% 假设 data(1) 是需要转换的数值 num = data(1); char_var = char(num);转换成的char为空

如果`char_var`转换后的结果为空，那可能是由于以下几个原因：

1. **数值过大或过小**：某些数值无法直接转化为ASCII字符，比如非常大的整数或者负无穷等。在这种情况下，MATLAB会将其显示为特殊的空格或转义字符。

2. **非数值类型**：`data(1)`不是数值型数据，例如它可能是一个逻辑值、NaN（Not a Number）、 Inf（正无穷大或负无穷大），或者是单元格数组或其他非数值元素。`char()`函数只对数值类型有效。

3. **数值格式错误**：如果`num`含有科学记数法的形式（如`1e308`），如果没有正确的格式化，也可能导致空字符的结果。

4. **字符串长度限制**：在某些版本的MATLAB中，对于非常长的数值字符串，可能会因为内存限制或内部机制而显示为空。

为了确认具体原因，你可以检查`num`的类型和值，确保它是数值，并尝试添加适当的格式转换，例如：

format long   % 显示更详细的数值
disp(num)
char_var = char(num);  % 再次尝试转换

这会帮助你找出问题所在。

相关问题

def print_truth_table(self, node, text1): variables = [] i = 0 while i < len(text1): char = text1[i] if char.isalpha():#char是字母或数字 var_end = i + 1 while var_end < len(text1) and text1[var_end].isalpha(): var_end += 1 var_name = text1[i:var_end] variables.append(var_name) i = var_end else: i += 1 num_rows = 2 ** len(variables) max_var_len = max([len(var) for var in variables]) table_header = " | ".join(["{:<{}}".format(var, max_var_len) for var in variables]) + " | " + text1 print(table_header) for i in range(num_rows): data = {} binary_string = bin(i)[2:].zfill(len(variables)) for j in range(len(variables)): var = variables[j] value = int(binary_string[j]) data[var] = bool(value) result = self.evaluate_formula(node, data) row_values = [str(int(data[var])) for var in variables] + [str(int(result))] row_str = " ".join(row_values) print(row_str)

这段代码是用来实现打印逻辑表达式的真值表的，它接收两个参数，一个是逻辑表达式的树形结构，另一个是逻辑表达式的字符串表示。在函数中，首先通过解析逻辑表达式字符串获取其中的变量名，并计算需要打印的行数。然后使用字符串格式化的方式打印真值表的表头，接着使用循环构建真值表中的每一行数据，并调用 evaluate_formula 函数计算出该行数据对应的逻辑表达式的值。最后，将每一行的数据格式化成字符串并打印出来。

怎么把这段c#转换为c++dll函数实现，并在最后把c返回给c# InferenceSession session = new InferenceSession(modelPath); Mat src_f = copy_from_mat(img); var wl = m_width * m_height; VectorOfMat temp = new VectorOfMat(); CvInvoke.Split(src_f, temp); float[] typedArr = new float[3 * m_width * m_height]; unsafe { fixed (float* target = typedArr) { for (int i = 0; i < temp.Size; i++) { var rawDataPointer = temp[i].DataPointer; Buffer.MemoryCopy((byte*)rawDataPointer, (byte*)target + (i * wl * sizeof(float)), wl * sizeof(float), wl * sizeof(float)); } } } var input = new DenseTensor<float>(typedArr, new[] { 1, 3, m_height, m_width }); var inputs = new List<NamedOnnxValue> { NamedOnnxValue.CreateFromTensor("images", input) }; var results = session.Run(inputs).ToArray(); //var ooo = results[0].AsTensor<float>(); float[] c = results[0].AsTensor<float>().ToArray();

以下是将该段代码转换为C++ DLL函数的实现，并在最后将C++返回给C#的示例代码：

首先，需要在C++中引入相关头文件和命名空间：

#include <vector>
#include <string>
#include <fstream>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <numeric>
#include <chrono>
#include <memory>
#include <stdexcept>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <cassert>
#include <cmath>

#include <onnxruntime_cxx_api.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;
using namespace onnxruntime;

然后，实现C++ DLL函数：

// 将Mat对象复制到float数组
void copy_from_mat(Mat& img, float* target) {
    vector<Mat> temp;
    split(img, temp);
    int wl = img.cols * img.rows;
    for (int i = 0; i < temp.size(); i++) {
        uchar* rawDataPointer = temp[i].data;
        memcpy(target + i * wl, rawDataPointer, wl * sizeof(float));
    }
}

// 将C++返回给C#的结果转换为float数组
void results_to_float_array(OrtValue& result, float* c) {
    auto tensor = result.GetTensor<float>();
    auto tensor_shape = tensor.Shape();
    int num_elements = tensor_shape.Size();
    memcpy(c, tensor.Data(), num_elements * sizeof(float));
}

// 实现C++ DLL函数
extern "C" __declspec(dllexport) int run_session(float* img_data, int img_width, int img_height, char* model_path, float* c) {
    try {
        // 初始化InferenceSession
        SessionOptions session_options;
        session_options.SetGraphOptimizationLevel(GraphOptimizationLevel::ORT_ENABLE_ALL);
        session_options.SetExecutionMode(ExecutionMode::ORT_SEQUENTIAL);
        session_options.SetIntraOpNumThreads(1);
        session_options.SetInterOpNumThreads(1);
        session_options.SetGraphOptimizationLevel(GraphOptimizationLevel::ORT_ENABLE_EXTENDED);
        InferenceSession session(session_options);
        OrtMemoryInfo info("Cpu", OrtDeviceAllocator, 0, OrtMemTypeCPU);

        // 加载模型
        session.LoadModel(model_path);

        // 将输入数据复制到DenseTensor
        float* typedArr = new float[3 * img_width * img_height];
        copy_from_mat(img, typedArr);
        vector<int64_t> dims = {1, 3, img_height, img_width};
        auto input = OrtValue::CreateTensor<float>(info, typedArr, num_elements, dims.data(), dims.size());
        delete[] typedArr;

        // 执行推理
        vector<OrtValue> ort_outputs = session.Run({ {session.GetInputName(0), input} });

        // 将输出结果转换为float数组
        results_to_float_array(ort_outputs[0], c);

        return 0;
    } catch (const exception& ex) {
        cerr << ex.what() << endl;
        return -1;
    }
}

最后，需要在C#中声明C++ DLL函数，并调用该函数：

[DllImport("your_dll_name.dll")]
public static extern int run_session(float[] img_data, int img_width, int img_height, string model_path, float[] c);

// 调用C++ DLL函数
float[] img_data = ...; // 输入图像数据
int img_width = ...; // 输入图像宽度
int img_height = ...; // 输入图像高度
string model_path = ...; // 模型路径
float[] c = new float[...]; // 存储输出结果的数组
int ret = run_session(img_data, img_width, img_height, model_path, c);
if (ret == 0) {
    // 输出结果处理代码
} else {
    // 处理错误
}