用AI助手写程序

用AI帮助写程序究竟靠不靠谱，下面来测试一下：

在文心一言中输入：写一个C++ Windows API串口通信程序。结果如下：

#include <windows.h>  
#include <iostream>  // 串口配置  
void ConfigureCommPort(HANDLE hComm) {  DCB dcbSerialParams = {0};  dcbSerialParams.DCBlength = sizeof(dcbSerialParams);  if (!GetCommState(hComm, &dcbSerialParams)) {  std::cerr << "Error getting state" << std::endl;  return;  }  dcbSerialParams.BaudRate = CBR_9600;  dcbSerialParams.ByteSize = 8;  dcbSerialParams.StopBits = ONESTOPBIT;  dcbSerialParams.Parity = NOPARITY;  if (!SetCommState(hComm, &dcbSerialParams)) {  std::cerr << "Error setting serial port state" << std::endl;  return;  }  COMMTIMEOUTS timeouts = {0};  timeouts.ReadIntervalTimeout = 50;  timeouts.ReadTotalTimeoutConstant = 50;  timeouts.ReadTotalTimeoutMultiplier = 10;  timeouts.WriteTotalTimeoutConstant = 50;  timeouts.WriteTotalTimeoutMultiplier = 10;  if (!SetCommTimeouts(hComm, &timeouts)) {  std::cerr << "Error setting timeouts" << std::endl;  return;  }  
}  // 发送数据  
bool WriteCommPort(HANDLE hComm, const char* data, DWORD length) {  DWORD bytes_written;  if (!WriteFile(hComm, data, length, &bytes_written, NULL)) {  std::cerr << "Error writing to serial port" << std::endl;  return false;  }  return true;  
}  // 接收数据  
bool ReadCommPort(HANDLE hComm, char* buffer, DWORD buffer_size, LPDWORD bytes_read) {  if (!ReadFile(hComm, buffer, buffer_size, bytes_read, NULL)) {  std::cerr << "Error reading from serial port" << std::endl;  return false;  }  return true;  
}  int main() {  HANDLE hComm;  hComm = CreateFile("COM3", GENERIC_READ | GENERIC_WRITE, 0, 0, OPEN_EXISTING, FILE_ATTRIBUTE_NORMAL, 0);  if (hComm == INVALID_HANDLE_VALUE) {  std::cerr << "Error opening serial port" << std::endl;  return 1;  }  ConfigureCommPort(hComm);  const char* send_data = "Hello, Serial Port!";  if (!WriteCommPort(hComm, send_data, strlen(send_data))) {  CloseHandle(hComm);  return 1;  }  char buffer[128];  DWORD bytes_read;  if (!ReadCommPort(hComm, buffer, sizeof(buffer), &bytes_read)) {  CloseHandle(hComm);  return 1;  }  buffer[bytes_read] = '\0'; // Null-terminate the string  std::cout << "Received: " << buffer << std::endl;  CloseHandle(hComm);  return 0;  
}

 在钉钉AI助手中同样输入：写一个C++ Windows API串口通信程序，钉钉AI助手结果如下：

        编写一个使用C++和Windows API进行串口通信的程序，涉及到使用Windows的串行通信API函数。以下是一个基础示例程序的概要和关键步骤，这应当能指引你开始编码：1. 包含必要的头文件：首先，在你的C++源文件中包含Windows API中关于串口通信的头文件。#include <windows.h>
#include <stdio.h>
cpp2. 定义串口句柄和配置结构体：你需要一个HANDLE变量来存储串口句柄，并设置DCB结构体来配置串口。HANDLE hSerial;
DCB dcbSerialParams;
cpp3. 打开串口：使用CreateFile函数以指定的参数打开串口。hSerial = CreateFile("COM1", // 串口号，根据实际情况修改
GENERIC_READ | GENERIC_WRITE,
0,
NULL,
OPEN_EXISTING,
0,
NULL);
if (hSerial == INVALID_HANDLE_VALUE) {
// 处理错误
}
cpp4. 配置串口参数：使用GetCommState获取当前配置，然后修改DCB结构体的成员以设置所需的波特率、数据位、停止位等，最后用SetCommState应用配置。if (!GetCommState(hSerial, &dcbSerialParams)) {
// 处理错误
}
// 配置DCB结构体...
dcbSerialParams.BaudRate = CBR_9600; // 波特率
dcbSerialParams.ByteSize = 8; // 数据位数
dcbSerialParams.StopBits = ONESTOPBIT; // 停止位
dcbSerialParams.Parity = NOPARITY; // 无校验位

if (!SetCommState(hSerial, &dcbSerialParams)) {
// 处理错误
}
cpp5. 读写操作：使用ReadFile和WriteFile函数进行数据的读写。DWORD dwBytesRead, dwBytesWritten;
char buffer[100];

// 写数据
if (!WriteFile(hSerial, "Hello COM1", sizeof("Hello COM1") - 1, &dwBytesWritten, NULL)) {
// 处理错误
}

// 读数据
if (!ReadFile(hSerial, buffer, sizeof(buffer), &dwBytesRead, NULL)) {
// 处理错误
}
buffer[dwBytesRead] = '\0'; // 添加字符串结束符
printf("Received: %s\n", buffer);
cpp6. 关闭串口：使用CloseHandle关闭串口句柄。CloseHandle(hSerial);
cpp以上是一个基本的C++ Windows API串口通信程序的框架。请根据实际需求调整串口号、波特率等参数，并添加适当的错误处理机制。由于编写和调试实际代码超出了我的直接服务范围，我无法直接为你编写或测试代码。但根据上述指南，你应该能够着手实现你的串口通信程序。

   2  在文心一言中输入：写一个OpenCV Mat对象转BitMap对象程序。结果如下：

import org.opencv.android.Utils;  
import org.opencv.core.Mat;  import android.graphics.Bitmap;  public Bitmap matToBitmap(Mat src) {  // 创建一个空的Bitmap对象  Bitmap bmp = null;  if (src != null && !src.empty()) {  // 将Mat对象转换为Bitmap，这里注意OpenCV的Mat图像是BGR格式，而Android Bitmap是ARGB_8888格式  // 因此，我们不需要进行颜色空间转换（如果Mat已经是RGB，则需要）  // 第二个参数是是否需要对图像进行缩放，这里传入false表示不进行缩放  // 第四个参数是要求的目标Bitmap的像素类型，这里使用ARGB_8888  bmp = Bitmap.createBitmap(src.cols(), src.rows(), Bitmap.Config.ARGB_8888);  // 调用Utils类的matToBitmap方法完成转换  Utils.matToBitmap(src, bmp);  }  return bmp;  
}

   再输入：写一个OpenCV C++ Mat对象转BitMap对象程序，结果如下：

#include <opencv2/opencv.hpp>  
#include <vector>  // 假设这个函数用于将Mat转换为字节数组（模拟Bitmap数据）  
std::vector<unsigned char> MatToByteArray(const cv::Mat& mat) {  if (mat.empty()) {  throw std::runtime_error("Mat is empty!");  }  // OpenCV的Mat是BGR格式的，我们需要转换为ARGB格式（Android Bitmap格式）  // 注意：这里我们简单地忽略了Alpha通道，将其设置为255（不透明）  std::vector<unsigned char> bitmapData;  bitmapData.resize(mat.rows * mat.cols * 4); // ARGB，所以每个像素4个字节  for (int y = 0; y < mat.rows; ++y) {  for (int x = 0; x < mat.cols; ++x) {  cv::Vec3b bgr = mat.at<cv::Vec3b>(y, x); // 获取BGR像素值  // 设置ARGB值，注意顺序和忽略Alpha（设为255）  bitmapData[(y * mat.cols + x) * 4 + 0] = 255; // A  bitmapData[(y * mat.cols + x) * 4 + 1] = bgr[2]; // R  bitmapData[(y * mat.cols + x) * 4 + 2] = bgr[1]; // G  bitmapData[(y * mat.cols + x) * 4 + 3] = bgr[0]; // B  }  }  return bitmapData;  
}  // 注意：这个函数没有直接创建Android Bitmap对象，而是创建了一个可以在C++中使用的字节数组  
// 你需要通过JNI将这个字节数组传递给Java层，并在那里创建Bitmap对象

 在钉钉AI助手中输入：写一个OpenCV Mat对象转BitMap对象程序，结果如下：

        要将OpenCV的Mat对象转换为Windows GDI的Bitmap对象，你可以按照以下步骤编写程序：1. 包含必要的头文件： 确保你的程序包含了OpenCV和Windows GDI相关的头文件。#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <windows.h>
cpp2. 定义转换函数： 创建一个函数，该函数接受一个OpenCV的cv::Mat对象，并返回一个指向HBITMAP（位图句柄）的指针。这个函数将执行实际的转换操作。HBITMAP MatToBitmap(const cv::Mat& matImage)
{
if (matImage.empty())
return NULL;

// 获取图像的宽度和高度
int width = matImage.cols;
int height = matImage.rows;

// 创建兼容DC（设备上下文）
HDC hdc = GetDC(NULL);
HDC compatibleDC = CreateCompatibleDC(hdc);

// 创建Bitmap信息头
BITMAPINFO bmi;
memset(&bmi, 0, sizeof(bmi));
bmi.bmiHeader.biSize = sizeof(BITMAPINFOHEADER);
bmi.bmiHeader.biWidth = width;
bmi.bmiHeader.biHeight = -height; // 高度为负表示顶部向下增长
bmi.bmiHeader.biPlanes = 1;
bmi.bmiHeader.biBitCount = 32;
bmi.bmiHeader.biCompression = BI_RGB;

// 创建DIB（设备无关位图）
void* pBits;
HBITMAP hBitmap = CreateDIBSection(compatibleDC, &bmi, DIB_RGB_COLORS, &pBits, NULL, 0);

// 将Mat数据复制到Bitmap
memcpy(pBits, matImage.data, matImage.total() * matImage.elemSize());

// 清理
DeleteDC(compatibleDC);
ReleaseDC(NULL, hdc);

return hBitmap;
}
cpp3. 使用转换函数： 现在，你可以使用上面定义的MatToBitmap函数将任何OpenCV的Mat对象转换为Bitmap对象。例如：int main()
{
cv::Mat img = cv::imread("image_path.jpg"); // 读取图像
if (img.empty())
{
std::cout << "Could not open or find the image" << std::endl;
return -1;
}

HBITMAP hBitmap = MatToBitmap(img);
if (hBitmap != NULL)
{
// 使用hBitmap进行GDI操作，如显示在窗口等
// ...

// 不要忘记释放Bitmap资源
DeleteObject(hBitmap);
}

return 0;
}
cpp以上代码演示了如何将OpenCV的Mat对象转换为Windows Bitmap对象，并提供了基本的错误检查和资源管理。请根据你的具体应用场景调整和使用这段代码。由于我已经提供了完整的解决方案，接下来的操作为：内容由AI生成保存代码到文档如何在C++中显示Bitmap？这段代码有哪些优化空间？

      二者比较，文心一言像个老手认真在写程序（先不说这个程序怎么样），钉钉AI助手感觉有点像在写教程。不管怎么样，对写程序确实都有些帮助，是很好的工具。想依靠它们来独立完成一个功能齐全的复杂程序，目前还不太现实。