memset和memcpy和memcpy

本文介绍了C/C++中的三个重要内存操作函数:memcpy、memmove和memset的功能及使用方法。memcpy用于不重叠内存区域的数据复制,memmove支持重叠内存区域的数据移动,而memset则用于在指定内存区域填充特定值。

1.函数原型

  void *memcpy(void *dest, const void *src, int n);
编辑本段
功能

  由src指向地址为起始地址的连续n个字节的数据复制到以dest指向地址为起始地址的空间内。
所需头文件

  #include <string.h>
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返回值

  函数返回一个指向dest的指针。
说明

  1.source和destin所指内存区域不能重叠,函数返回指向destin的指针。
  2.与strcpy相比,memcpy并不是遇到'\0'就结束,而是一定会拷贝完n个字节。
  3.如果目标数组destin本身已有数据,执行memcpy()后,将覆盖原有数据(最多覆盖n)。如果
要追加数据,则每次执行memcpy后,要将目标数组地址增加到你要追加数据的地址。
  //注意,source和destin都不一定是数组,任意的可读写的空间均可。---wk

2.函数简介

  原型:void *memmove( void* dest, const void* src, size_tcount );
  用法:#include <string.h>或#include <memory.h>
  功能:由src所指内存区域复制count个字节到dest所指内存区域。
  说明:src和dest所指内存区域可以重叠,但复制后dest内容会被更改。函数返回指向dest的指针

  相关函数:memset、memcpy
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程序示例

  // memmove.c
  #include <stdio.h>
  #include <string.h>
  int main(void)
  {
  char s[]="Golden Global View";
  memmove(s,s+7,strlen(s)+1-7);
  printf("%s",s);
  getchar();
  return 0;
  }
3.需要的头文件

  在C中 <memory.h> or <string.h>
  在C++中 <cstring>
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函数原型

  void *memset(void *s, int ch, size_t n);
  函数解释:将s中前n个字节替换为ch并返回s;
  memset:作用是在一段内存块中填充某个给定的值,它是对较大的结构体或数组进行清零操作的一
种最快方法。

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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