的A值
                linearB = signedByte(pClrBlk[c - 4 * 3 + 1]); // 上面像素的R值
                linearC = signedByte(pClrBlk[c - 4]); // 左边像素的R值
                pred = predict(mode, linearA, linearB, linearC); // 预测当前像素的G值
                diff = signedByte(pTile[1 + (x * 8 + y - 1) * 4 + 2]); // 读取G值的误差
                pClrBlk[c + 2] = unsignedByte(pred + diff); // 计算并记录G值

                pred = predict(mode, linearA, linearB, 0); // 预测当前像素的B值
                diff = signedByte(pTile[1 + (x * 8 + y - 1) * 4 + 3]); // 读取B值的误差
                pClrBlk[c + 3] = unsignedByte(pred + diff); // 计算并记录B值
            }
        }
    }

    return 0;
}

注意，在压缩过程中，我们将每个像素的ARGB值分别存储，因此压缩后的数据块大小为8x8x4=256字节。在解压过程中，我们需要根据压缩后的数据索引计算出对应像素的ARGB值。