我尝试了以下想法：从数据表中绘制图表并来自如何将数据绑定到MS图表我不确定我是否缺少愚蠢的事情或我的情况有所不同。我有一个DataTable命名：DataTableUsedToPlotGraph。这个DataTable包含几列（例如，临时，时间，time_formated，foder_name...）。我想用这两列的数据绘制图形DataTable（x-时间列与y-时间列）。我尝试的是（它说我不仅需要x点，而且还需要y点；如果我尝试将x和y放置：不能从'system.data.databable转换为'system.collections.ienumosity'）：ChartTempVsTime
我正在使用VisualC++将二进制数据加载到float中，如下所示:doubledValue;memcpy(&dValue,lpData,sizeof(dValue));对于正常情况，这将正常工作。然而，在极少数情况下，当二进制数据损坏时，dValue将无效，对其进行任何进一步操作将导致“浮点无效操作”异常。我在调试器中检查了dValue，它显示为-1.#QNAN00000000000。为了防止异常，我需要在从二进制数据加载后验证dValue。我尝试使用:if(_finite(dValue)){…dosometasks…}但是无效的dValue仍然会导致_finite函数引发Floa
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭3年前。Improvethisquestion我有一个大的3D矩阵和一个小的3D矩阵，我想使用基于3Dfft的卷积在大矩阵中为我的小3D矩阵找到最佳匹配。您有任何C++代码可以做到这一点吗？
我试图将Matimg1的非零元素索引存储到vectorvp1中，但它显示了cv::Exceptionatmemorylocation错误。当垫子不包含任何非零元素时会发生这种情况。示例代码如下。从img中找到非零元素索引并存储在vp中是成功的，但是从img1到vp1中存储非零元素索引显示错误。解决此问题的任何帮助将不胜感激。我只需要点vector中的坐标，因为我的算法的其余部分是基于它运行的。#include#include#includeusingnamespacecv;intmain(){Matimg(10,10,CV_8U,Scalar::all(0));img.at(0,2)=
我编写了一个程序来加载、保存黑白png图像并执行fft和ifft。经过多次调试，我终于得到了一些连贯的输出，却发现它扭曲了原始图像。输入:fft:简单:据我测试，每个数组中的像素数据都被正确存储和转换。像素存储在两个数组中，“data”包含每个像素的b/w值，“complex_data”是“data”的两倍长，并在交替索引中存储每个像素的实部b/w值和虚部。我的fft算法在结构类似于“complex_data”的数组上运行。在读取用户命令的代码之后，这里是有问题的代码:if(cmd=="fft"){if(height>width)size=height;elsesize=width;N
我想知道是否可以使用cv::FileStorage类从xml文件加载Point2f的vectorvector。这是我尝试保存的内容:filestorage这是为了加载:FileNodek=n["ObjPoints"];inti=0;for(FileNodeIteratorit=k.begin();it!=k.end();++it){MatinMat;k["ObjPoints_"+IntToString(i)]>>inMat;vectortmp=Mat_(inMat);++i;objPoints.push_back(tmp);}其中objPoints是一个vector>并且IntToSt
我想继承bg::model::point用自己的功能扩展它。*point*s应存储在rtree中.以下最小示例无法编译我的派生点(boost1.54，gcc4.7.2)的用法:#include#include#include#include#include#includenamespacebg=boost::geometry;namespacebgi=boost::geometry::index;namespaceboost{namespacegeometry{namespaceindex{//apparentlynecessary:templatestructindexable>{t
我有一些信号，我将它们加起来形成一个更大的信号，其中每个信号都位于不同的频率区域。现在，我使用FFTW对大信号执行FFT运算，并切出具体的FFTbin(信号所在的位置)。例如:大信号用1024点进行FFT变换，信号的采样率为fs=200000。我通过以下方式计算给定起始频率和终止频率的具体bin位置:tIndex.iStartPos=(int64_t)((tFreqs.i64fstart)/(mSampleRate/uFFTLen));例如我得到的第一个信号被切掉了16个bin。现在，我再次使用FFTW进行IFFT变换并取回16个复数值(因为我为16个bin保留了vector)。但是当
我正在开发一种多次调用FFT函数的算法。我有几个时间限制(需要实时)，所以我需要尽量减少每次FFT调用所花费的时间。我正在使用OpenCV库，我已经用两种不同的方法实现了我的代码:使用FFTW库。数据/内存管理+FFT(8ms)=14ms(平均，FFT_MEASURE标志)。使用OpenCVfft函数。数据/内存管理+FFT(21ms)=23ms(平均值)。由于我的输入数据总是固定为512x512像素的真实图像，你认为如果我自己实现基于DFT数学定义的FFT算法，存储正弦/余弦表，我可以获得更好的性能还是FFTW库真的很优化吗？有更好的想法吗？所有想法和建议将不胜感激。到目前为止，我不
我正在使用OpenCV模板匹配在另一幅图像中查找一幅图像。特别是matchTemplate()，它返回包含匹配相似度图的cv::Mat。除了使用minMaxLoc()之外，还有什么方法可以对包含在cv::Mat中的cv::Point进行排序吗？minMaxLoc(result,&minVal,&maxVal,&minLoc,&maxLoc);我试过:cv::Mat_::iteratorit=result.begin();cv::Mat_::iteratorend=result.end();for(;it!=end;++it){cv::Pointtest(it.pos());}成功有限。
