std::clamp

std::clamp 函数是 C++17 中引入的函数模板，用于限制一个值在指定的范围内。

它的声明如下：

template <typename T>
constexpr const T& clamp(const T& value, const T& min, const T& max);

这个函数接受三个参数：

- value：要限制的值。
- min：限制的下界。
- max：限制的上界。

clamp 函数会返回一个新的值，该值会被限制在 [min, max] 的范围内。如果 value 小于 min，则返回 min；如果 value 大于 max，则返回 max；否则返回 value。

注意，clamp 函数要求类型 T 实现了小于（<）和大于（>）操作符。

以下是一个使用 std::clamp 的示例：

#include <iostream>
#include <algorithm>

int main() {
    int value = 5;
    int min = 0;
    int max = 10;

    int result = std::clamp(value, min, max);

    std::cout << "Clamped value: " << result << std::endl;

    return 0;
}

在这个示例中，我们将 value 限制在 [0, 10] 的范围内，最终输出结果为 5。

希望这可以回答你的问题！如有更多疑问，请继续提问。

相关问题

请详细解释下这段代码Rect<float> Framer::ComputeActiveCropRegion(int frame_number) { const float min_crop_size = 1.0f / options_.max_zoom_ratio; const float new_x_crop_size = std::clamp(region_of_interest_.width * options_.target_crop_to_roi_ratio, min_crop_size, 1.0f); const float new_y_crop_size = std::clamp(region_of_interest_.height * options_.target_crop_to_roi_ratio, min_crop_size, 1.0f); // We expand the raw crop region to match the desired output aspect ratio. const float target_aspect_ratio = static_cast<float>(options_.input_size.height) / static_cast<float>(options_.input_size.width) * static_cast<float>(options_.target_aspect_ratio_x) / static_cast<float>(options_.target_aspect_ratio_y); Rect<float> new_crop; if (new_x_crop_size <= new_y_crop_size * target_aspect_ratio) { new_crop.width = std::min(new_y_crop_size * target_aspect_ratio, 1.0f); new_crop.height = new_crop.width / target_aspect_ratio; } else { new_crop.height = std::min(new_x_crop_size / target_aspect_ratio, 1.0f); new_crop.width = new_crop.height * target_aspect_ratio; } const float roi_x_mid = region_of_interest_.left + (region_of_interest_.width / 2); const float roi_y_mid = region_of_interest_.top + (region_of_interest_.height / 2); new_crop.left = std::clamp(roi_x_mid - (new_crop.width / 2), 0.0f, 1.0f - new_crop.width); new_crop.top = std::clamp(roi_y_mid - (new_crop.height / 2), 0.0f, 1.0f - new_crop.height); const float normalized_crop_strength = std::powf(options_.crop_filter_strength, ElapsedTimeMs(timestamp_) / kUnitTimeSlice); active_crop_region_.left = IirFilter(active_crop_region_.left, new_crop.left, normalized_crop_strength); active_crop_region_.top = IirFilter(active_crop_region_.top, new_crop.top, normalized_crop_strength); active_crop_region_.width = IirFilter( active_crop_region_.width, new_crop.width, normalized_crop_strength); active_crop_region_.height = IirFilter( active_crop_region_.height, new_crop.height, normalized_crop_strength); timestamp_ = base::TimeTicks::Now(); if (VLOG_IS_ON(2)) { DVLOGFID(2, frame_number) << "region_of_interest=" << region_of_interest_; DVLOGFID(2, frame_number) << "new_crop_region=" << new_crop; DVLOGFID(2, frame_number) << "active_crop_region=" << active_crop_region_; } return active_crop_region_; }

这段代码是一个函数，函数名为ComputeActiveCropRegion，它接收一个整数frame_number作为参数，并返回一个Rect<float>类型的对象active_crop_region_。该函数的目的是计算当前帧的裁剪区域，并将其存储在active_crop_region_中，以便后续使用。

函数的实现过程如下：

首先，函数定义了一个常量min_crop_size，它表示最小的裁剪尺寸，即当裁剪区域的宽度或高度小于等于该值时，裁剪区域将不再缩小。然后，函数根据region_of_interest_的宽度和高度计算出新的裁剪区域的宽度和高度，这里使用了std::clamp函数将宽度和高度限制在[min_crop_size, 1.0f]的范围内。

接着，函数计算出目标宽高比target_aspect_ratio，该值是根据输入图像的尺寸和目标宽高比计算而来的。然后，函数根据新的裁剪区域的宽度和高度以及目标宽高比，计算出新的裁剪区域的左上角坐标和宽高。

最后，函数使用IIR滤波器将新的裁剪区域的左上角坐标和宽高与之前计算得到的active_crop_region_进行平滑处理，并将结果存储在active_crop_region_中。同时，函数还更新了timestamp_的值，用于计算IIR滤波器的时间间隔。

如果开启了VLOG（即日志调试），函数还会输出region_of_interest_、new_crop_region和active_crop_region_等信息。

总的来说，该函数的作用是计算当前帧的裁剪区域并将其平滑处理，以便后续使用。

对上述代码进行如下修改，是否改变基本功能：tatic int process(int8_t* input, int point_cnt, int height, int width, int stride, std::vector<float>& boxes, std::vector<float>& objProbs, std::vector<int>& classId, float threshold, int32_t zp, float scale) { int validCount = 0; float thres = unsigmoid(threshold); int8_t thres_i8 = qnt_f32_to_affine(thres, zp, scale); for (int a = 0; a < point_cnt; a++){ int8_t maxClassProbs = 0; int maxClassId = 0; for (int k = 1; k < OBJ_CLASS_NUM; ++k) { int8_t prob = input[(3+k) * point_cnt + a]; if (prob > maxClassProbs) { maxClassId = k; maxClassProbs = prob; } } if (maxClassProbs >= thres_i8) { int8_t rx = input[0 * point_cnt + a]; int8_t ry = input[1 * point_cnt + a]; int8_t rw = input[2 * point_cnt + a]; int8_t rh = input[3 * point_cnt + a]; float box_x = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rx, zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_y = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(ry, zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_w = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rw, zp, scale)) * 2.0; float box_h = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rh, zp, scale)) * 2.0; objProbs.push_back(sigmoid(deqnt_affine_to_f32(maxClassProbs, zp, scale))); classId.push_back(maxClassId); validCount++; boxes.push_back(box_x); boxes.push_back(box_y); boxes.push_back(box_w); boxes.push_back(box_h); } } return validCount; } int post_process(int8_t* input0, int model_in_h, int model_in_w, float conf_threshold, float nms_threshold, float scale_w, float scale_h, std::vector<int32_t>& qnt_zps, std::vector<float>& qnt_scales, detect_result_group_t* group) { static int init = -1; if (init == -1) { int ret = 0; ret = loadLabelName(LABEL_NALE_TXT_PATH, labels); if (ret < 0) { return -1; } init = 0; } memset(group, 0, sizeof(detect_result_group_t)); std::vector<float> filterBoxes; std::vector<float> objProbs; std::vector<int> classId; // stride 6 int stride0 = 4 + OBJ_CLASS_NUM; int point_cnt = 8400; int validCount0 = 0; validCount0 = process(input0, point_cnt, model_in_h, model_in_w, stride0, filterBoxes, objProbs, classId, conf_threshold, qnt_zps[0], qnt_scales[0]); int validCount = validCount0; // no object detect if (validCount <= 0) { return 0; } std::vector<int> indexArray; for (int i = 0; i < validCount; ++i) { indexArray.push_back(i); } quick_sort_indice_inverse(objProbs, 0, validCount - 1, indexArray); std::set<int> class_set(std::begin(classId), std::end(classId)); for (auto c : class_set) { nms(validCount, filterBoxes, classId, indexArray, c, nms_threshold); } int last_count = 0; group->count = 0; /* box valid detect target */ for (int i = 0; i < validCount; ++i) { if (indexArray[i] == -1 || last_count >= OBJ_NUMB_MAX_SIZE) { continue; } int n = indexArray[i]; float x1 = filterBoxes[n * 4 + 0]; float y1 = filterBoxes[n * 4 + 1]; float x2 = x1 + filterBoxes[n * 4 + 2]; float y2 = y1 + filterBoxes[n * 4 + 3]; int id = classId[n]; float obj_conf = objProbs[i]; group->results[last_count].box.left = (int)(clamp(x1, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.top = (int)(clamp(y1, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].box.right = (int)(clamp(x2, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.bottom = (int)(clamp(y2, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].prop = obj_conf; char* label = labels[id]; strncpy(group->results[last_count].name, label, OBJ_NAME_MAX_SIZE); // printf("result %2d: (%4d, %4d, %4d, %4d), %s\n", i, group->results[last_count].box.left, // group->results[last_count].box.top, // group->results[last_count].box.right, group->results[last_count].box.bottom, label); last_count++; } group->count = last_count; return 0; }

对于第一个修改的代码块 `static int process(int8_t* input, int point_cnt, int height, int width, int stride,
std::vector<float>& boxes, std::vector<float>& objProbs, std::vector<int>& classId, float threshold,
int32_t zp, float scale)`，基本功能并没有改变。该函数仍然实现了目标检测的后处理，根据输入的 int8_t 类型指针和相关参数，提取有效的目标检测结果，并将检测框的位置、大小、目标置信度和类别编号存储在相应的向量中。

第二个修改的代码块 `int post_process(int8_t* input0, int model_in_h, int model_in_w, float conf_threshold,
float nms_threshold, float scale_w, float scale_h, std::vector<int32_t>& qnt_zps,
std::vector<float>& qnt_scales, detect_result_group_t* group)`，基本功能也没有改变。该函数仍然实现了目标检测的后处理，根据输入的特征图和相关参数，提取有效的目标检测结果，并将检测框的位置、大小、目标置信度和类别信息存储在 `detect_result_group_t` 结构体中。

两个修改的代码块主要对输入参数进行了调整，其中 `point_cnt` 表示检测点的数量，通过调整 `stride0` 的计算方式来确定。这些修改可能是为了适应不同的检测模型或数据集，但并没有改变基本的目标检测后处理逻辑。