C#调用matlab出现“MWNumericArray的类型初始值设定项引发异常”错误,求解!!。

zhouman33 2012-05-23 03:50:33
软件版本为VS2010 ,MATLAB2011a
程序是别人运行通过的程序,拿来我的电脑运行出现如下错误

private double[,] train_x;

MWNumericArray rx =train_x;这一行出现““MathWorks.MATLAB.NET.Arrays.MWNumericArray”的类型初始值设定项引发异常。”
另外本机已安装MCRInstall.exe

在网上找了好多答案都不成功,求各位大仙帮忙。。小女子万分感谢。。

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dongyan_xia 2014-11-25
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嘻嘻,记得采纳哦
dongyan_xia 2014-11-25
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你解决了没,我现在找到解决方法了,大致的原因有下面几个: 1.引用dll的时候出错了,注意加入的不是src下的dll而是distrib下面的dll,这个就是我出现的错误 2.一定要加入MWArray.dll在matlab的安装路径下D:\Program Files\MATLAB\R2008a\toolbox\dotnetbuilder\bin\win32\v2.0 3.记得安装MCRinstaller.exe,它的位置在matlab安装目录下toolbox\compiler\deploy\win32\MCRInstaller.exe 4.注册,我们可以在其他编辑器下可以对其进行调用在cmd下进入matlab下的 bin/win32的目录下,输入regsvr32 mwcomutil.dll 注意32后面还要一个空格。 希望我的回答能帮助到大家哈。
turn88 2013-04-25
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使用regsvr32对dll注册,格式:regsvr32 “dll路径”保存.bat,运行
天上飞猪 2013-02-25
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http://blog.csdn.net/lisiyi523897080/article/details/8513513这个 你可以去看一下~~
天上飞猪 2013-02-25
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引用 5 楼 lisiyi523897080 的回复:
啊 啊 。。介个嘛 应该是版本的问题,我测试了一下。我的版本vs2008,2012M。我们办公室三个人,其中有个和我环境一样。另外一个M的程序为2009,我把程序分别给他们一份,2009执行就类型初始化错误。
这个我做过写了个的文档,需要的话可以给你。
xzhcehui 2013-02-25
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引用 5 楼 lisiyi523897080 的回复:
啊 啊 。。介个嘛 应该是版本的问题,我测试了一下。我的版本vs2008,2012M。我们办公室三个人,其中有个和我环境一样。另外一个M的程序为2009,我把程序分别给他们一份,2009执行就类型初始化错误。
vs2008和2010a 同样出现类似问题 也感觉是版本的问题
天上飞猪 2013-01-14
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啊 啊 。。介个嘛 应该是版本的问题,我测试了一下。我的版本vs2008,2012M。我们办公室三个人,其中有个和我环境一样。另外一个M的程序为2009,我把程序分别给他们一份,2009执行就类型初始化错误。
rhettsun 2012-11-30
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我也刚刚遇到了同样的问题. 同问.
lee2565 2012-06-11
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如果已添加path环境变量,没问题的话,就是系统盘区权限问题,麻麻滴,这个权限搞了我半天啊啊啊啊啊啊啊啊
zhouman33 2012-05-24
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怎么没人帮忙啊
zhouman33 2012-05-23
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没有帮忙啊,自己顶顶
数据集可视化效果可参见下方展示。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[保龄球(bowling)] · 训练集:594 张 · 验证集:75 张 · 测试集:74 张 · 总计:743 张 该数据集聚焦于室内保龄球馆场景,系统性采集了多角度、多姿态下保龄球在不同运动阶段的视觉特征,为保龄球运动过程中的球体识别与轨迹分析提供了高质量标注样本,具有明确的体育训练与智能辅助系统开发价值。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 100 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9938** mAP50-95 | 0.6966 Precision | 0.9740 Recall | 0.9974 train/box_loss | 0.9113 train/cls_loss | 0.2862 val/box_loss | 1.1516 val/cls_loss | 0.3116 【训练过程分析】 100 轮训练后 mAP50 达到 0.9938,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。但 mAP50-95 为 0.6966,和 mAP50 差距 0.30,定位精度仍有优化空间。 【模型性能评估】 Precision 0.9740、Recall 0.9974,精召双高,模型对保龄球的检测能力强。 【预测效果展示】 验证集预测效果较好,检测框基本准确覆盖保龄球,置信度整体偏高。 【改进建议】 1. 丰富场景多样性:补充不同光照、背景和遮挡条件下的样本。 2. 提升输入分辨率:640 ...

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