opencv 怎么将vector<double> YValues 放入mat中

时间: 2024-03-11 18:50:49 浏览: 28
将vector<double> YValues放入Mat中,可以使用以下代码: ```c++ std::vector<double> YValues; int Size = YValues.size(); cv::Mat mat_array(1, Size, CV_64F); // 将vector数据复制到Mat中 memcpy(mat_array.data, YValues.data(), YValues.size()*sizeof(double)); ``` 首先,定义了一个vector<double>对象YValues,然后根据YValues的大小定义了一个Mat对象mat_array。最后,使用memcpy函数将vector中的数据复制到Mat中。 需要注意的是,这里使用memcpy函数的前提是vector和Mat对象的内存布局是相同的,即在内存中都是连续的double类型数据。如果vector和Mat对象的内存布局不同,需要使用其他方法来实现数据的复制。
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opencv 怎么将vector<double> XValues, std::vector<double> YValues 放入到mat中两行

将vector<double> XValues和YValues放入到Mat中,每个向量对应矩阵的一行,可以使用以下代码: ```c++ std::vector<double> XValues, YValues; int Size = XValues.size(); cv::Mat mat_array(2, Size, CV_64F); // 将XValues和YValues数据复制到Mat的两行中 memcpy(mat_array.row(0).data, XValues.data(), XValues.size()*sizeof(double)); memcpy(mat_array.row(1).data, YValues.data(), YValues.size()*sizeof(double)); ``` 首先,定义了两个vector<double>对象XValues和YValues,并根据XValues的大小定义了一个2行Size列的Mat对象mat_array。然后,使用memcpy函数将XValues和YValues中的数据分别复制到Mat的两行中。 需要注意的是,这里使用memcpy函数的前提是vector和Mat对象的内存布局是相同的,即在内存中都是连续的double类型数据。如果vector和Mat对象的内存布局不同,需要使用其他方法来实现数据的复制。

由void readDataset(string imagesFile, string labelsFile, vector<Mat>& images, vector<int>& labels) void convolve(Mat& input, Mat filter, Mat& output) void pool(Mat& input, Mat& output) void fullyConnected(Mat& input, Mat& weight, Mat& bias, Mat& output) void softmax(Mat& input, Mat& output) void cnnModel(Mat& input, Mat& output)组成的C++手写数字识别main函数实现

好的,以下是一个简单的手写数字识别的C++程序实现: ```c++ #include <iostream> #include <fstream> #include <vector> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; // 读取MNIST数据集 void readDataset(string imagesFile, string labelsFile, vector<Mat>& images, vector<int>& labels) { ifstream ifsImages(imagesFile, ios::binary); ifstream ifsLabels(labelsFile, ios::binary); if (!ifsImages.is_open() || !ifsLabels.is_open()) { cout << "Failed to open file." << endl; return; } int magicImages, magicLabels, numImages, numLabels; ifsImages.read((char*)&magicImages, sizeof(magicImages)); ifsLabels.read((char*)&magicLabels, sizeof(magicLabels)); ifsImages.read((char*)&numImages, sizeof(numImages)); ifsLabels.read((char*)&numLabels, sizeof(numLabels)); magicImages = reverseInt(magicImages); magicLabels = reverseInt(magicLabels); numImages = reverseInt(numImages); numLabels = reverseInt(numLabels); for (int i = 0; i < numImages; ++i) { Mat image = Mat::zeros(28, 28, CV_8UC1); for (int r = 0; r < 28; ++r) { for (int c = 0; c < 28; ++c) { unsigned char pixel; ifsImages.read((char*)&pixel, sizeof(pixel)); image.at<uchar>(r, c) = pixel; } } images.push_back(image); } for (int i = 0; i < numLabels; ++i) { unsigned char label; ifsLabels.read((char*)&label, sizeof(label)); labels.push_back((int)label); } } // 卷积操作 void convolve(Mat& input, Mat filter, Mat& output) { int filterSize = filter.rows; int pad = filterSize / 2; Mat paddedInput; copyMakeBorder(input, paddedInput, pad, pad, pad, pad, BORDER_CONSTANT, Scalar(0)); output.create(input.rows, input.cols, input.type()); for (int r = pad; r < paddedInput.rows - pad; ++r) { for (int c = pad; c < paddedInput.cols - pad; ++c) { double sum = 0.0; for (int fr = 0; fr < filterSize; ++fr) { for (int fc = 0; fc < filterSize; ++fc) { int ir = r - pad + fr; int ic = c - pad + fc; sum += paddedInput.at<double>(ir, ic) * filter.at<double>(fr, fc); } } output.at<double>(r - pad, c - pad) = sum; } } } // 池化操作 void pool(Mat& input, Mat& output) { output.create(input.rows / 2, input.cols / 2, input.type()); for (int r = 0; r < input.rows; r += 2) { for (int c = 0; c < input.cols; c += 2) { double maxVal = 0.0; for (int pr = 0; pr < 2; ++pr) { for (int pc = 0; pc < 2; ++pc) { double val = input.at<double>(r + pr, c + pc); if (val > maxVal) { maxVal = val; } } } output.at<double>(r / 2, c / 2) = maxVal; } } } // 全连接层操作 void fullyConnected(Mat& input, Mat& weight, Mat& bias, Mat& output) { output.create(1, weight.cols, CV_64FC1); for (int c = 0; c < weight.cols; ++c) { double sum = 0.0; for (int r = 0; r < weight.rows; ++r) { sum += input.at<double>(r) * weight.at<double>(r, c); } sum += bias.at<double>(0, c); output.at<double>(0, c) = sum; } } // Softmax操作 void softmax(Mat& input, Mat& output) { output.create(1, input.cols, CV_64FC1); double sum = 0.0; for (int c = 0; c < input.cols; ++c) { double expVal = exp(input.at<double>(0, c)); output.at<double>(0, c) = expVal; sum += expVal; } for (int c = 0; c < input.cols; ++c) { output.at<double>(0, c) /= sum; } } // CNN模型 void cnnModel(Mat& input, Mat& output) { // 卷积层1 Mat filter1 = (Mat_<double>(5, 5) << -1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,24,24,24,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1); Mat conv1; convolve(input, filter1, conv1); // 激活函数ReLU Mat relu1; cv::max(0, conv1, relu1); // 池化层1 Mat pool1; pool(relu1, pool1); // 卷积层2 Mat filter2 = (Mat_<double>(5, 5) << -1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,24,24,24,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1); Mat conv2; convolve(pool1, filter2, conv2); // 激活函数ReLU Mat relu2; cv::max(0, conv2, relu2); // 池化层2 Mat pool2; pool(relu2, pool2); // 全连接层1 Mat fcInput = pool2.reshape(1, 1); Mat weight1 = (Mat_<double>(fcInput.cols, 128) << ...); Mat bias1 = (Mat_<double>(1, 128) << ...); Mat fc1; fullyConnected(fcInput, weight1, bias1, fc1); // 激活函数ReLU Mat relu3; cv::max(0, fc1, relu3); // 全连接层2 Mat weight2 = (Mat_<double>(relu3.cols, 10) << ...); Mat bias2 = (Mat_<double>(1, 10) << ...); Mat fc2; fullyConnected(relu3, weight2, bias2, fc2); // Softmax softmax(fc2, output); } int main() { // 读取MNIST数据集 vector<Mat> images; vector<int> labels; readDataset("train-images-idx3-ubyte", "train-labels-idx1-ubyte", images, labels); // 训练CNN模型 for (int i = 0; i < images.size(); ++i) { Mat input = images[i] / 255.0; Mat output; cnnModel(input, output); // 计算损失函数 double loss = 0.0; for (int c = 0; c < output.cols; ++c) { int label = (c == labels[i]) ? 1 : 0; loss += -label * log(output.at<double>(0, c)); } // 反向传播更新权重和偏置 // ... } return 0; } ``` 需要注意的是,这只是一个简单的手写数字识别程序实现,具体的实现细节还需要根据实际需求进行调整和完善。

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