uint32_t grallocBufHeight = stream.height; uint32_t grallocBufWidth = stream.width; android_ycbcr yCbCr; if (src_buffer != NULL) { AHC_LOGE("%s: srcRect.width=%d, srcRect.height=%d format=%d !", __FUNCTION__, stream.width, stream.height, stream.format); src_buffer->lockYCbCr(GRALLOC_USAGE_SW_READ_OFTEN, &yCbCr); if (yCbCr.y != NULL) { // copy yuv data srcY = (unsigned char*)yCbCr.y; srcCb = (unsigned char*)yCbCr.cb; srcCr = (unsigned char*)yCbCr.cr; srcUV = (unsigned char*)(yCbCr.cr < yCbCr.cb ? yCbCr.cr : yCbCr.cb); // Y高度矩阵范围的Height, yCbCr.ystride是宽 // int srcSlice = ((unsigned char*)yCbCr.cb - (unsigned char*)yCbCr.y) / yCbCr.ystride; // int y_size = yCbCr.ystride * srcSlice; int y_size = srcUV - srcY; int srcSlice = ((unsigned char*)yCbCr.cb - (unsigned char*)yCbCr.y) / yCbCr.ystride; int uv_size = y_size / 2; AHS_LOGE("%s: yCbCr(y=%p cb=%p cr=%p), ySize=%d, uvSize=%d, yH=%d, yStride=%d, cSt

时间: 2025-06-24 22:44:57 浏览: 13
### YUV 数据处理与 `android_ycbcr` 结构分析 #### 1. 关键术语解释 - **YUV**: 颜色空间的一种形式,其中 Y 表示亮度分量,而 U 和 V 表示色度分量。它常用于视频编解码和图像处理。 - **grallocBufHeight**: 这是一个变量,通常代表分配给缓冲区的高度尺寸(单位为像素)。其值可能来源于某个流对象的属性,例如 `stream.height`[^1]。 - **android_ycbcr**: Android 平台上的一个结构体类型,用来描述 YCbCr 图像数据布局。它的主要字段包括指向各个平面的数据指针以及步幅信息。 - **lockYCbCr**: 函数或方法名称,用于锁定共享内存区域并返回对应的 `android_ycbcr` 描述符。 - **srcY**, **srcCb**, **srcCr**: 指向源图片三个通道(Y、Cb、Cr)起始位置的指针数组。 - **ySize**, **uvSize**: 计算得出的 Y 分量和平面 UV 的总字节数。 - **ystride**, **cStride**: 各自对应于 Y 分量和 Cb/Cr 分量的一维水平跨度。 #### 2. `android_ycbcr` 结构详解 在 Android NDK 中定义了一个名为 `android_ycbcr` 的结构体,专门服务于那些采用半透明格式(如 NV12 或者 I420)存储的画面帧。下面给出该结构的一个典型声明: ```c typedef struct { uint8_t* y; // Pointer to the Y plane. uint8_t* cr; // Pointer to the Cr (or V) plane. uint8_t* cb; // Pointer to the Cb (or U) plane. size_t stride; // Stride of each row within the Y plane. size_t chroma_step;// Step between two consecutive pixels inside one line in the same color component. } android_ycbcr; ``` 注意这里的成员变量命名可能会依据实际使用的 API 版本有所差异[^3]。 #### 3. 复制逻辑剖析 当涉及到从某种外部资源复制 YUV 数据到目标缓冲区内时,一般遵循这样的步骤: - 获取源地址 (`srcY`, `srcCb`, `srcCr`) 及其关联参数; - 根据分辨率计算所需拷贝长度; - 循环遍历每一行执行 memcpy 操作。 以下是一段伪代码展示如何实现上述过程: ```c // Assume all necessary variables have been properly initialized before this point. size_t rows = grallocBufHeight; for(size_t r = 0 ; r < rows ; ++r){ memcpy(dstY + r*ystride, srcY + r*src_stride_y, yRowBytes); } rows /= 2; // Because usually there's half as many chrominance lines compared with luma ones. for(size_t r = 0 ; r < rows ; ++r){ memcpy(dstCb + r*cStride, srcCb + r*src_stride_cb, cbRowBytes); memcpy(dstCr + r*cStride, srcCr + r*src_stride_cr, crRowBytes); } ``` 以上片段假定已经获得了正确的源指针及其各自的跨距值,并且知道每行列所占的实际字节数目[^2]。 #### 4. 实际案例中的注意事项 由于不同的设备制造商可能对内部图形子系统的具体实现存在定制化调整,所以在移植涉及此类低级操作的应用程序之前应当仔细查阅相关文档说明。另外还需留意端序问题可能导致兼容性障碍等情况的发生。 --- ###
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from PIL import Image import numpy as np def calculate_conherence(raw_data): x = row[:-1] # 前n-1个像素 y = row[1:] # 后n-1个像素 # 均值 mean_x = np.mean(x) mean_y = np.mean(y) # 协方差 covariance = np.sum((x - mean_x) * (y - mean_y)) # 标准差 std_x = np.sqrt(np.sum((x - mean_x)**2)) std_y = np.sqrt(np.sum((y - mean_y)**2)) # 处理零标准差情况 if std_x * std_y == 0: return np.nan return covariance / (std_x * std_y) # 打开JPEG文件 image = Image.open('image.jpeg') image_ycbcr = image.convert('RGB') y_channel = np.array(image_ycbcr)[:, :, 0] # 获取一个通道 # 计算每一行的平均亮度,选择亮度高于该阈值的行 threshold = 120 avg_brightness = np.mean(y_channel, axis=1) high_brightness_rows = np.where(avg_brightness > threshold)[0] # 检测连续的亮度较高的行 start_row = high_brightness_rows[0] end_row = high_brightness_rows[-1] selected_data = y_channel[start_row:end_row+1, :] # 扩展亮度值为每个像素2字节的格式 expanded_data = [] for row in selected_data: for brightness in row: expanded_data.extend([brightness, 0]) expanded_data = np.array(expanded_data, dtype=np.uint8) with open('image_selected_expanded.raw', 'wb') as f: f.write(expanded_data.tobytes()) print(f"\n已将扩展后的亮度信息保存到RAW文件,文件名为 'image_selected_rgb_expanded.raw'。图像尺寸: {expanded_data.shape}") for row_index in range(end_row -start_row): row = selected_data[row_index] conherence = calculate_conherence(row) snr = np.mean(row)/np.std(row) z_scores = np.abs((row - np.mean(row))/np.std(row)) outliers = np.sum(z_scores > 3) print(f"\n{row_index} {conherence} {snr}")如

% 打印函数1:RGB输入,YCbCr输出 % RGB2YCbCr_Data_Gen(uinit8 img_RGB, uint8 img_YCbCr) % img_RGB:输入待处理的RGB图像 % img_YCbCr:输入处理后的YCbCr图像 % img_RGB.dat:输出 待处理的RGB图像hex数据(比对源数据) % img_YCbCr.dat:输出处理完的YCbCr图像hex数据(比对结果) function RGB2YCbCr_Data_Gen(img_RGB, img_YCbCr) h1 = size(img_RGB,1); % 读取图像高度 w1 = size(img_RGB,2); % 读取图像宽度 h2 = size(img_YCbCr,1); % 读取图像高度 w2 = size(img_YCbCr,2); % 读取图像宽度 % ------------------------------------------------------------------------- % Simulation Source Data Generate bar = waitbar(0,'Speed of source data generating...'); %Creat process bar fid = fopen('.\img_RGB.dat','wt'); for row = 1 : h1 r = lower(dec2hex(img_RGB(row,:,1),2))'; g = lower(dec2hex(img_RGB(row,:,2),2))'; b = lower(dec2hex(img_RGB(row,:,3),2))'; str_data_tmp = []; for col = 1 : w1 str_data_tmp = [str_data_tmp,r(col*2-1:col*2),' ',g(col*2-1:col*2),' ',b(col*2-1:col*2),' ']; end str_data_tmp = [str_data_tmp,10]; fprintf(fid,'%s',str_data_tmp); waitbar(row/h1); end fclose(fid); close(bar); % Close waitbar % ------------------------------------------------------------------------- % Simulation Target Data Generate bar = waitbar(0,'Speed of target data generating...'); %Creat process bar fid = fopen('.\img_YCbCr.dat','wt'); for row = 1 : h2 Y = lower(dec2hex(img_YCbCr(row,:,1),2))'; Cb = lower(dec2hex(img_YCbCr(row,:,2),2))'; Cr = lower(dec2hex(img_YCbCr(row,:,3),2))'; str_data_tmp = []; for col = 1 : w2 str_data_tmp = [str_data_tmp,Y(col*2-1:col*2),' ',Cb(col*2-1:col*2),' ',Cr(col*2-1:col*2),' ']; end str_data_tmp = [str_data_tmp,10]; fprintf(fid,'%s',str_data_tmp); waitbar(row/h2); end fclose(fid); close(bar); % Close waitbar

#include "images.h" uint8 l_border[MT9V03X_H];//左线数组 uint8 r_border[MT9V03X_H];//右线数组 uint8 center_line[MT9V03X_H];//中线数组 /*变量声明*/ //uint8 original_image[MT9V03X_H][MT9V03X_W]; uint8 bin_image[MT9V03X_H][MT9V03X_W];//图像数组 uint8 image_thereshold_last = 0;// uint8 image_thereshold;//图像分割阈值 //------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ // @函数功能 求绝对值 // @函数返回 绝对值 //------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ int my_abs(int value) { if(value>=0) return value; else return -value; } //数值范围限制 int16 limit_a_b(int16 x, int a, int b) { if(x<a) x = a; if(x>b) x = b; return x; } //------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ // @函数功能 求x,y中的最小值 // @函数返回 两值中的最小值 //------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ int16 limit1(int16 x, int16 y) { if (x > y) return y; else if (x < -y) return -y; else return x; } //------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ // @函数功能 获得一副灰度图像 // @函数返回 灰度图像数组original_image //------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ void Get_image(uint8(*mt9v03x_image)[MT9V03X_W]) { uint8 i = 0, j = 0; for (i = 0; i < MT9V03X_H; i += 1) { for (j = 0; j <MT9V03X_W; j += 1) { bin_image[i][j] = mt9v03x_image[i][j]; } } } //将原始图像复制到bin_image数组 /*void gamma_correction(uint8(*image)[MT9V03X_W], float gamma)//(自己添加部分) { for(int i=0; i<MT9V03X_H; i++) { for(int j=0; j<MT9V03X_W; j++) { float normalized = image[i][j]/255; image[i][j] = pow(normalized, gamma) * 255; } } }*/ //------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ // @函数功能 大津法求动态阈值 // @函数返回 动态阈值Threshold //------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ uint8 OtsuThreshold(uint8 *image) { uint8 Pixel_Max = 0; uint8 Pixel_Min = 255; //uint16 width = MT9V03X_W / use_num; //uint16 height = MT9V03X_H / use_num; int pixelCount[GrayScale]; //各像素GrayScale的个数pixelCount 一维数组 float pixelPro[GrayScale]; //各像素GrayScale所占百分比pixelPro 一维数组 int16 i = 0; int16 j = 0; int16 pixelSum = MT9V03X_W * MT9V03X_H / 4; //pixelSum是获取总的图像像素个数的1/4,相应下面轮询时高和宽都是以2为单位自增 uint8 threshold = 0; uint8* data = image; //指向像素数据的指针 for(i = 0;i < GrayScale;i++) { pixelCount[i] = 0; pixelPro[i] = 0; } uint32 gray_sum = 0; //统计灰度图中每个像素在整幅图像中的个数 for(i = 0;i < MT9V03X_H;i += 2) { for(j = 0;j < MT9V03X_W; j += 2) { pixelCount[(int)data[i * MT9V03X_W + j]]++; //将当前的点的像素值作为计数数组的下标 gray_sum += (int)data[i * MT9V03X_W + j]; //灰度值总和 if(data[i * MT9V03X_W + j] > Pixel_Max) { Pixel_Max = data[i * MT9V03X_W + j]; } if(data[i * MT9V03X_W + j] < Pixel_Min) { Pixel_Min = data[i * MT9V03X_W + j]; } } } //计算每个像素值的点在整幅图像中的比例 for(i = Pixel_Min;i < Pixel_Max;i++) { pixelPro[i] = (float)pixelCount[i] / pixelSum; } //遍历灰度值 float w0,w1,u0tmp,u1tmp,u0,u1,deltaTmp,deltaMax = 0; w0 = w1 = u0tmp = u1tmp = u0 = u1 = deltaTmp = 0; for(j = Pixel_Min;j < Pixel_Max;j++) { w0 += pixelPro[j]; //背景部分每个灰度值的像素点所占比例之和 即背景部分的比例 u0tmp += j * pixelPro[j]; //背景部分 每个灰度值的点的比例 *灰度值 w1 = 1 - w0; u1tmp = gray_sum / pixelSum-u0tmp; u0 = u0tmp / w0; //背景平均灰度 u1 = u1tmp / w1; //前景平均灰度 deltaTmp = (float)(w0 * w1 * (u0 - u1) * (u0 - u1)); if(deltaTmp > deltaMax) { deltaMax = deltaTmp; threshold = (uint8)j; } if(deltaTmp < deltaMax) { break; } } //限幅 if(threshold > 25 && threshold < 235) { image_thereshold_last = threshold; } else { threshold = image_thereshold_last; } return threshold; } //------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ // @函数功能 图像二值化,大津法 // @函数返回 二值化图像数组bin_image //------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ void turn_to_bin(void) { uint8 i,j; image_thereshold = OtsuThreshold(bin_image[0]); //ips114_show_int(189,0,image_thereshold,5); for(i = 0;i < MT9V03X_H;i++) { for(j = 0;j < MT9V03X_W;j++) { if(bin_image[i][j] > image_thereshold) { bin_image[i][j] = 255; } else { bin_image[i][j] = 0; } } } /* for(i = 40;i < MT9V03X_H;i++) { for(j = 0;j < MT9V03X_W;j++) { if(bin_image[i][j] < image_thereshold) { bin_image[i][j] = 0; } else { bin_image[i][j] =255; } } }*/ } //------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ // @函数功能 寻找两个边界的边界点作为八邻域循环的起始点 // @参数说明 输入任意行数 // @函数返回 无 //------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ uint8 start_point_l[2] = { 0 };//左边起点的x,y值 uint8 start_point_r[2] = { 0 };//右边起点的x,y值 uint8 get_start_point(uint8 start_row) { uint8 i = 0,j = MT9V03X_W/2,l_found = 0,r_found = 0,num = 0; //清零 start_point_l[0] = 0;//左x start_point_l[1] = 0;//左y start_point_r[0] = 0;//右x start_point_r[1] = 0;//右y //大致定位白线 for(num = 0;num < MT9V03X_W/2 - 15;num = num + 10) { if(bin_image[start_row][j + num] == 255) { j = j + num; break; } if(bin_image[start_row][j - num] == 255) { j = j - num; break; } } //从中间往左边,先找起点 for (i = j; i > border_min; i--) { start_point_l[0] = i;//x start_point_l[1] = start_row;//y if (bin_image[start_row][i] == 255 && bin_image[start_row][i - 1] == 0) { //printf("找到左边起点image[%d][%d]\n", start_row,i); l_found = 1; break; } } for (i = j; i < border_max; i++) { start_point_r[0] = i;//x start_point_r[1] = start_row;//y if (bin_image[start_row][i] == 255 && bin_image[start_row][i + 1] == 0) { //printf("找到右边起点image[%d][%d]\n",start_row, i); r_found = 1; break; } } if(l_found&&r_found) { return 1; } else { //printf("未找到起点\n"); return 0; } } //----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- //----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- // @函数功能 八邻域正式开始找右边点的函数,左右线一次性找完。 Tip:特别注意,不要拿宏定义名字作为输入参数,否则数据可能无法传递过来 // @参数说明 // break_flag_r 最多需要循环的次数 // (*image)[image_w] 需要进行找点的图像数组,必须是二值图,填入数组名称即可 // *l_stastic 统计左边数据,用来输入初始数组成员的序号和取出循环次数 // *r_stastic 统计右边数据,用来输入初始数组成员的序号和取出循环次数 // l_start_x 左边起点横坐标 // l_start_y 左边起点纵坐标 // r_start_x 右边起点横坐标 // r_start_y 右边起点纵坐标 // hightest 循环结束所得到的最高高度 // @函数返回 无 // @备 注: //example:search_l_r((uint16)USE_num,image,&data_stastics_l, &data_stastics_r,start_point_l[0],start_point_l[1], start_point_r[0], start_point_r[1],&hightest); //----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- //----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- #define USE_num MT9V03X_H*3 //定义找点的数组成员个数按理说300个点能放下,但是有些特殊情况确实难顶,多定义了一点 //存放点的x,y坐标 uint16 points_l[(uint16)USE_num][2] = { { 0 } };//左线 uint16 points_r[(uint16)USE_num][2] = { { 0 } };//右线 uint16 dir_r[(uint16)USE_num] = { 0 };//用来存储右边生长方向 uint16 dir_l[(uint16)USE_num] = { 0 };//用来存储左边生长方向 uint16 data_stastics_l = 0;//统计左边找到点的个数 uint16 data_stastics_r = 0;//统计右边找到点的个数 uint8 hightest = 0;//最高点 void search_l_r(uint16 break_flag, uint8(*image)[MT9V03X_W], uint16 *l_stastic, uint16 *r_stastic, uint8 l_start_x, uint8 l_start_y, uint8 r_start_x, uint8 r_start_y, uint8*hightest) { uint8 i = 0, j = 0; //左边变量 uint8 search_filds_l[8][2] = { { 0 } }; uint8 index_l = 0; uint8 temp_l[8][2] = { { 0 } }; uint8 center_point_l[2] = { 0 }; uint16 l_data_statics;//统计左边 //定义八个邻域 static int8 seeds_l[8][2] = {{0,1},{-1,1},{-1,0},{-1,-1},{0,-1},{1,-1},{1,0},{1,1},}; //{-1,-1} {0,-1} {+1,-1} //{-1, 0} {+1, 0} //{-1,+1} {0,+1} {+1,+1} //顺时针 //右边变量 uint8 search_filds_r[8][2] = { { 0 } }; uint8 center_point_r[2] = { 0 };//中心坐标点 uint8 index_r = 0;//索引下标 uint8 temp_r[8][2] = { { 0 } }; uint16 r_data_statics;//统计右边 //定义八个邻域 static int8 seeds_r[8][2] = { {0,1},{1,1},{1,0}, {1,-1},{0,-1},{-1,-1}, {-1,0},{-1,1}, }; //{-1,-1} {0,-1} {+1,-1}, //{-1, 0} {+1, 0} //{-1,+1} {0,+1} {+1,+1} //这个是逆时针 l_data_statics = *l_stastic;//统计找到了多少个点,方便后续把点全部画出来 r_data_statics = *r_stastic;//统计找到了多少个点,方便后续把点全部画出来 //第一次更新坐标点 将找到的起点值传进来 center_point_l[0] = l_start_x;//x center_point_l[1] = l_start_y;//y center_point_r[0] = r_start_x;//x center_point_r[1] = r_start_y;//y //开启邻域循环 while (break_flag--) { //左边 for (i = 0; i < 8; i++)//传递8F坐标 { search_filds_l[i][0] = center_point_l[0] + seeds_l[i][0];//x search_filds_l[i][1] = center_point_l[1] + seeds_l[i][1];//y } //中心坐标点填充到已经找到的点内 points_l[l_data_statics][0] = center_point_l[0];//x points_l[l_data_statics][1] = center_point_l[1];//y l_data_statics++;//索引加一 //右边 for (i = 0; i < 8; i++)//传递8F坐标 { search_filds_r[i][0] = center_point_r[0] + seeds_r[i][0];//x search_filds_r[i][1] = center_point_r[1] + seeds_r[i][1];//y } //中心坐标点填充到已经找到的点内 points_r[r_data_statics][0] = center_point_r[0];//x points_r[r_data_statics][1] = center_point_r[1];//y index_l = 0;//先清零,后使用 for (i = 0; i < 8; i++) { temp_l[i][0] = 0;//先清零,后使用 temp_l[i][1] = 0;//先清零,后使用 } //左边判断 for (i = 0; i < 8; i++) { if (image[search_filds_l[i][1]][search_filds_l[i][0]] == 0 && image[search_filds_l[(i + 1) & 7][1]][search_filds_l[(i + 1) & 7][0]] == 255) { temp_l[index_l][0] = search_filds_l[(i)][0]; temp_l[index_l][1] = search_filds_l[(i)][1]; index_l++; dir_l[l_data_statics - 1] = (i);//记录生长方向 } if (index_l) { //更新坐标点 center_point_l[0] = temp_l[0][0];//x center_point_l[1] = temp_l[0][1];//y for (j = 0; j < index_l; j++) { if (center_point_l[1] > temp_l[j][1]) { center_point_l[0] = temp_l[j][0];//x center_point_l[1] = temp_l[j][1];//y } } } } if ((points_r[r_data_statics][0]== points_r[r_data_statics-1][0]&& points_r[r_data_statics][0] == points_r[r_data_statics - 2][0] && points_r[r_data_statics][1] == points_r[r_data_statics - 1][1] && points_r[r_data_statics][1] == points_r[r_data_statics - 2][1]) ||(points_l[l_data_statics-1][0] == points_l[l_data_statics - 2][0] && points_l[l_data_statics-1][0] == points_l[l_data_statics - 3][0] && points_l[l_data_statics-1][1] == points_l[l_data_statics - 2][1] && points_l[l_data_statics-1][1] == points_l[l_data_statics - 3][1])) { //printf("三次进入同一个点,退出\n"); break; } if (my_abs(points_r[r_data_statics][0] - points_l[l_data_statics - 1][0]) < 2 && my_abs(points_r[r_data_statics][1] - points_l[l_data_statics - 1][1] < 2)) { //printf("\n左右相遇退出\n"); *hightest = (points_r[r_data_statics][1] + points_l[l_data_statics - 1][1]) >> 1;//取出最高点 //printf("\n在y=%d处退出\n",*hightest); break; } if ((points_r[r_data_statics][1] < points_l[l_data_statics - 1][1])) { //printf("\n如果左边比右边高了,左边等待右边\n"); continue;//如果左边比右边高了,左边等待右边 } if (dir_l[l_data_statics - 1] == 7 && (points_r[r_data_statics][1] > points_l[l_data_statics - 1][1]))//左边比右边高且已经向下生长了 { //printf("\n左边开始向下了,等待右边,等待中... \n"); center_point_l[0] = points_l[l_data_statics - 1][0];//x center_point_l[1] = points_l[l_data_statics - 1][1];//y l_data_statics--; } r_data_statics++;//索引加一 index_r = 0;//先清零,后使用 for (i = 0; i < 8; i++) { temp_r[i][0] = 0;//先清零,后使用 temp_r[i][1] = 0;//先清零,后使用 } //右边判断 for (i = 0; i < 8; i++) { if (image[search_filds_r[i][1]][search_filds_r[i][0]] == 0 && image[search_filds_r[(i + 1) & 7][1]][search_filds_r[(i + 1) & 7][0]] == 255) { temp_r[index_r][0] = search_filds_r[(i)][0]; temp_r[index_r][1] = search_filds_r[(i)][1]; index_r++;//索引加一 dir_r[r_data_statics - 1] = (i);//记录生长方向 //printf("dir[%d]:%d\n", r_data_statics - 1, dir_r[r_data_statics - 1]); } if (index_r) { //更新坐标点 center_point_r[0] = temp_r[0][0];//x center_point_r[1] = temp_r[0][1];//y for (j = 0; j < index_r; j++) { if (center_point_r[1] > temp_r[j][1]) { center_point_r[0] = temp_r[j][0];//x center_point_r[1] = temp_r[j][1];//y } } } } } //取出循环次数 *l_stastic = l_data_statics; *r_stastic = r_data_statics; } //------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ // @函数功能 从八邻域边界里提取需要的左边线 // @参数说明 total_L :找到的点的总数 // @函数返回 左边线数组l_border //------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ uint16 border_to_edge_l[MT9V03X_H];//存放左边border和edge的映射关系的数组 void get_left(uint16 total_L) { uint8 i = 0; uint16 j = 0; uint8 h = 0; //初始化 for (i = 0;i<MT9V03X_H;i++) { l_border[i] = border_min; } h = MT9V03X_H - 2; //左边 for (j = 0; j < total_L; j++) { //printf("%d\n", j); if (points_l[j][1] == h) { l_border[h] = points_l[j][0]+1; border_to_edge_l[h] = j; } else continue; //每行只取一个点,没到下一行就不记录 h--; if (h == 0) { break;//到最后一行退出 } } } //------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ // @函数功能 从八邻域边界里提取需要的右边线 // @参数说明 total_R :找到的点的总数 // @函数返回 右边线数组r_border //------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ uint16 border_to_edge_r[MT9V03X_H];//存放右边border和edge的映射关系的数组 void get_right(uint16 total_R) { uint8 i = 0; uint16 j = 0; uint8 h = 0; for (i = 0; i < MT9V03X_H; i++) { r_border[i] = border_max;//右边线初始化放到最右边,左边线放到最左边,这样八邻域闭合区域外的中线就会在中间,不会干扰得到的数据 } h = MT9V03X_H - 2; //右边 for (j = 0; j < total_R; j++) { if (points_r[j][1] == h) { r_border[h] = points_r[j][0] - 1; border_to_edge_r[h] = j; } else continue;//每行只取一个点,没到下一行就不记录 h--; if (h == 0)break;//到最后一行退出 } } //------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ // @函数功能 滤波减少噪声 // @函数返回 经过滤波的图像数组bin_image //------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ /* #define NEIGHBORS 8 // 8邻域 // 动态阈值结构体(存储计算参数) typedef struct { uint32_t threshold_max; uint32_t threshold_min; float max_coeff; // 最大阈值系数(默认0.75) float min_coeff; // 最小阈值系数(默认0.35) } DynamicThreshold; // 形态学控制参数 typedef struct { uint8_t erosion_iter; // 腐蚀迭代次数 uint8_t dilation_iter; // 膨胀迭代次数 uint8_t enable_diagonal_weight; // 对角线加权使能 } MorphControl; // 亮度补偿参数 typedef struct { uint16_t avg_brightness; float exposure_factor; uint16_t ref_brightness; // 参考亮度(默认128) } BrightnessComp; // 主处理函数 void morphological_filter(uint8_t bin_image[MT9V03X_H][MT9V03X_W]) { // 初始化控制参数 DynamicThreshold dyn_thresh = {0, 0, 0.75f, 0.35f}; MorphControl morph_ctrl = {1, 1, 1}; // 默认迭代1次,启用对角线加权 BrightnessComp bright_comp = {0, 1.0f, 128}; // 计算全局亮度(下采样加速) for(int i = 0; i < MT9V03X_H; i += 2) { for(int j = 0; j < MT9V03X_W; j += 2) { bright_comp.avg_brightness += bin_image[i][j]; } } bright_comp.avg_brightness /= (MT9V03X_H * MT9V03X_W / 4); bright_comp.exposure_factor = (float)bright_comp.avg_brightness / bright_comp.ref_brightness; // 动态调整阈值系数(根据曝光情况) if (bright_comp.exposure_factor > 1.2f) // 过曝场景 { dyn_thresh.max_coeff = 0.80f; // 降低膨胀阈值(降低 max_coeff(0.6-0.7)抑制白色扩张) dyn_thresh.min_coeff = 0.40f; //(提高 min_coeff(0.4-0.45)减少黑色噪点) morph_ctrl.dilation_iter = 0; // 禁用膨胀 morph_ctrl.erosion_iter = 2; // 增强腐蚀 } else if (bright_comp.exposure_factor < 0.8f) // 欠曝场景 { dyn_thresh.max_coeff = 0.80f; dyn_thresh.min_coeff = 0.45f; // 提高腐蚀阈值 morph_ctrl.erosion_iter = 0; // 禁用腐蚀 morph_ctrl.dilation_iter = 2; // 增强膨胀 } // 计算动态阈值 dyn_thresh.threshold_max = (uint32_t)(255 * NEIGHBORS * dyn_thresh.max_coeff); dyn_thresh.threshold_min = (uint32_t)(255 * NEIGHBORS * dyn_thresh.min_coeff); // 形态学滤波主循环 for (int i = 1; i < MT9V03X_H - 1; i++) { for (int j = 1; j < MT9V03X_W - 1; j++) { uint32_t num = 0; // 加权邻域计算(对角线权重2倍,正交方向1.5倍) if (morph_ctrl.enable_diagonal_weight) { num = bin_image[i-1][j-1]*2 + bin_image[i-1][j]*1.5 + bin_image[i-1][j+1]*2 + bin_image[i][j-1]*1.5 + bin_image[i][j+1]*1.5 + bin_image[i+1][j-1]*2 + bin_image[i+1][j]*1.5 + bin_image[i+1][j+1]*2; }else { // 标准8邻域计算(无加权) for (int di = -1; di <= 1; di++) { for (int dj = -1; dj <= 1; dj++) { if (di == 0 && dj == 0) continue; num += bin_image[i+di][j+dj]; } } } // 可控膨胀(抑制过曝白区) if (num >= dyn_thresh.threshold_max && bin_image[i][j] == 0) { uint8_t iter = morph_ctrl.dilation_iter; while (iter-- > 0) { bin_image[i][j] = 255; } } // 可控腐蚀(填充欠曝黑点) else if (num <= dyn_thresh.threshold_min && bin_image[i][j] == 255) { uint8_t iter = morph_ctrl.erosion_iter; while (iter-- > 0) { bin_image[i][j] = 0; } } } } } */ // 改进建议(根据曝光程度动态调整) /*#define neighbors 8 #define dynamic_threshold_max (uint32)(255 * neighbors * 0.75) // 原255 * 6=1530调整为可变参数 #define dynamic_threshold_min (uint32)(255 * neighbors * 0.35) // 原255 * 3=765调整为可变参数*/ #define threshold_max 255*4//定义膨胀的阈值区间(255*5) #define threshold_min 255*3//定义腐蚀的阈值区间(255*2) void image_filter(uint8(*bin_image)[MT9V03X_W])//形态学滤波,膨胀和腐蚀 { uint16 i, j; uint32 num = 0; for (i = 1; i < MT9V03X_H - 1; i++) { for (j = 1; j < (MT9V03X_W - 1); j++) { //统计八个方向的像素值 num = bin_image[i - 1][j - 1] + bin_image[i - 1][j] + bin_image[i - 1][j + 1] + bin_image[i][j - 1] + bin_image[i][j + 1] + bin_image[i + 1][j - 1] + bin_image[i + 1][j] + bin_image[i + 1][j + 1]; if (num >= threshold_max && bin_image[i][j] == 0) { bin_image[i][j] = 255;//白(膨胀) } if (num <= threshold_min && bin_image[i][j] == 255) { bin_image[i][j] = 0;//黑(腐蚀) } } } } /* 曝光问题调节:若图像过曝(白色区域过多),可减少 neighbors 值(如改用4邻域),从而降低threshold_max,增强腐蚀操作以消除白色噪点。 抗噪需求:若图像欠曝(黑色噪点多),可增加 neighbors 值(如8邻域),提高threshold_min,避免过度腐蚀。 */ //------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ // @函数功能 给图像画一个黑框 // @函数返回 带有黑框的图像数组bin_image //------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ void image_draw_rectan(uint8(*image)[MT9V03X_W]) { uint8 i = 0; for (i = 0; i < MT9V03X_H; i++) { image[i][0] = 0; image[i][1] = 0; image[i][MT9V03X_W - 1] = 0; image[i][MT9V03X_W - 2] = 0; } for (i = 0; i < MT9V03X_W; i++) { image[0][i] = 0; image[1][i] = 0; //image[image_h-1][i] = 0; } } //----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- //----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- // @函数功能 环岛元素识别处理 // @函数返回 无 //----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- //----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- //全局状态变量 IslandState current_state = NORMAL; uint8_t island_type = 0; // 0:未确定 1:左环岛 2:右环岛 uint8 target_h = 0;//存放断裂点行数 uint16 A_edge = 0; uint16 V_edge = 0; uint8 A_point = 0; uint8 P_point = 0; uint8 V_point = 0; //------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ // @函数功能 边界连续性判断 // @参数说明 需要寻找的边线 // @函数返回 有断裂返回0,无断裂返回1 //------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ uint8 border_continuous(uint8 *border) { for(uint8 i = MT9V03X_H-1;i > 0;i--) { int8 diff = border[i] - border[i - 1]; if(diff < -4 || diff > 4) { target_h = i; return 0;//有断裂 } } return 1;//无断裂 } //------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ // @函数功能 寻找A点 // @函数返回 A点 //------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ //左圆环时寻找左边界A点 uint8 find_point_A_l(void) { uint16 j = border_to_edge_l[target_h];//映射 int16 search_min = j - search_range;//遍历点的最小编号 int16 search_max = j + search_range;//遍历点的最大编号 //限定查找区间 if(search_min < 3) { search_min = 3; } if(search_max > data_stastics_l - 2) { search_max = data_stastics_l - 2; } //遍历寻找A点 for(j = search_min;j <= search_max;j++) { if(points_l[j+2][0] data_stastics_r - 2) { search_max = data_stastics_r - 2; } //遍历寻找A点 for(j = search_min;j <= search_max;j++) { if(points_l[j+2][0]>points_l[j][0] && points_l[j+2][1] 1;i++) { if(l_border[i-2] < l_border[i] && l_border[i+2] < l_border[i]) { P_point = i; return 1;//找到P点 } } return 0;//未找到P点 } //右圆环时寻找左边界P点 uint8 find_point_P_r(void) { for(uint8 i = MT9V03X_H - 2;i > 1;i++) { if(l_border[i-2] > l_border[i] && l_border[i+2] > l_border[i]) { P_point = i; return 1;//找到P点 } } return 0;//未找到P点 } //------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ // @函数功能 寻找V点 // @函数返回 V点 //------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ //左边V点 uint8 find_point_V_l(void) { uint16 j = border_to_edge_l[target_h];//映射 int16 search_min = j - search_range;//遍历点的最小编号 int16 search_max = j + search_range;//遍历点的最大编号 //限定查找区间 if(search_min < 3) { search_min = 3; } if(search_max > data_stastics_l - 2) { search_max = data_stastics_l - 2; } //遍历寻找V点 for(j = search_min;j <= search_max;j++) { if(points_l[j+2][1] data_stastics_r - 2) { search_max = data_stastics_r - 2; } //遍历寻找V点 for(j = search_min;j <= search_max;j++) { if(points_l[j+2][1] end_point;h--) { border[h] = (uint8)(border[m] + (m - h) / k); } } //----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- //----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- // @函数功能 总环岛识别处理函数 // @函数返回 无 //----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- //----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- void island_handler(void) { switch(current_state) { case NORMAL: //判断初见环岛条件 if(border_continuous(r_border) && !border_continuous(l_border) && find_point_A_l() && find_point_P_l())//判断是否为左环岛 { current_state = SEE_ISLAND; island_type = 1;//左环岛 } if(!border_continuous(r_border) && border_continuous(l_border) && find_point_A_r() && find_point_P_r())//判断是否为右环岛 { current_state = SEE_ISLAND; island_type = 2;//右环岛 } break; case SEE_ISLAND://初见环岛 if(island_type == 1)//左环岛 { //找A,P点 border_continuous(l_border); find_point_A_l(); find_point_P_l(); //补线 A_point = points_l[A_edge][1]; l_border[A_point] = points_l[A_edge][0]; patching_line(A_point,P_point,l_border,P_point); //判断初入环岛条件 if(l_border[MT9V03X_H-1] == border_min && l_border[MT9V03X_H-2] == border_min) { current_state = ENTER_ISLAND; } } if(island_type == 2)//右环岛 { //找A,P点 border_continuous(r_border); find_point_A_r(); find_point_P_r(); //补线 A_point = points_r[A_edge][1]; r_border[A_point] = points_r[A_edge][0]; patching_line(A_point,P_point,r_border,P_point); //判断初入环岛条件 if(r_border[MT9V03X_H-1] == border_max && r_border[MT9V03X_H-2] == border_max) { current_state = ENTER_ISLAND; } } break; case ENTER_ISLAND://初入环岛 if(island_type == 1)//左环岛 { //找P点 find_point_P_l(); //补线 A_point = MT9V03X_H-1; patching_line(A_point,P_point,l_border,P_point); //判断第一次到环岛出口条件 if(!border_continuous(l_border) && border_continuous(r_border) && find_point_V_l()) { current_state = EXIT_ISLAND1; } } if(island_type == 2)//右环岛 { //找P点 find_point_P_r(); //补线 A_point = MT9V03X_H-1; patching_line(A_point,P_point,r_border,P_point); //判断第一次到环岛出口条件 if(border_continuous(l_border) && !border_continuous(r_border) && find_point_V_r()) { current_state = EXIT_ISLAND1; } } break; case EXIT_ISLAND1://第一次到环岛出口 if(island_type == 1)//左环岛 { //找V点 border_continuous(l_border); find_point_V_l(); //补线 V_point = points_l[V_edge][1]; r_border[V_point] = points_l[A_edge][0]; patching_line(119,V_point,r_border,0); //判断即将入环条件 if(!border_continuous(r_border) && find_point_V_r()) { current_state = IN_ISLAND; } } if(island_type == 2)//右环岛 { //找V点 border_continuous(r_border); find_point_V_r(); //补线 V_point = points_r[V_edge][1]; l_border[V_point] = points_r[A_edge][0]; patching_line(119,V_point,l_border,0); //判断即将入环条件 if(!border_continuous(l_border) && find_point_V_l()) { current_state = IN_ISLAND; } } break; case PRE_ENTER://即将入环 if(island_type == 1)//左环岛 { //找V点 border_continuous(r_border); find_point_V_r(); //补线 V_point = points_r[V_edge][1]; r_border[V_point] = points_r[A_edge][0]; patching_line(119,V_point,r_border,0); //判断完全入环条件 if(border_continuous(r_border) && border_continuous(l_border)) { current_state = IN_ISLAND; } } if(island_type == 2)//右环岛 { //找V点 border_continuous(l_border); find_point_V_l(); //补线 V_point = points_l[V_edge][1]; l_border[V_point] = points_l[A_edge][0]; patching_line(119,V_point,l_border,0); //判断完全入环条件 if(border_continuous(r_border) && border_continuous(l_border)) { current_state = IN_ISLAND; } } break; case IN_ISLAND://完全入环 if(island_type == 1)//左环岛 { //条件补线 if(!border_continuous(r_border) && border_continuous(l_border)) { r_border[0] = border_min; patching_line(target_h,0,r_border,0); } //判断第二次到环岛出口条件 if( l_border[MT9V03X_H-1]>border_min && l_border[MT9V03X_H-2]>border_min && r_border[MT9V03X_H-1]==border_max && r_border[MT9V03X_H-1]==border_max) { current_state = EXIT_ISLAND2; } } if(island_type == 2)//右环岛 { //条件补线 if(!border_continuous(l_border) && border_continuous(r_border)) { l_border[0] = border_max; patching_line(target_h,0,l_border,0); } //判断第二次到环岛出口条件 if( l_border[MT9V03X_H-1]==border_min && l_border[MT9V03X_H-2]==border_min && r_border[MT9V03X_H-1]<border_max && r_border[MT9V03X_H-1]<border_max) { current_state = EXIT_ISLAND2; } } break; case EXIT_ISLAND2://第二次到环岛出口 if(island_type == 1)//左环岛 { //判断最终出环条件 if(!border_continuous(l_border) && border_continuous(r_border)) { current_state = FINAL_EXIT; } } if(island_type == 2)//右环岛 { //判断最终出环条件 if(border_continuous(l_border) && !border_continuous(r_border)) { current_state = FINAL_EXIT; } } break; case FINAL_EXIT://最终出环 if(island_type == 1)//左环岛 { //补线 border_continuous(l_border); patching_line(119,target_h,l_border,target_h); //结束条件 if(border_continuous(l_border) && border_continuous(r_border)) { current_state = NORMAL; island_type = 0; } } if(island_type == 2)//右环岛 { //补线 border_continuous(r_border); patching_line(119,target_h,r_border,target_h); //结束条件 if(border_continuous(l_border) && border_continuous(r_border)) { current_state = NORMAL; island_type = 0; } } break; } } //----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- //----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- // @函数功能 获取车身偏差 // @函数返回 车身偏差error //----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- //----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- int16 error = 1000; //误差100 int16 error_last = 0; //上次误差 void car_error(void) { uint8 i = 0; int32 num = 0; //int16 num = 0 for(i = 1;i < MT9V03X_H;i++) { num += (center_line[i] - (MT9V03X_W / 2)); } error_last = error; error = num; } //----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- //----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- // @函数功能 最终处理函数 // @函数返回 无 //----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- //----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- uint8 change = 0; uint8 change_last = 0; void image_process(void) { uint16 i; uint8 hightest = 0;//定义一个最高行,tip:这里的最高指的是y值的最小 Get_image(mt9v03x_image);//获得一副灰度图像 turn_to_bin();//大津法二值化。 //提取赛道边界 image_filter(bin_image);//滤波减少噪声 //morphological_filter(bin_image); //(自己添加部分) image_draw_rectan(bin_image);//给图像画黑框为八领域做准备 //清零 data_stastics_l = 0; data_stastics_r = 0; if (get_start_point(MT9V03X_H - 2))//找到起点了,再执行八领域,没找到就一直找 { navigation_flag = 0; //判断直角弯 uint8 m = 0,n = 0, j = 0; for(j = 1;j < MT9V03X_W;j++) { if(bin_image[60][j] == 255) { break; } if(bin_image[62][j] == 255) { break; } } if(j == MT9V03X_W) { for(j = 119;j > 55;j--) { if(bin_image[j][5] == 255 && bin_image[j][7] == 255) { m = 1; } if(bin_image[j][115] == 255 && bin_image[j][113] == 255) { n = 1; } } } if(m == 1 && n == 0) { navigation_flag = 1; } if(m == 0 && n == 1) { navigation_flag = 2; } //八领域处理 search_l_r((uint16)USE_num, bin_image, &data_stastics_l, &data_stastics_r, start_point_l[0], start_point_l[1], start_point_r[0], start_point_r[1], &hightest); // 从爬取的边界线内提取边线 , 这个才是最终有用的边线 get_left(data_stastics_l); get_right(data_stastics_r); //处理函数 island_handler();//环岛元素识别处理 } else { navigation_flag = 3; } for (i = hightest; i < MT9V03X_H-1; i++) { center_line[i] = (l_border[i] + r_border[i]) >> 1;//求中线 } if(bin_image[118][8] == 0 && bin_image[118][40] == 255 && bin_image[118][100] == 255 && bin_image[118][148] == 255 && bin_image[118][180] == 0 && bin_image[118][94] == 255) { change_last = change; change = 1; } else { change = 0; } if(change == 1 && change_last == 0) { stop++; } //显示图像 后期关掉 ips114_displayimage03x(bin_image[0], MT9V03X_W, MT9V03X_H); for (i = hightest; i < MT9V03X_H-1; i++) { ips114_draw_point(center_line[i], i, uesr_RED);//显示起点 显示中线 ips114_draw_point(l_border[i], i, uesr_GREEN);//显示起点 显示左边线 ips114_draw_point(r_border[i], i, uesr_BLUE);//显示起点 显示右边线 } ips114_show_int(189,0,stop,5); ips114_show_int(189,15,change,5); ips114_show_int(189,30,change_last,5); //获取车身偏差error car_error(); if(navigation_flag == 1) { error = -2000; } if(navigation_flag == 2) { error = 2000; } } 根据以上代码添加一份优化曝光问题的直方图均衡化、伽马校正或Retinex算法的代码方案

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根据给定的文件信息,我们可以推断出以下知识点: 首先,从标题“飞思OA源代码[数据库文件]”可以看出,这里涉及的是一个名为“飞思OA”的办公自动化(Office Automation,简称OA)系统的源代码,并且特别提到了数据库文件。OA系统是用于企事业单位内部办公流程自动化的软件系统,它旨在提高工作效率、减少不必要的工作重复,以及增强信息交流与共享。 对于“飞思OA源代码”,这部分信息指出我们正在讨论的是OA系统的源代码部分,这通常意味着软件开发者或维护者拥有访问和修改软件底层代码的权限。源代码对于开发人员来说非常重要,因为它是软件功能实现的直接体现,而数据库文件则是其中的一个关键组成部分,用来存储和管理用户数据、业务数据等信息。 从描述“飞思OA源代码[数据库文件],以上代码没有数据库文件,请从这里下”可以分析出以下信息:虽然文件列表中提到了“DB”,但实际在当前上下文中,并没有提供包含完整数据库文件的下载链接或直接说明,这意味着如果用户需要获取完整的飞思OA系统的数据库文件,可能需要通过其他途径或者联系提供者获取。 文件的标签为“飞思OA源代码[数据库文件]”,这与标题保持一致,表明这是一个与飞思OA系统源代码相关的标签,而附加的“[数据库文件]”特别强调了数据库内容的重要性。在软件开发中,标签常用于帮助分类和检索信息,所以这个标签在这里是为了解释文件内容的属性和类型。 文件名称列表中的“DB”很可能指向的是数据库文件。在一般情况下,数据库文件的扩展名可能包括“.db”、“.sql”、“.mdb”、“.dbf”等,具体要看数据库的类型和使用的数据库管理系统(如MySQL、SQLite、Access等)。如果“DB”是指数据库文件,那么它很可能是以某种形式的压缩文件或包存在,这从“压缩包子文件的文件名称列表”可以推测。 针对这些知识点,以下是一些详细的解释和补充: 1. 办公自动化(OA)系统的构成: - OA系统由多个模块组成,比如工作流管理、文档管理、会议管理、邮件系统、报表系统等。 - 系统内部的流程自动化能够实现任务的自动分配、状态跟踪、结果反馈等。 - 通常,OA系统会提供用户界面来与用户交互,如网页形式的管理界面。 2. 数据库文件的作用: - 数据库文件用于存储数据,是实现业务逻辑和数据管理的基础设施。 - 数据库通常具有数据的CRUD(创建、读取、更新、删除)功能,是信息检索和管理的核心组件。 - 数据库文件的结构和设计直接关系到系统的性能和可扩展性。 3. 数据库文件类型: - 根据数据库管理系统不同,数据库文件可以有不同格式。 - 例如,MySQL数据库的文件通常是“.frm”文件存储表结构,“.MYD”存储数据,“.MYI”存储索引。 - 对于SQLite,数据库就是一个单独的“.sqlite”文件。 4. 数据库设计和管理: - 数据库设计需要遵循一定的规范和最佳实践,如范式化以减少数据冗余。 - 管理数据库包括数据备份、恢复、性能调优、安全性管理等。 5. OA系统开发及源代码维护: - 开发一个OA系统涉及需求分析、系统设计、编码实现、测试、部署和维护等多个阶段。 - OA系统源代码的维护工作包括代码审查、重构、版本控制和更新等。 综上所述,我们可以知道“飞思OA源代码[数据库文件]”所提供的信息包括了对飞思OA系统及其数据库文件的基础介绍和可能的获取途径。对于开发者而言,需要了解如何管理和操作这些数据库文件以确保系统的正常运行和数据的完整性。此外,对于那些希望进行系统定制或二次开发的用户,源代码的可访问性是非常重要的,这可以允许用户根据自己的需求来修改和增强系统功能。
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Qt信号与槽优化:提升系统性能与响应速度的实战技巧

# 摘要 本文系统地探讨了Qt框架中信号与槽机制的原理、高级特性、性能优化以及在大型项目中的应用。首先,概述了信号与槽的基本概念和工作原理,包括信号的发射、槽函数的绑定与调用过程。随后,本文深入分析了信号与槽的内部机制,如数据类型兼容性和连接类型,并探讨了优化信
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D8流向算法

<think>我们被要求解释或实现D8流向算法。D8流向算法是一种用于水文分析的数字高程模型(DEM)处理方法,用于确定地表水流的方向。每个像元的水流方向被指定为指向周围8个相邻像元中坡度最陡的那个方向。 ### 算法原理 在D8算法中,每个像元的水流方向被定义为指向其8个相邻像元(包括对角线方向)中坡度最大的方向。坡度由高程差除以距离计算,其中相邻像元的距离为1(水平和垂直方向)或√2(对角线方向)。具体步骤如下: 1. 对于中心像元,计算其与8个相邻像元的高程差(中心像元高程减去相邻像元高程,得到正值表示下坡)。 2. 计算每个相邻方向的坡度:坡度 = 高程差 / 距离(水平/垂直方向
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精选36个精美ICO图标免费打包下载

在当今的软件开发和应用程序设计中,图标作为图形用户界面(GUI)的一个重要组成部分,承担着向用户传达信息、增加美观性和提高用户体验的重要角色。图标不仅仅是一个应用程序或文件的象征,它还是品牌形象在数字世界中的延伸。因此,开发人员和设计师往往会对默认生成的图标感到不满意,从而寻找更加精美和个性化的图标资源。 【标题】中提到的“精美ICO图标打包下载”,指向用户提供的是一组精选的图标文件,这些文件格式为ICO。ICO文件是一种图标文件格式,主要被用于Windows操作系统中的各种文件和应用程序的图标。由于Windows系统的普及,ICO格式的图标在软件开发中有着广泛的应用。 【描述】中提到的“VB、VC编写应用的自带图标很难看,换这些试试”,提示我们这个ICO图标包是专门为使用Visual Basic(VB)和Visual C++(VC)编写的应用程序准备的。VB和VC是Microsoft公司推出的两款编程语言,其中VB是一种主要面向初学者的面向对象编程语言,而VC则是更加专业化的C++开发环境。在这些开发环境中,用户可以选择自定义应用程序的图标,以提升应用的视觉效果和用户体验。 【标签】中的“.ico 图标”直接告诉我们,这些打包的图标是ICO格式的。在设计ICO图标时,需要注意其独特的尺寸要求,因为ICO格式支持多种尺寸的图标,例如16x16、32x32、48x48、64x64、128x128等像素尺寸,甚至可以包含高DPI版本以适应不同显示需求。此外,ICO文件通常包含多种颜色深度的图标,以便在不同的背景下提供最佳的显示效果。 【压缩包子文件的文件名称列表】显示了这些精美ICO图标的数量,即“精美ICO图标36个打包”。这意味着该压缩包内包含36个不同的ICO图标资源。对于软件开发者和设计师来说,这意味着他们可以从这36个图标中挑选适合其应用程序或项目的图标,以替代默认的、可能看起来不太吸引人的图标。 在实际应用中,将这些图标应用到VB或VC编写的程序中,通常需要编辑程序的资源文件或使用相应的开发环境提供的工具进行图标更换。例如,在VB中,可以通过资源编辑器选择并替换程序的图标;而在VC中,则可能需要通过设置项目属性来更改图标。由于Windows系统支持在编译应用程序时将图标嵌入到可执行文件(EXE)中,因此一旦图标更换完成并重新编译程序,新图标就会在程序运行时显示出来。 此外,当谈及图标资源时,还应当了解图标制作的基本原则和技巧,例如:图标设计应简洁明了,以传达清晰的信息;色彩运用需考虑色彩搭配的美观性和辨识度;图标风格要与应用程序的整体设计风格保持一致,等等。这些原则和技巧在选择和设计图标时都非常重要。 总结来说,【标题】、【描述】、【标签】和【压缩包子文件的文件名称列表】共同勾勒出了一个为VB和VC编程语言用户准备的ICO图标资源包。开发者通过下载和使用这些图标,能够有效地提升应用程序的外观和用户体验。在这一过程中,了解和应用图标设计与应用的基本知识至关重要。
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【Qt数据库融合指南】:MySQL与Qt无缝集成的技巧

# 摘要 本文全面探讨了Qt数据库集成的基础知识与进阶应用,从Qt与MySQL的基础操作讲起,深入到Qt数据库编程接口的配置与使用,并详细介绍了数据模型和视图的实现。随着章节的深入,内容逐渐从基础的数据操作界面构建过渡到高级数据库操作实践,涵盖了性能优化、安全性策略和事务管理。本文还特别针对移动设备上的数据库集成进行了讨
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Looking in links: https://shi-labs.com/natten/wheels/ WARNING: Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'ReadTimeoutError("HTTPSConnectionPool(host='shi-labs.com', port=443): Read timed out. (read timeout=15)")': /natten/wheels/ WARNING: Retrying (Retry(total=3, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'ReadTimeoutError("HTTPSConnectionPool(host='shi-labs.com', port=443): Read timed out. (read timeout=15)")': /natten/wheels/ WARNING: Retrying (Retry(total=2, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'ReadTimeoutError("HTTPSConnectionPool(host='shi-labs.com', port=443): Read timed out. (read timeout=15)")': /natten/wheels/ WARNING: Retrying (Retry(total=1, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'ReadTimeoutError("HTTPSConnectionPool(host='shi-labs.com', port=443): Read timed out. (read timeout=15)")': /natten/wheels/ WARNING: Retrying (Retry(total=0, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'ReadTimeoutError("HTTPSConnectionPool(host='shi-labs.com', port=443): Read timed out. (read timeout=15)")': /natten/wheels/ ERROR: Ignored the following yanked versions: 0.14.1 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement natten==0.17.4+torch250cu121 (from versions: 0.14.2.post4, 0.14.4, 0.14.5, 0.14.6, 0.15.0, 0.15.1, 0.17.0, 0.17.1, 0.17.3, 0.17.4, 0.17.5, 0.20.0, 0.20.1) ERROR: No matching distribution found for natten==0.17.4+torch250cu121

<think>我们正在解决用户安装特定版本的natten包(0.17.4+torch250cu121)时遇到的ReadTimeoutError和版本未找到错误。 根据经验,这两个错误通常与网络问题和版本匹配问题有关。 步骤1: 分析问题 - ReadTimeoutError: 通常是由于网络连接不稳定或PyPI服务器响应慢导致下载超时。 - Version not found: 可能的原因包括: a) 指定的版本号在PyPI上不存在。 b) 指定的版本号与当前环境的Python版本或CUDA版本不兼容。 步骤2: 验证版本是否存在 我们可以通过访问PyP
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精选教程分享:数据库系统基础学习资料

《世界著名计算机教材精选 数据库系统基础教程》这一标题揭示了该教材主要讨论的是数据库系统的基础知识。教材作为教学的重要工具,其内容往往涵盖某一领域的基本概念、原理、设计方法以及实现技术等。而该书被冠以“世界著名计算机教材精选”的标签,表明其可能源自世界范围内公认的、具有权威性的数据库系统教材,经过筛选汇编而成。 首先,从数据库系统的基础知识讲起,数据库系统的概念是在20世纪60年代随着计算机技术的发展而诞生的。数据库系统是一个集成化的数据集合,这些数据是由用户共享,且被组织成特定的数据模型以便进行高效的数据检索和管理。在数据库系统中,核心的概念包括数据模型、数据库设计、数据库查询语言、事务管理、并发控制和数据库系统的安全性等。 1. 数据模型:这是描述数据、数据关系、数据语义以及数据约束的概念工具,主要分为层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型等。其中,关系模型因其实现简单、易于理解和使用,已成为当前主流的数据模型。 2. 数据库设计:这是构建高效且能够满足用户需求的数据库系统的关键步骤,它包含需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计等阶段。设计过程中需考虑数据的完整性、一致性、冗余控制等问题,常用的工具有ER模型(实体-关系模型)和UML(统一建模语言)。 3. 数据库查询语言:SQL(Structured Query Language)作为标准的关系型数据库查询语言,在数据库系统中扮演着至关重要的角色。它允许用户对数据库进行查询、更新、插入和删除操作。SQL语言的熟练掌握是数据库系统学习者必须具备的能力。 4. 事务管理:在数据库系统中,事务是一系列的操作序列,必须作为一个整体执行,要么全部完成,要么全部不执行。事务管理涉及到数据库的可靠性、并发控制和恢复等关键功能,保证了数据的原子性、一致性、隔离性和持久性(ACID属性)。 5. 并发控制:由于多个用户可能同时对数据库进行操作,因此必须采取一定的并发控制机制以防止数据的不一致性,常用的技术包括封锁、时间戳、乐观控制等。 6. 数据库系统的安全性:安全性是保护数据库免受未授权访问和恶意攻击的措施,它包括身份验证、授权和审计等。 “数据库”这一标签说明了该教材专注于数据库领域,这个领域不仅限于理论知识,还包括了数据库的实际应用和解决方案的实现。教材内容可能涵盖数据库管理系统的使用和配置、数据库应用开发、数据库的维护和优化等。 教材的中文版形式表明它是为了方便中文读者而翻译或编写的,这使得中文世界的读者能够更加方便地学习和研究数据库系统的基础知识。同时,分享这一教材的行为,体现了知识传播的重要性以及人们对于知识共享的积极态度。 从给出的压缩包子文件的文件名称列表来看,“_世界著名计算机教材精选 数据库系统基础教程”显示了该压缩包中包含的文件内容。对于学习者来说,能够通过这样的压缩包文件获取到权威的数据库系统学习材料,无疑是一种宝贵的学习资源。
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Qt架构揭秘:模块化设计与系统扩展性的最佳实践

# 摘要 本文全面探讨了Qt框架的应用开发,涵盖了其架构基础、模块化设计理论与实践、系统扩展性理论与实践、以及高级应用开发技巧。通过对Qt模块化设计和系统扩展机制的深入解析,本文展示了如何构建模块化和高扩展性的Qt应用,并通过案例分析的方式,呈现了这些理论在实际项目中的应用。此外,还讨论了Qt在跨平台开发中的应用、性能优化和高级GUI设计。最后,文章展望了Qt架构优化的未来趋势和新技术的融入,为Qt框架的开发者提供了理论支持和实践经验。 # 关键字
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docker镜像加使

<think>嗯,用户询问如何修改或扩展Docker镜像的功能。根据系统指令,需要确保所有数学公式正确使用$...$或$$...$$格式,但这个问题主要涉及Docker技术,可能不太需要数学表达式。不过还是保持警惕,万一有版本号之类的数字处理呢。 用户提到"参考站内引用"部分有关于docker commit的信息,这提示修改镜像的核心方法之一就是通过容器提交。但用户深层需求应该是想了解系统化的镜像定制方法,不仅仅是单条命令。 考虑到Docker镜像修改的常见场景,需要涵盖几种主流方法:基于容器提交的方式确实是最直接的,适合快速修改;但更规范的应该是使用Dockerfile构建,这样能确保可