用位域进行base64 的解码;

本文介绍了一种Base64解码的实现方法,通过定义结构体和联合体来完成字符到字节的转换,并提供了完整的C语言源代码示例。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >


 

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#define OK 1
#define ERROR_INPUT 0

struct fun
{
 unsigned char a:6;
 unsigned char b:2;
 unsigned char c:4;
 unsigned char d:4;
 unsigned char e:2;
 unsigned char f:6;
};
//建立一个联合体
union
{
 struct fun on;
 char A[3];
}un;
char *MTABLE = "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789+/";
                    //建立一个表
/*
 * Function  : base64Dncode
 * description : base64解码;
 * param in  : src待解码字符串
 * param ou  : dst 解码够的字符串
 * return       : OK 正常运行
 *    : ERROR_INPUT 输入错误;
 *
 * */     //
int base64Dncode(char *dst,const char *src)
{
 if(!dst||!src||*src=='\0')
  return ERROR_INPUT;
 int i = 0;
 int t = 0;
 char n = 0;
 int stlen = strlen(src);
 int count = (stlen) / 4;
 char a[4] = {0};
 for(i = 0; i < count; i++)
 {
  for(t= 0; t < 4;t++)
  {
   n = 0;
   while(1)                            //找出字符对应表上的位置;
   {
    if( *(src+t) == MTABLE[n] )
    {
      break;
    }
    if( *(src + t) == '=')
    {
     n  = '\0';
     break;
    }
    n++;
   }
   a[t]= n;
  }
  un.on.f = a[0];      //将位置数值 一一赋值给联合体;
  un.on.e = a[1]>>4;
  un.on.d = a[1]&0x0f;
  un.on.c = a[2]>>2;
  un.on.b = a[2]&0x3;
  un.on.a = a[3];
  *dst = un.A[2];       //从联合体中 取出 解码后的数值 赋值给dst;
  *(dst + 1) = un.A[1];
  *(dst + 2) = un.A[0];
  dst += 3;
  src += 4;
 }
 return OK;
}
int main()
{
 int ret;
 char src[1024] = {0};
 char dst[1024] = {0};
 scanf("%s",src);
 ret = base64Dncode(dst , src);
 if(ret == OK)
 {
  printf("%s\n",dst);
 }
 else
  printf("ERROR %d\n",ret);
 return 0;
}
 

 

 

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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