现有VID_SYS_CELL01_VOLT至VID_SYS_CELL60_VOLT60个变量,使用C语言取出其中最大值和最小值和对应下标

时间: 2024-11-09 19:28:40 浏览: 27
在C语言中,为了找出VID_SYS_CELL01_VOLT到VID_SYS_CELL60_VOLT这组变量中的最大值、最小值以及对应的下标,你可以创建两个变量分别存储当前的最大值和最小值,同时记录它们的索引。这里假设所有的变量都是整数,并且已知它们都在同一数组或连续的内存空间内。 ```c #include <stdio.h> #define NUM_VARS 60 // 假设vid[]是存放所有变量的数组 int vid[NUM_VARS]; int min_value = vid[0]; // 初始最小值 int max_value = vid[0]; // 初始最大值 int min_index = 0; // 最小值的初始下标 int max_index = 0; // 最大值的初始下标; void findMinMax(int index) { if (index >= NUM_VARS) return; // 防止越界 if (vid[index] > max_value) { // 检查是否更新最大值 max_value = vid[index]; max_index = index; } if (vid[index] < min_value) { // 检查是否更新最小值 min_value = vid[index]; min_index = index; } findMinMax(index + 1); // 递归检查下一个元素 } int main() { int i; for(i = 0; i < NUM_VARS; ++i) { // 初始化或填充数组元素 vid[i] = ...; // 这里需要实际的数值 } findMinMax(1); // 开始从第二个元素查找 printf("最小值: %d, 下标: %d\n", min_value, min_index); printf("最大值: %d, 下标: %d\n", max_value, max_index); return 0; } ``` 在这个代码片段中,`findMinMax`函数会遍历整个数组,通过比较每个元素与当前的最大值和最小值,找到并更新这两个值及其对应的索引。注意,你需要替换`vid[i] = ...`部分,实际提供数组中的数值。
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import cv2 import torch import argparse from pathlib import Path from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression, scale_coords from utils.torch_utils import select_device # 定义命令行参数 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--source', type=str, default='e:/pythonproject/pythonproject/runs/detect/exp2/test1.mp4', help='视频文件路径') parser.add_argument('--weights', type=str, default='e:/pythonproject/pythonproject/best.pt', help='YOLOv5 模型权重文件路径') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='预测置信度阈值') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='NMS 的 IoU 阈值') parser.add_argument('--device', default='0', help='使用的 GPU 编号,或者 -1 表示使用 CPU') args = parser.parse_args() # 加载 YOLOv5 模型 device = select_device(args.device) model = attempt_load(args.weights, device=device).to(device).eval() # 加载视频 vid_path = args.source vid_name = Path(vid_path).stem vid_writer = None if vid_path != '0': vid_cap = cv2.VideoCapture(vid_path) else: vid_cap = cv2.VideoCapture(0) assert vid_cap.isOpened(), f'无法打开视频:{vid_path}' # 视频帧循环 while True: # 读取一帧 ret, frame = vid_cap.read() if not ret: break # 对图像进行目标检测 img = torch.from_numpy(frame).to(device) img = img.permute(2, 0, 1).float().unsqueeze(0) / 255.0 pred = model(img)[0] pred = non_max_suppression(pred, args.conf_thres, args.iou_thres, classes=None, agnostic=False) # 处理检测结果 boxes = [] for i, det in enumerate(pred): if len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], frame.shape).round() for xyxy, conf, cls in reversed(det): label = f'{model.names[int(cls)]} {conf:.2f}' boxes.append((int(xyxy[0]), int(xyxy[1]), int(xyxy[2]), int(xyxy[3]), label)) # 绘制矩形框 if len(boxes) > 0: for box in boxes: x1, y1, x2, y2, label = box cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, label, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) # 显示帧 cv2.imshow(vid_name, frame) # 写入输出视频 if vid_writer is None: fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('mp4v') vid_writer = cv2.VideoWriter(f'{vid_name}_output.mp4', fourcc, 30, (frame.shape[1], frame.shape[0]), True) vid_writer.write(frame) # 按下 q 键退出 if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break # 释放资源 vid_cap.release() if vid_writer is not None: vid_writer.release() cv2.destroyAllWindows(),请指出这段代码的错误

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