写个c程序举个例子

时间: 2023-08-12 22:21:29 浏览: 42
好的,以下是一个简单的 C 语言程序,用于获取 DRM 设备的当前帧缓冲对象并将其保存为 BMP 图像文件: ```c #include <fcntl.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <unistd.h> #include <sys/ioctl.h> #include <linux/fb.h> #include <linux/drm.h> #include <drm/drm_fourcc.h> #define WIDTH 800 #define HEIGHT 600 int main(int argc, char **argv) { // 打开 DRM 设备 int fd = open("/dev/dri/card0", O_RDWR); if (fd < 0) { fprintf(stderr, "failed to open DRM device\n"); exit(EXIT_FAILURE); } // 获取当前显示的帧缓冲对象 drmModeRes *resources = drmModeGetResources(fd); if (!resources) { fprintf(stderr, "failed to get DRM resources\n"); close(fd); exit(EXIT_FAILURE); } drmModeConnector *connector = NULL; drmModeEncoder *encoder = NULL; drmModeCrtc *crtc = NULL; for (int i = 0; i < resources->count_connectors; i++) { connector = drmModeGetConnector(fd, resources->connectors[i]); if (connector->connection == DRM_MODE_CONNECTED) { for (int j = 0; j < connector->count_encoders; j++) { encoder = drmModeGetEncoder(fd, connector->encoders[j]); if (encoder->crtc_id) { crtc = drmModeGetCrtc(fd, encoder->crtc_id); break; } drmModeFreeEncoder(encoder); } } drmModeFreeConnector(connector); if (crtc) break; } if (!crtc) { fprintf(stderr, "failed to get current CRTC\n"); drmModeFreeResources(resources); close(fd); exit(EXIT_FAILURE); } // 获取当前帧缓冲对象的信息 drmModeFB *fb = drmModeGetFB(fd, crtc->buffer_id); if (!fb) { fprintf(stderr, "failed to get current FB\n"); drmModeFreeCrtc(crtc); drmModeFreeResources(resources); close(fd); exit(EXIT_FAILURE); } if (fb->width != WIDTH || fb->height != HEIGHT) { fprintf(stderr, "current FB size is not %dx%d\n", WIDTH, HEIGHT); drmModeFreeFB(fb); drmModeFreeCrtc(crtc); drmModeFreeResources(resources); close(fd); exit(EXIT_FAILURE); } // 映射帧缓冲对象到用户空间 uint32_t *buf = NULL; struct drm_mode_map_dumb map_dumb = { .handle = fb->handle, }; if (ioctl(fd, DRM_IOCTL_MODE_MAP_DUMB, &map_dumb) < 0) { fprintf(stderr, "failed to map dumb buffer\n"); drmModeFreeFB(fb); drmModeFreeCrtc(crtc); drmModeFreeResources(resources); close(fd); exit(EXIT_FAILURE); } buf = mmap(NULL, fb->size, PROT_READ, MAP_SHARED, fd, map_dumb.offset); if (buf == MAP_FAILED) { fprintf(stderr, "failed to mmap dumb buffer\n"); drmModeFreeFB(fb); drmModeFreeCrtc(crtc); drmModeFreeResources(resources); close(fd); exit(EXIT_FAILURE); } // 转换像素格式为 RGB565 uint16_t *rgb_buf = (uint16_t *)malloc(WIDTH * HEIGHT * sizeof(uint16_t)); for (int i = 0; i < HEIGHT; i++) { for (int j = 0; j < WIDTH; j++) { uint32_t pixel = buf[i * fb->pitch / 4 + j]; uint16_t r = (pixel >> 16) & 0xff; uint16_t g = (pixel >> 8) & 0xff; uint16_t b = pixel & 0xff; rgb_buf[i * WIDTH + j] = ((r >> 3) << 11) | ((g >> 2) << 5) | (b >> 3); } } // 保存为 BMP 图像文件 FILE *fp = fopen("drm_fb.bmp", "wb"); if (fp) { uint8_t bmp_header[54] = { 0x42, 0x4d, 0x36, 0x20, 0x0c, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x36, 0x00, 0x00, 0x00, 0x28, 0x00, 0x00, 0x00, 0x20, 0x03, 0x00, 0x00, 0xe0, 0x01, 0x00, 0x00, 0x01, 0x00, 0x10, 0x00, 0x03, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x20, 0x0c, 0x00, 0x00, 0x13, 0x0b, 0x00, 0x00, 0x13, 0x0b, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, }; uint32_t row_size = WIDTH * 2; uint32_t file_size = sizeof(bmp_header) + row_size * HEIGHT; uint32_t padding_size = (4 - (row_size % 4)) % 4; uint8_t padding[4] = {0}; bmp_header[2] = file_size; bmp_header[6] = file_size >> 8; bmp_header[10] = sizeof(bmp_header); bmp_header[18] = WIDTH; bmp_header[19] = WIDTH >> 8; bmp_header[20] = WIDTH >> 16; bmp_header[21] = WIDTH >> 24; bmp_header[22] = HEIGHT; bmp_header[23] = HEIGHT >> 8; bmp_header[24] = HEIGHT >> 16; bmp_header[25] = HEIGHT >> 24; fwrite(bmp_header, 1, sizeof(bmp_header), fp); for (int i = 0; i < HEIGHT; i++) { fwrite(rgb_buf + (HEIGHT - i - 1) * WIDTH, 1, row_size, fp); fwrite(padding, 1, padding_size, fp); } fclose(fp); } // 释放资源 free(rgb_buf); munmap(buf, fb->size); drmModeFreeFB(fb); drmModeFreeCrtc(crtc); drmModeFreeResources(resources); close(fd); return 0; } ``` 注意,该程序只是一个简单的示例,实际应用中还需要考虑各种异常情况的处理。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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