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qt5 c++ [$0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,fal$] 我要qstring保存[$...$] 中间的内容

时间: 2025-05-07 16:54:17 浏览: 25
<think>好的,我现在需要解决的问题是:在Qt5 C++中,如何将形如[$0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,fal$]的字符串中的内容提取出来,并保存到QString里。用户希望只保留中括号和$符号之间的内容。让我仔细思考一下该如何解决这个问题。 首先,我需要明确输入字符串的结构。看起来输入是一个以[$开头,以$]结尾的字符串,中间包含多个由逗号分隔的数值或布尔值。例如,用户给出的例子是[$0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,fal$],其中最后一个元素可能是“fal”代表false?不过这可能不是重点,重点是如何提取中间的内容。 用户的目标是提取中间的内容,也就是去除外层的[$和$],只保留中间的部分,保存到QString中。因此,步骤应该是: 1. 检查字符串是否符合预期的格式,即以[$开头,以$]结尾。 2. 如果符合,提取中间的子字符串,即去掉前3个字符(因为[$的长度是2,但可能还有空格?需要确认用户输入是否严格是这种格式),以及去掉末尾的$]部分,可能需要计算长度。 不过具体来说,假设输入字符串严格遵循格式,例如: QString original = "[$0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,fal$]"; 那么,中间的内容是从索引2到倒数3的位置。因为原字符串的长度为len,那么起始索引是2,结束索引是len - 3。例如,原字符串长度如果是n,那么子字符串的长度是n - 2(去掉前两个字符)再减去2(去掉末尾的两个字符),即总长度是n - 4。或者,可能要看具体的起始和结束符号的长度。 原字符串的开头是“[$\0”,所以前两个字符是'[$',而结尾是'$]',所以最后两个字符是'$]'。因此,正确的子字符串应该是从索引2开始,到倒数3的位置结束? 例如,原字符串的末尾索引是original.length() -1。假设原字符串是“[$$]”,那么中间部分是从索引2到索引 original.length() - 3。比如原字符串长度是4,中间部分长度是0。这可能需要注意。 或者,可以用QString的mid函数,从位置2开始,取总长度减4个字符。例如: original.mid(2, original.length() - 4); 这样,比如原字符串是"[$abc$]",长度是6,那么mid(2,6-4)=mid(2,2)得到"bc"?不,mid的参数是起始位置和要取的字符数。原字符串是"[$$]"的话,长度是4,取mid(2,4-4)=mid(2,0),得到空字符串。那对于原例子中的字符串: 原字符串长度是假设为23(包括所有字符),mid(2,23-4)=mid(2,19),这样会得到从第3个字符开始,取19个字符?可能需要验证。 或者,可以使用字符串分割的方法,比如用split或者正则表达式来提取中间的内容。 另一种方法是使用正则表达式,匹配[$开头,$]结尾,中间捕获任意字符。 例如,使用QRegularExpression,编写一个正则表达式,例如: QRegularExpression re("\\[\\$(.*)\\$\\]"); 然后检查是否有匹配,如果有,获取第一个捕获组的内容。 这种方法可能更可靠,尤其是当字符串中有其他可能的字符或者嵌套的情况时。不过根据用户的例子,可能不需要处理复杂情况,只需要简单提取。 那么,使用正则表达式可能是更健壮的方法。步骤如下: 1. 创建一个QRegularExpression对象,匹配模式为"\\[\\$(.*)\\$\\]",即匹配以[$开头,$]结尾,中间捕获所有内容。 2. 检查输入字符串是否匹配该正则表达式。 3. 如果匹配,获取捕获组的内容,即中间的部分。 例如: QString original = "[$0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,fal$]"; QRegularExpression re("\\[\\$(.*)\\$\\]"); QRegularExpressionMatch match = re.match(original); if (match.hasMatch()) { QString content = match.captured(1); // content就是中间的部分 } 这样可以更灵活地处理可能的空白或其他情况,比如如果用户输入的字符串中有换行符或其他字符,也能正确捕获(假设模式允许的话)。不过在这个例子中,用户的数据似乎是简单的数值列表,所以可能不会有复杂情况。 所以,两种方法都可以,但正则表达式更可靠,尤其当输入字符串可能有变化时。 接下来,我需要确保代码的正确性,比如转义字符是否正确。在C++中,字符串中的反斜杠需要转义,所以正则表达式的模式应该是"\\[\\$(.*)\\$\\]",即每个反斜杠在C++字符串中需要写成两个反斜杠。这样,实际的正则表达式是\[\$(.*)\$\],即匹配[$...$]的结构,其中...是任意字符(包括换行符?默认情况下,.不匹配换行符,但用户的数据应该没有换行符)。 所以,如果输入字符串正确,这种方法会正确捕获中间的内容。 另外,需要注意贪婪匹配的问题。正则表达式中的(.*)是贪婪的,会尽可能多地匹配字符,直到最后一个$]。例如,如果字符串中有多个这样的结构,比如"[$...$][$...$]",那么正则表达式会匹配整个字符串,并将中间的内容包括两个部分。但根据用户的例子,输入字符串应该只包含一个这样的结构,所以不会有问题。 如果用户可能输入多个这样的结构,那么可能需要使用非贪婪匹配,即(.*?),但这种情况用户的问题中没有提到,所以不需要考虑。 综上,使用正则表达式的方法比较合适。 那代码的大致步骤是: 1. 包含必要的头文件,比如<QRegularExpression>,<QString>等。 2. 定义原始字符串。 3. 创建正则表达式对象,匹配模式。 4. 进行匹配,并获取捕获的内容。 例如: QString original = "[$0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,fal$]"; QRegularExpression re(R"(\[\$(.*)\$\])"); // 使用原始字符串字面量可能更方便,避免转义 QRegularExpressionMatch match = re.match(original); if (match.hasMatch()) { QString content = match.captured(1); // content现在是"0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,fal" } else { // 处理不匹配的情况 } 使用R"()"原始字符串字面量可以避免转义的问题,但在C++11及以上才支持。如果编译器支持的话,这样写更清晰。否则,需要写成"\\[\\$(.*)\\$\\]"。 这样,提取后的content就是中间的内容,用户需要将其保存到QString中。这可能就是用户想要的结果。 然后,需要处理可能的错误情况,比如原始字符串格式不正确。例如,如果字符串没有以[$开头或以$]结尾,那么正则表达式不匹配,这时候可能需要给出错误提示或者处理。 总结,解决这个问题的步骤是: 1. 使用正则表达式匹配模式[$...$],并提取中间的内容。 2. 将提取的内容保存到QString中。 示例代码: #include <QString> #include <QRegularExpression> // ... QString original = "[$0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,fal$]"; QRegularExpression re("\\[\\$(.*)\\$\\]"); QRegularExpressionMatch match = re.match(original); if (match.hasMatch()) { QString content = match.captured(1); // 使用content进行后续操作 } else { // 处理格式错误的情况 } 这样就能正确提取中间的内容了。用户可能需要确认输入字符串的格式是否正确,比如是否有空格或者其他字符干扰,但根据问题描述,输入字符串的格式是固定的,所以这种方法应该可行。</think>在Qt5 C++中提取形如`[$...$]`字符串中间内容的步骤如下: ### 1. 分析字符串结构 目标字符串格式为`[$内容$]`,需提取`内容`部分。 ### 2. 使用正则表达式匹配 通过正则表达式`\[\$(.*)\$\]`精确匹配结构: - `\[\$` 匹配开头`[$` - `(.*)` 捕获中间内容(任意字符) - `\$\]` 匹配结尾`$]` ### 3. 代码实现 ```cpp #include <QString> #include <QRegularExpression> QString extractContent(const QString &original) { QRegularExpression re(R"(\[\$(.*)\$\])"); // 正则表达式 QRegularExpressionMatch match = re.match(original); if (match.hasMatch()) { return match.captured(1); // 返回捕获的内容 } else { return QString(); // 格式错误返回空 } } // 使用示例 int main() { QString input = "[$0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,fal$]"; QString result = extractContent(input); if (!result.isEmpty()) { qDebug() << "提取内容:" << result; // 输出: "0,0.0,...,fal" } else { qDebug() << "格式错误"; } return 0; } ``` ### 4. 验证结果 输入`[$0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,fal$]`时,输出: ``` 提取内容: "0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,fal" ``` ### 5. 异常处理 - 若字符串无`[$`或`$]`,返回空值提示错误。 - 支持中间含特殊字符(如逗号、小数点),因正则表达式匹配所有字符。 此方法健壮高效,能准确处理目标格式的字符串提取需求。
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(yolo) PS F:\YOLO\ultralytics-main> yolo detect train data=datasets/sign/sign.yaml model=yolov8n.yaml pretrained=ultralytics/yolov8n.pt epochs=200 batch=8 lr0=0.01 resume=True device=0 Transferred 355/355 items from pretrained weights Ultralytics 8.3.162 Python-3.12.11 torch-2.7.1+cu118 CUDA:0 (NVIDIA GeForce GTX 1050, 2048MiB) engine\trainer: agnostic_nms=False, amp=True, augment=False, auto_augment=randaugment, batch=8, bgr=0.0, box=7.5, cache=False, cfg=None, classes=None, close_mosaic=10, cls=0.5, conf=None, copy_paste=0.0, copy_paste_mode=flip, cos_lr=False, cutmix=0.0, data=datasets/sign/sign.yaml, degrees=0.0, deterministic=True, device=0, dfl=1.5, dn n=False, dropout=0.0, dynamic=False, embed=None, epochs=200, erasing=0.4, exist_ok=False, fliplr=0.5, flipud=0.0, format=torchscript, fraction=1.0, freeze=None, half=Fa lse, hsv_h=0.015, hsv_s=0.7, hsv_v=0.4, imgsz=640, int8=False, iou=0.7, keras=False, kobj=1.0, line_width=None, lr0=0.01, lrf=0.01, mask_ratio=4, max_det=300, mixup=0.0 , mode=train, model=yolov8n.yaml, momentum=0.937, mosaic=1.0, multi_scale=False, name=train19, nbs=64, nms=False, opset=None, optimize=False, optimizer=auto, overlap_ma sk=True, patience=100, perspective=0.0, plots=True, pose=12.0, pretrained=ultralytics/yolov8n.pt, profile=False, project=None, rect=False, resume=None, retina_masks=Fal se, save=True, save_conf=False, save_crop=False, save_dir=runs\detect\train19, save_frames=False, save_json=False, save_period=-1, save_txt=False, scale=0.5, seed=0, sh ear=0.0, show=False, show_boxes=True, show_conf=True, show_labels=True, simplify=True, single_cls=False, source=None, split=val, stream_buffer=False, task=detect, time= None, tracker=botsort.yaml, translate=0.1, val=True, verbose=True, vid_stride=1, visualize=False, warmup_bias_lr=0.1, warmup_epochs=3.0, warmup_momentum=0.8, weight_decay=0.0005, workers=8, workspace=None Overriding model.yaml nc=80 with nc=2 from n params module arguments 0 -1 1 464 ultralytics.nn.modules.conv.Conv [3, 16, 3, 2] 1 -1 1 4672 ultralytics.nn.modules.conv.Conv [16, 32, 3, 2] 2 -1 1 7360 ultralytics.nn.modules.block.C2f [32, 32, 1, True] 3 -1 1 18560 ultralytics.nn.modules.conv.Conv [32, 64, 3, 2] 4 -1 2 49664 ultralytics.nn.modules.block.C2f [64, 64, 2, True] 5 -1 1 73984 ultralytics.nn.modules.conv.Conv [64, 128, 3, 2] 6 -1 2 197632 ultralytics.nn.modules.block.C2f [128, 128, 2, True] 7 -1 1 295424 ultralytics.nn.modules.conv.Conv [128, 256, 3, 2] 8 -1 1 460288 ultralytics.nn.modules.block.C2f [256, 256, 1, True] 9 -1 1 164608 ultralytics.nn.modules.block.SPPF [256, 256, 5] 10 -1 1 0 torch.nn.modules.upsampling.Upsample [None, 2, 'nearest'] 11 [-1, 6] 1 0 ultralytics.nn.modules.conv.Concat [1] 12 -1 1 148224 ultralytics.nn.modules.block.C2f [384, 128, 1] 13 -1 1 0 torch.nn.modules.upsampling.Upsample [None, 2, 'nearest'] 14 [-1, 4] 1 0 ultralytics.nn.modules.conv.Concat [1] 15 -1 1 37248 ultralytics.nn.modules.block.C2f [192, 64, 1] 16 -1 1 36992 ultralytics.nn.modules.conv.Conv [64, 64, 3, 2] 17 [-1, 12] 1 0 ultralytics.nn.modules.conv.Concat [1] 18 -1 1 123648 ultralytics.nn.modules.block.C2f [192, 128, 1] 19 -1 1 147712 ultralytics.nn.modules.conv.Conv [128, 128, 3, 2] 20 [-1, 9] 1 0 ultralytics.nn.modules.conv.Concat [1] 21 -1 1 493056 ultralytics.nn.modules.block.C2f [384, 256, 1] 22 [15, 18, 21] 1 751702 ultralytics.nn.modules.head.Detect [2, [64, 128, 256]] YOLOv8n summary: 129 layers, 3,011,238 parameters, 3,011,222 gradients, 8.2 GFLOPs Transferred 319/355 items from pretrained weights Freezing layer 'model.22.dfl.conv.weight' AMP: running Automatic Mixed Precision (AMP) checks... Downloading https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.3.0/yolo11n.pt to 'yolo11n.pt'... 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 5.35M/5.35M [00:01<00:00, 4.45MB/s] AMP: checks passed train: Fast image access (ping: 3.06.0 ms, read: 90.38.8 MB/s, size: 7468.0 KB) train: Scanning F:\YOLO\ultralytics-main\datasets\sign\labels\train2025.cache... 20 images, 4 backgrounds, 0 corrupt: 100%|██████████| 24/24 [00:00<?, ?it/s] val: Fast image access (ping: 0.10.0 ms, read: 416.7707.1 MB/s, size: 7252.3 KB) val: Scanning F:\YOLO\ultralytics-main\datasets\sign\labels\train2025.cache... 20 images, 4 backgrounds, 0 corrupt: 100%|██████████| 24/24 [00:00<?, ?it/s] OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized. OMP: Hint This means that multiple copies of the OpenMP runtime have been linked into the program. That is dangerous, since it can degrade performance or cause incorrec t results. The best thing to do is to ensure that only a single OpenMP runtime is linked into the process, e.g. by avoiding static linking of the OpenMP runtime in any library. As an unsafe, unsupported, undocumented workaround you can set the environment variable KMP_DUPLICATE_LIB_OK=TRUE to allow the program to continue to execute, but that may cause crashes or silently produce incorrect results. For more information, please see http://www.intel.com/software/products/support/. OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized. OMP: Hint This means that multiple copies of the OpenMP runtime have been linked into the program. That is dangerous, since it can degrade performance or cause incorrec t results. The best thing to do is to ensure that only a single OpenMP runtime is linked into the process, e.g. by avoiding static linking of the OpenMP runtime in any library. As an unsafe, unsupported, undocumented workaround you can set the environment variable KMP_DUPLICATE_LIB_OK=TRUE to allow the program to continue to execute, but that may cause crashes or silently produce incorrect results. For more information, please see http://www.intel.com/software/products/support/. OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized. OMP: Hint This means that multiple copies of the OpenMP runtime have been linked into the program. That is dangerous, since it can degrade performance or cause incorrec t results. The best thing to do is to ensure that only a single OpenMP runtime is linked into the process, e.g. by avoiding static linking of the OpenMP runtime in any library. 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For more information, please see http://www.intel.com/software/products/support/. Plotting labels to runs\detect\train19\labels.jpg... OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized. OMP: Hint This means that multiple copies of the OpenMP runtime have been linked into the program. That is dangerous, since it can degrade performance or cause incorrec t results. The best thing to do is to ensure that only a single OpenMP runtime is linked into the process, e.g. by avoiding static linking of the OpenMP runtime in any library. As an unsafe, unsupported, undocumented workaround you can set the environment variable KMP_DUPLICATE_LIB_OK=TRUE to allow the program to continue to execute, but that may cause crashes or silently produce incorrect results. For more information, please see http://www.intel.com/software/products/support/. (yolo) PS F:\YOLO\ultralytics-main> Traceback (most recent call last): File "<string>", line 1, in <module> File "D:\miniconda3\envs\yolo\Lib\multiprocessing\spawn.py", line 122, in spawn_main exitcode = _main(fd, parent_sentinel) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\miniconda3\envs\yolo\Lib\multiprocessing\spawn.py", line 132, in _main self = reduction.pickle.load(from_parent) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\miniconda3\envs\yolo\Lib\multiprocessing\connection.py", line 1167, in rebuild_pipe_connection handle = dh.detach() ^^^^^^^^^^^ File "D:\miniconda3\envs\yolo\Lib\multiprocessing\reduction.py", line 131, in detach return _winapi.DuplicateHandle( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ PermissionError: [WinError 5] 拒绝访问。 Traceback (most recent call last): File "<string>", line 1, in <module> File "D:\miniconda3\envs\yolo\Lib\multiprocessing\spawn.py", line 122, in spawn_main exitcode = _main(fd, parent_sentinel) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\miniconda3\envs\yolo\Lib\multiprocessing\spawn.py", line 132, in _main self = reduction.pickle.load(from_parent) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\miniconda3\envs\yolo\Lib\multiprocessing\connection.py", line 1167, in rebuild_pipe_connection handle = dh.detach() ^^^^^^^^^^^ File "D:\miniconda3\envs\yolo\Lib\multiprocessing\reduction.py", line 131, in detach return _winapi.DuplicateHandle( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ PermissionError: [WinError 5] 拒绝访问。 Traceback (most recent call last): File "<string>", line 1, in <module> File "D:\miniconda3\envs\yolo\Lib\multiprocessing\spawn.py", line 122, in spawn_main exitcode = _main(fd, parent_sentinel) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\miniconda3\envs\yolo\Lib\multiprocessing\spawn.py", line 132, in _main self = reduction.pickle.load(from_parent) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\miniconda3\envs\yolo\Lib\multiprocessing\connection.py", line 1167, in rebuild_pipe_connection handle = dh.detach() ^^^^^^^^^^^ File "D:\miniconda3\envs\yolo\Lib\multiprocessing\reduction.py", line 131, in detach return _winapi.DuplicateHandle( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ PermissionError: [WinError 5] 拒绝访问。 Traceback (most recent call last): File "<string>", line 1, in <module> File "D:\miniconda3\envs\yolo\Lib\multiprocessing\spawn.py", line 122, in spawn_main exitcode = _main(fd, parent_sentinel) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\miniconda3\envs\yolo\Lib\multiprocessing\spawn.py", line 132, in _main self = reduction.pickle.load(from_parent) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\miniconda3\envs\yolo\Lib\multiprocessing\connection.py", line 1167, in rebuild_pipe_connection handle = dh.detach() ^^^^^^^^^^^ File "D:\miniconda3\envs\yolo\Lib\multiprocessing\reduction.py", line 131, in detach return _winapi.DuplicateHandle( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ PermissionError: [WinError 5] 拒绝访问。

#pragma once #include <vector> #include <string> class Config { public: Config(); bool loadFromFile(const std::string& filePath); // === 可视化 & 推理阈值 === int show_window; // 窗口显示开关 (0=不显示,1=显示) float conf_threshold; // 检测置信度阈值 [0.0,1.0] float nms_threshold; // NMS 重叠阈值 [0.0,1.0] // === 瞄准 & FOV === int aim_part; // 瞄准部位 (0=头,1=胸 等) float xfov, yfov; // 水平 / 垂直 视野因子 // === 截图方式 === int screenshot_method; // 0=DXGI, 1=Win32 BitBlt // === 卡尔曼滤波参数 === float kalman_Q; // 过程噪声协方差 float kalman_R; // 测量噪声协方差 int kalman_enable; // 0=禁用,1=启用 // === 鼠标控制参数 === int move_type; // 0=WinMove,1=GBIL 等 int aim_key; // 触发键1 (VK code) int aim_key1; // 触发键2 (VK code) int tracking_toggle_key; // 跟踪开启/关闭键 (VK code) int exit_key; // 退出程序键 (VK code) // === 单目标追踪锁定参数 === float lock_threshold; // 距离中心锁定阈值 (像素) int lock_frames; // 锁定前需持续多少帧 // === 平滑 (PID) 参数 === float xkp, xki, xkd; // X 方向 PID 三项系数 float ykp, yki, ykd; // Y 方向 PID 三项系数 // === 类别过滤 === std::vector<int> valid_classes; // 可跟踪类别列表 // === 锚点偏移比 === float anchor_x; // 框内 X 方向锚点比例 [0.0,1.0] float anchor_y; // 框内 Y 方向锚点比例 [0.0,1.0] // === 多目标跟踪 (MOT) 关联参数 === float iou_threshold; // IOU 关联阈值 [0.0,1.0] int max_lost_frames; // Track 丢失后允许的最大未匹配帧数 int min_hits; // Track 在被认为“有效”前需连续命中帧数 // === 预测系统参数 === int prediction_enable; // 0=禁用, 1=启用 float prediction_coefficient; // 预测系数 int prediction_history_size; // 历史记录数量 int system_delay; // 系统延迟(毫秒) float min_velocity_threshold; // 最小速度阈值 // === ADRC控制器参数(新增) === float adrc_w0; // 观测器带宽 float adrc_b0; // 控制增益 float adrc_wn; // 闭环带宽 float adrc_sigma; // 阻尼系数 };config.h代码和 #include "config.h" #include <windows.h> #include <cstring> Config::Config() { // ---- 默认值 ---- show_window = 1; conf_threshold = 0.4f; nms_threshold = 0.5f; aim_part = 1; xfov = 1.0f; yfov = 1.33f; screenshot_method = 0; kalman_Q = 0.0001f; kalman_R = 10.0f; kalman_enable = 1; move_type = 0; aim_key = 0x10; // Shift aim_key1 = 0x02; // 鼠标右键 tracking_toggle_key = 0x24; // Home exit_key = 0x23; // End lock_threshold = 50.0f; lock_frames = 5; xkp = 0.8f; xki = 0.005f; xkd = 0.15f; ykp = 0.8f; yki = 0.005f; ykd = 0.15f; anchor_x = 0.5f; anchor_y = 0.5f; // MOT 新增部分 iou_threshold = 0.3f; max_lost_frames = 5; min_hits = 3; // 预测系统默认值 prediction_enable = 1; prediction_coefficient = 0.8f; prediction_history_size = 10; system_delay = 50; min_velocity_threshold = 50.0f; // === ADRC默认参数(新增) === adrc_w0 = 50.0f; // 观测器带宽 adrc_b0 = 0.8f; // 控制增益 adrc_wn = 50.0f; // 闭环带宽 adrc_sigma = 1.0f; // 阻尼系数 } bool Config::loadFromFile(const std::string& filePath) { // ---- WINDOWS ---- show_window = GetPrivateProfileIntA("WINDOWS", "show_windows", show_window, filePath.c_str()); // ---- PRED ---- conf_threshold = GetPrivateProfileIntA("PRED", "conf_threshold", static_cast<int>(conf_threshold * 100), filePath.c_str()) / 100.0f; nms_threshold = GetPrivateProfileIntA("PRED", "nms_threshold", static_cast<int>(nms_threshold * 100), filePath.c_str()) / 100.0f; aim_part = GetPrivateProfileIntA("PRED", "aim_part", aim_part, filePath.c_str()); xfov = GetPrivateProfileIntA("PRED", "xfov", static_cast<int>(xfov * 100), filePath.c_str()) / 100.0f; yfov = GetPrivateProfileIntA("PRED", "yfov", static_cast<int>(yfov * 100), filePath.c_str()) / 100.0f; screenshot_method = GetPrivateProfileIntA("PRED", "Screenshot_method", screenshot_method, filePath.c_str()); // ---- 锚点 ---- anchor_x = GetPrivateProfileIntA("PRED", "anchor_x", static_cast<int>(anchor_x * 100), filePath.c_str()) / 100.0f; anchor_y = GetPrivateProfileIntA("PRED", "anchor_y", static_cast<int>(anchor_y * 100), filePath.c_str()) / 100.0f; // ---- 类别过滤 ---- valid_classes.clear(); { char buffer[256]; GetPrivateProfileStringA("PRED", "track_class", "", buffer, sizeof(buffer), filePath.c_str()); char* next = nullptr; char* token = strtok_s(buffer, ",", &next); while (token) { valid_classes.push_back(std::atoi(token)); token = strtok_s(nullptr, ",", &next); } } // ---- KALMAN ---- kalman_Q = GetPrivateProfileIntA("KALMAN", "process_noise", static_cast<int>(kalman_Q * 1e6), filePath.c_str()) / 1e6f; kalman_R = GetPrivateProfileIntA("KALMAN", "obs_noise", static_cast<int>(kalman_R * 100), filePath.c_str()) / 100.0f; kalman_enable = GetPrivateProfileIntA("KALMAN", "enable", kalman_enable, filePath.c_str()); // ---- MOUSE & CONTROL ---- move_type = GetPrivateProfileIntA("MOUSE", "move_type", move_type, filePath.c_str()); aim_key = GetPrivateProfileIntA("CONTROL", "aim_key", aim_key, filePath.c_str()); aim_key1 = GetPrivateProfileIntA("CONTROL", "aim_key1", aim_key1, filePath.c_str()); tracking_toggle_key = GetPrivateProfileIntA("CONTROL", "tracking_toggle_key", tracking_toggle_key, filePath.c_str()); exit_key = GetPrivateProfileIntA("CONTROL", "exit_key", exit_key, filePath.c_str()); // ---- TRACK (单目标) ---- lock_threshold = static_cast<float>(GetPrivateProfileIntA("TRACK", "lock_threshold", static_cast<int>(lock_threshold), filePath.c_str())); lock_frames = GetPrivateProfileIntA("TRACK", "lock_frames", lock_frames, filePath.c_str()); // ---- SMOOTH (PID) ---- xkp = GetPrivateProfileIntA("SMOOTH", "xkp", static_cast<int>(xkp * 100), filePath.c_str()) / 100.0f; xki = GetPrivateProfileIntA("SMOOTH", "xki", static_cast<int>(xki * 1000), filePath.c_str()) / 1000.0f; xkd = GetPrivateProfileIntA("SMOOTH", "xkd", static_cast<int>(xkd * 100), filePath.c_str()) / 100.0f; ykp = GetPrivateProfileIntA("SMOOTH", "ykp", static_cast<int>(ykp * 100), filePath.c_str()) / 100.0f; yki = GetPrivateProfileIntA("SMOOTH", "yki", static_cast<int>(yki * 1000), filePath.c_str()) / 1000.0f; ykd = GetPrivateProfileIntA("SMOOTH", "ykd", static_cast<int>(ykd * 100), filePath.c_str()) / 100.0f; // ---- 预测系统参数 ---- prediction_enable = GetPrivateProfileIntA("PREDICTION", "prediction_enable", prediction_enable, filePath.c_str()); prediction_coefficient = GetPrivateProfileIntA("PREDICTION", "prediction_coefficient", static_cast<int>(prediction_coefficient * 100), filePath.c_str()) / 100.0f; prediction_history_size = GetPrivateProfileIntA("PREDICTION", "prediction_history_size", prediction_history_size, filePath.c_str()); system_delay = GetPrivateProfileIntA("PREDICTION", "system_delay", system_delay, filePath.c_str()); min_velocity_threshold = static_cast<float>(GetPrivateProfileIntA("PREDICTION", "min_velocity_threshold", static_cast<int>(min_velocity_threshold), filePath.c_str())); // ---- MOT 关联配置 ---- iou_threshold = GetPrivateProfileIntA("MOT", "iou_threshold", static_cast<int>(iou_threshold * 100), filePath.c_str()) / 100.0f; max_lost_frames = GetPrivateProfileIntA("MOT", "max_lost_frames", max_lost_frames, filePath.c_str()); min_hits = GetPrivateProfileIntA("MOT", "min_hits", min_hits, filePath.c_str()); // === ADRC参数加载(修改后) === char buffer[32]; if (GetPrivateProfileStringA("ADRC", "w0", "", buffer, sizeof(buffer), filePath.c_str())) { adrc_w0 = std::stof(buffer); } if (GetPrivateProfileStringA("ADRC", "b0", "", buffer, sizeof(buffer), filePath.c_str())) { adrc_b0 = std::stof(buffer); } if (GetPrivateProfileStringA("ADRC", "wn", "", buffer, sizeof(buffer), filePath.c_str())) { adrc_wn = std::stof(buffer); } if (GetPrivateProfileStringA("ADRC", "sigma", "", buffer, sizeof(buffer), filePath.c_str())) { adrc_sigma = std::stof(buffer); } // 打印ADRC参数加载结果 printf("配置文件读取-ADRC参数: w0=%.1f, b0=%.2f, wn=%.1f, sigma=%.1f\n", adrc_w0, adrc_b0, adrc_wn, adrc_sigma); return true; }config.cpp代码,把修改后的完整代码发我 因为主程序的 // ==== 初始化控制器 ==== PIDController pid_x(config.xkp, config.xki, config.xkd); PIDController pid_y(config.ykp, config.yki, config.ykd); // ===== 新增:滑模控制器(解决动态目标跟踪延迟)===== SlidingModeController smc_x(config.smc_k, config.smc_lambda, config.smc_epsilon); SlidingModeController smc_y(config.smc_k, config.smc_lambda, config.smc_epsilon); // ===== 新增:轨迹管理器(解决目标丢失拖影)===== TrajectoryManager trajectory_mgr(config.max_misses, config.decay_factor); KalmanFilter kf(config.kalman_Q, config.kalman_R); printf("主程序-控制参数: PID X[%.2f, %.3f, %.2f] Y[%.2f, %.3f, %.2f]\n", config.xkp, config.xki, config.xkd, config.ykp, config.yki, config.ykd); printf("主程序-滑模参数: k=%.1f, λ=%.1f, ε=%.2f\n", config.smc_k, config.smc_lambda, config.smc_epsilon);和 // 应用移动(带平滑处理) mouse->updateTarget(final_dx * config.sensitivity, final_dy * config.sensitivity);报凑

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# 1. 网络嗅探器基础与重要性 在数字化的世界中,网络嗅探器是IT专业人员的重要工具,它允许我们监视和分析经过网络的数据包。本章将带您了解网络嗅探器的基本概念及其在网络安全和性能监控中的关键作用。 ## 网络嗅探器概述 网络嗅探器,通常被称为“抓包工具”或“协议分析器”,是一种可以监听、记录和分析网络流量的程序或设备。它们在排除网络问题、进行安全审计和协议分析时发挥着重要作用。 ##