Pointers OpenCV使用数据填充CvMat并对其进行验证

下面我有一个训练集结构向量，叫做数据

class TrainingSet
{
public:
int time;
float input[2];
float output[3*NUM_TRACKING_POINTS];

TrainingSet(int t, float in[2], float out[3*NUM_TRACKING_POINTS])
{
    time = t;
    for (int i = 0; i < 2; i++)
        input[i] = in[i];
    for (int i = 0; i < 3*NUM_TRACKING_POINTS; i++)
        output[i] = out[i];
}
TrainingSet()
{

}
};

然后我尝试将这个向量的内容，放入CvMats中，以训练神经网络

int datasize = data.size();
float** in = new float*[datasize];
float** out = new float*[datasize];

for (int i = 0; i < datasize; i++) {
    in[i] = new float[2*TIME_STEPS];
    out[i] = new float[3*NUM_TRACKING_POINTS];
}

for ( int i = 0 ; i < datasize; i ++)
{
    // get the first set in the sequence.
    TrainingSet tset = data.front();
    data.pop();

    // get the inputs
    in[i] = new float[2*TIME_STEPS];
    in[i][0] = tset.input[0];
    in[i][1] = tset.input[1];

    // get the outputs
    out[i] = new float[3*NUM_TRACKING_POINTS];
    for (int j = 0; j < 3*NUM_TRACKING_POINTS; j++)
        out[i][j] = tset.output[j];

    for (int j = 2; j < 2*TIME_STEPS; j++)
    {
        if (i == 0)
            in[i][j] = 0.0f;
        else
            in[i][j] = in[i - 1][j - 2];
    }
}

// make matrices from data.
CvMat *trainInput = cvCreateMat(datasize, 2*TIME_STEPS, CV_32FC1);
cvInitMatHeader(trainInput, datasize, 2*TIME_STEPS, CV_32FC1, in);
CvMat *trainOutput = cvCreateMat(datasize, 3*NUM_TRACKING_POINTS, CV_32FC1);
cvInitMatHeader(trainOutput, datasize, 3*NUM_TRACKING_POINTS, CV_32FC1, out);

for (int x = 0; x < datasize; x++)
{
    cout << "IN: ";
    for (int y = 0; y < 2*TIME_STEPS; y++)
        cout << cvmGet(trainInput, x, y) << " ";
    cout << endl << "IN: ";
    for (int y = 0; y < 2*TIME_STEPS; y++)
        cout << in[x][y] << " ";
    cout << endl << "OUT: ";
    for (int y = 0; y < 3 * NUM_TRACKING_POINTS; y++)
        cout << cvmGet(trainOutput, x, y) << " ";
    cout << endl << "OUT: ";
    for (int y = 0; y < 3 * NUM_TRACKING_POINTS; y++)
        cout << out[x][y] << " ";
    cout << endl << endl;
}

最后一个forloop是检查矩阵内容是否是我刚刚输入的数据，但它们不匹配。这些矩阵似乎有完全不同的数据

有什么想法吗？

在我看来，输入和输出不是一个连续的数组，而是一个指针数组

我认为cvMat需要一个连续的内存阵列才能对其进行操作

此外，创建阵列后，不需要从中创建CvMat，只需 使用

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首先我应该声明我不经常使用C++，我不是很好。也就是说，我不知道如何为这些数据创建一个连续数组。由于训练集中数据文件的长度是可变的，所以训练集中的数据也是可变的。另外，神经网络的训练功能需要输入和输出集的矩阵来训练，你能给我一个使用CvSetData训练神经网络的例子吗？我发现我可以用以下方法来实例化我的矩阵：CvMat TRAINPUT=cvMatdatasize，2*时间步长，CV_32S，in；CvMat trainOutput=cvMatdatasize，3*NUM_跟踪点，CV_32FC1，输出；但这会导致一个奇怪的问题，它根本无法运行程序。它可以编译，但当我运行它时，它会在它到达我的程序之前给我一个异常，在内核的某个地方。

CvSetData( header, data ).