Dourado

No OpenGl tem umas primitivas que faz isso!! Vou procurar o código, depois posto aqui!!!

Boa tarde a todos, Tenho aqui um código em C para a criação de uma rede neural, gostaria que se alguém soubesse como fazer que essa rede reconheça cores em uma imagem( por exemplo do bitmap). Desde já agradeço pela atenção! // DECLARAÇÃO DAS BIBLIOTECAS #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <string.h> #include <conio.h> #include <math.h> #include <time.h> #include <ctype.h> // FIM DA DECLARAÇÃO DAS BIBLIOTECAS #define qtd_ent 10 #define qtd_prox 10 struct neuronio { float entrada[qtd_ent]; // Valor(es) recebido(s) do ambiente ou de outro neurônio float peso; // Peso - atribuído randomicamente - 0,0001 a 0,9999 float valor; // Saída - resultado int camada; // 0=Entrada... 1=Camada Oculta 1... 2=Camada Oculta 2... 3 Saída int posicao; // Posição que o neurônio ocupa (no vetor e na rede) struct neuronio *prox[qtd_prox]; // Endereço do neurônio que recebe o valor (resultado) - o próximo na rede (para onde este aponta) }RNA[12]; typedef struct neuronio Neuronio; // PROTÓTIPOS DAS FUNÇÕES void Inicializa(void); // Atribue um valor inicial aos campos dos Neurônios void Conexao(void); // Faz as ligações entre todos os Neurônios float Peso_vl(void); // Gera randomicamente um valor para o campo Peso dos Neurônios void Gera_resultado(int); // Contém a Função de Ativação que a partir das entradas, gera o resultado como saída void Atribue_entrada(int); // Pega o valor do resultado e joga como entrada dos próximos Neurônios char checaop(void); // FIM DOS PROTÓTIPOS DAS FUNÇÕES // INICIALIZAÇÃO DAS VARIÁVEIS GLOBAIS int qtd_neu_entrada = 2; // Quantidade de Neurônios da camada de entrada int qtd_camada_Oc = 2; // Quantidade de Camadas Intermediárias (Ocultas) int qtd_neu_camada_Oc = 4; // Quantidade de Neurônios por camada Oculta int qtd_neu_saida = 2; // Quantidade de Neurônios da camada de saída int qtd_neu_total =(qtd_neu_entrada+qtd_neu_saida+(qtd_camada_Oc*qtd_neu_camada_Oc)); // Quantidade Total de Neurônios da Rede Neural int neu_penult_camada = qtd_neu_entrada + ((qtd_camada_Oc - 1)* qtd_neu_camada_Oc); // primeiro neurônio da penúltima camada que vai apontar para a camada de saída // FIM DA INICIALIZAÇÃO DAS VARIÁVEIS GLOBAIS // FUNÇÃO QUE RETORNA O VALOR RANDÔMICO DO PESO float Peso_vl() { float a = 0; a = rand()%9999+1; // gerando um valor randomico entre 1 a 9999 a = a/10000; // colocando o valor entre 0,0001 a 0,9999 - conforme especificação do projeto return (a); } // FIM DA FUNÇÃO QUE RETORNA O VALOR RANDÔMICO DO PESO // INICIALIZANDO OS CAMPOS DOS NEURÔNIOS void Inicializa() { for(int x=0; x<qtd_neu_total; x++) { RNA[x].peso = Peso_vl(); RNA[x].valor = NULL; RNA[x].posicao = x; // percorre os neurônios e atribue sua posição, ex: RNA[0].posicao = 0, RNA[1].posicao = 1, etc até o último for (int y=0;y<qtd_ent;y++) // varre as 10 posições da "entrada" e atribue valor 'nulo' RNA[x].entrada[y] = NULL; for (int z=0;z<qtd_prox;z++) // varre as 10 posições de "prox" e atribue valor 'nulo' RNA[x].prox[z] = NULL; } // Descobre a camada a qual o neurônio vai pertencer e atribue esse valor ao campo RNA[a].camada int a, b; // a = índice no vetor de neurônios; b = variável que indica a qual camada o neurônio vai pertencer for(a=0;a<qtd_neu_total;a++) // percorrendo todos (os 12) neurônios do vetor { for(b=0;b<(qtd_camada_Oc+2);b++) // percorrendo todas (as 4) camadas >>> 2 camadas ocultas + 2 (1 da entrada e 1 da saída) { if(a<(qtd_neu_entrada+(b*qtd_neu_camada_Oc))) // definindo as camdas para cada neurônio { RNA[a].camada = b; // adiciona o valor da camada e... b=(qtd_camada_Oc+2); // sai do segundo for } } } } // FIM INICIALIZAÇÃO DOS CAMPOS // IMPLEMENTAÇÃO DA FUNÇÃO DE LIGAÇÃO void Conexao () { int i, j, cont_camada; // i = índice (posição) do neurônio no vetor (transmissor); j = índice dos neurônios receptores, cont_camada = captura a camada do neurônio atual for(i=0; i<(qtd_neu_total-qtd_neu_saida); i++) // percorre todos os neurônios, exceto os da saída, pois não apontam para ninguém { cont_camada = RNA[i].camada; if(i<qtd_neu_entrada) // no nosso caso, se a posição do neurônio for < 2, ou seja, 0 e 1 j=qtd_neu_entrada; // então, j recebe 2 (e vai sendo incrementado no "do while" abaixo) - apontará para a posição 2 até 5 else if (i<neu_penult_camada) // se a posição do neurônio for < 6 e > 2 j = qtd_neu_entrada + (cont_camada*qtd_neu_camada_Oc); // então, j recebe 6 (e vai sendo incrementado no "do while" abaixo) - apontará para a posição 6 até 9 else j = qtd_neu_total-qtd_neu_saida; // se a posição do neurônio < 10 e > 6, j recebe 10 int k=-1; // índice usado em "prox" para ordenar o armazenamento dos endereços dos próximos neurônios do { k++; RNA[i].prox[k] = &RNA[j]; // Ex: o neurônio RNA[3].prox[0] aponta para RNA[6]; RNA[3].prox[1] aponta para RNA[7]... j++; }while (RNA[i].prox[k]->camada == RNA[j].camada); } } // FIM DA FUNÇÃO DE LIGAÇÃO ........................... // FUNÇÃO DE ATIVAÇÃO QUE GERA O RESULTADO DE UM NEURÔNIO void Gera_resultado(int r) { int cont = 0; float soma = 0; float media = 0; for (int g=0; ((g<qtd_ent)&&(RNA[r].entrada[g]!=NULL)); g++) // varre as 10 entradas de um neurônio - se encontrar valor, aplica a f(x) { soma = soma + (RNA[r].entrada[g] * log(RNA[r].entrada[g]) * RNA[r].peso); // Função de Ativação dada em aula cont = cont + 1; } media = soma/cont; RNA[r].valor = media; } // FIM DA FUNÇÃO DE ATIVAÇÃO // FUNÇÃO COMPLEMENTAR PARA ATRIBUIR AS ENTRADAS AOS NEURÔNIOS DE SAÍDA void Atribue_entrada(int w) { int pos = 0; // índice onde o Neurônio recebedor guardará o "valor" como entrada for (int k=0; ((k<qtd_prox)&&(RNA[w].prox[k]!=NULL)); k++) // índice "k" percorre os campos "prox" { if(w<qtd_neu_entrada) // Ex: o "valor" (resultado) do Neurônio de posição "0" será guardado como entrada no índice "0" do Neurônio de posição 2 pos=w; else pos = RNA[w].posicao - ((RNA[w].camada-1)*qtd_neu_camada_Oc + qtd_neu_entrada); RNA[w].prox[k]->entrada[pos] = RNA[w].valor; } } // FIM DA FUNÇÃO COMPLEMENTAR char checaop() { char op; printf("\n DESEJA CONTINUAR TREINANDO A REDE (S/N)?\n"); op=toupper(getch()); while ((op!='S')&&(op!='N')) { printf("\n OPCAO INVALIDA!!!\n"); op=checaop(); } return(op); } int main() { srand(time(NULL)); Inicializa(); Conexao(); float vl_ent = 0; char opc; do { system("cls"); for(int w=0; w<qtd_neu_entrada; w++) // alimenta as entradas dos neurônios da camada de entrada { printf("\n\n DIGITE UM VALOR PARA A ENTRADA DO NEURONIO DE POSICAO [%d]: ", w); scanf("%f", &vl_ent); RNA[w].entrada[0] = vl_ent; } for(int x=0; x<(qtd_neu_total); x++) // varre todos os neurônios e aplica a Função de Ativação. { Gera_resultado(x); if (x<(qtd_neu_total-qtd_neu_saida)) // os neurônios 10 e 11 não atribuem seu resultado como entrada a nenhum outro neurônio Atribue_entrada(x); } for(int y=(qtd_neu_total-qtd_neu_saida); y<qtd_neu_total; y++) // imprime os resultados dos neurônios da saída printf("\n\n RESULTADO FINAL DO NEURONIO RNA[%d].VALOR = %2.4f \n\n", (y), RNA[y].valor); /*// IMPRESSÃO DOS VALORES DE ENTRADA, PESO E SAÍDA for(int b=0; b<(qtd_neu_total); b++) { for(int c=0; c<4; c++) { printf("\n\n RNA[%d].ENTRADA = %2.4f \n\n", b, RNA[b].entrada[c]); if (b<2) c=4; else if ((b<6)&&(c==1)) c=4; } printf("\n\n RNA[%d].PESO = %2.4f \n\n", b, RNA[b].peso); printf("\n\n RNA[%d].VALOR = %2.4f \n\n", b, RNA[b].valor); } // FIM DA IMPRESSÃO */ opc=checaop(); }while ((opc=='s')||(opc=='S')); getchar(); getchar(); }

É mais ou menos isso, já consegui!!! Obrigado pela ajuda!!!

Boa noite, Estou com a seguinte dúvida: É possivel "converter" um vetor em uma matriz??? Como seria?? Obrigado pela atenção!

boa tarde a todos, Sou novo aqui no fórum e estou com dúvida em como "construir" uma matriz de ordem nxn, onde o usaurio vai determinar o tamanho desta. Primeiramente eu queria um menu ( com switch mesmo) e dentro deste eu chamaria funções que faça determinadas ações, mas neste momento eu gostaria uma função para criar esta matriz (inicialmente vazia) e "dar" o display na tela desta. o menu será construido por incluir,excluir,alterar(modificar) dados( no caso numeros) , estes dados terá um tamanho, que o usuario dirá quanto é (em MB ou KB) ou que vocês julgarem melhor! Segue o código que tenho, por favor qualquer linha de código que vocês acharem desnecessária ou que precisa adicionar, fiquem a vontade! #include<stdio.h> #include<stdlib.h> int main () { int **matriz; /* ponteiro para os ponteiros de cada uma das linhas */ int lin, col; /* número de linhas e colunas */ int i, j; int linha1, linha2; /* linhas da matriz que serao trocadas */ char linha[80]; /* linha de caracteres com os dados */ int *temp; do { puts("Qual o numero de linhas?"); gets(linha); lin = atoi(linha); } while (lin<=0); printf("Numero de linhas = %d\n", lin); printf("Alocando espaço para armazenar os ponteiros para as linhas.\n"); matriz = (int **) malloc (lin * sizeof(int *)); if (!matriz) { puts("não há espaço para alocar memória"); exit(1); } do { puts("Qual o numero de colunas?"); gets(linha); col = atoi(linha); } while (col<=0); printf("Numero de colunas = %d\n", lin); printf("Alocando espaço para armazenar os vetores de linhas.\n"); for (i=0; i<lin; i++) { *(matriz +i) = (int *) malloc(col * sizeof (int)); if (! *(matriz+i) ){ printf("Não há espaço para alocar a linha %d", i); exit(1); } } puts("Entre com os dados"); for (i=0; i<lin; i++) { printf("Entre com a linha %d\n", i); for (j=0; j<col; j++) { printf("Elemento %d %d\n", i, j); scanf("%d", *(matriz +i) +j); } } puts("Dados lidos"); for (i=0; i<lin; i++) { for (j=0; j<col; j++) { printf("%7d ", *(*(matriz +i) +j)); } printf("\n"); } } Obrigado pela atenção de todos! Caso esteje desreipetando alguma regra de postagem me desculpem, só sinalisar que eu corrijo!