C#判断存储过程是否含有目标参数

本文详细介绍使用C#连接数据库并调用存储过程的方法。通过创建SqlConnection实例,并设置SqlCommand对象来执行存储过程,同时处理参数传递,最后使用SqlDataAdapter填充DataSet,完成数据交互。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

SqlConnection conn = new SqlConnection(DefaultConnection);
conn.Open();

SqlCommand cmd = new SqlCommand(sql, conn);
cmd.CommandType = CommandType.StoredProcedure;

// 参数
if (Parameters != null && Parameters.Count > 0)
{
	// 判断存储过程含不含该参数
	SqlCommandBuilder.DeriveParameters(cmd);

	for (int i = 0; i < Parameters.Count; i++)
	{
		string Key = "@" + Parameters[i].name;
		if (cmd.Parameters.Contains(Key))
		{
			cmd.Parameters[Key].Value = Parameters[i].value;
		}
	}
}

SqlDataAdapter da = new SqlDataAdapter(cmd);
DataSet ds = new DataSet();
da.Fill(ds);

conn.Close();

return ds;

 

### C# 调用 OpenCV 进行海康 2D 相机标定 为了实现C#调用OpenCV进行海康2D相机的标定,可以采用Emgu CV库作为桥梁来连接.NET环境下的开发工作与OpenCV功能。具体来说,在项目中引入Emgu CV之后,通过编写相应的程序逻辑完成棋盘格角点检测、内参外参计算等一系列操作。 #### 准备工作 安装必要的软件包和驱动: - 安装适用于Windows平台上的最新版Emgu CV NuGet包[^1]。 - 配置好海康威视SDK并确保能够正常访问摄像头设备。 #### 实现过程 下面展示一段用于读取来自海康摄像机的画面流并通过OpenCV执行相机校准的核心代码片段: ```csharp using Emgu.CV; using Emgu.CV.Calib3D; using Emgu.CV.Structure; // 初始化变量存储图像尺寸大小 Size imageSize = new Size(640, 480); // 创建Mat对象接收每一帧视频数据 Mat frame = new Mat(); // 设置模式参数(此处假设使用9*7规格的标准黑白相间方格板) int patternRows = 9; int patternCols = 7; Size boardSize = new Size(patternRows, patternCols); VectorOfPoint3D32f objectPointsPerView = new VectorOfPoint3D32f(); for (int i = 0; i < patternRows; ++i) { for (int j = 0; j < patternCols; ++j) objectPointsPerView.Push(new MCvPoint3D32f(j, i, 0)); } List<VectorOfPoint3D32f> allObjectPoints = new List<VectorOfPoint3D32f>(); List<VectorOfPointF> allImagePoints = new List<VectorOfPointF>(); // 开始采集多张不同角度拍摄到含有标准图案的照片... while(/*条件判断*/) { // 获取当前画面帧 Capture captureDevice = new Capture(); // 假设已经配置好了指向特定编号或IP地址的捕获源 captureDevice.SetCaptureProperty(CapProp.FrameWidth, imageSize.Width); captureDevice.SetCaptureProperty(CapProp.FrameHeight, imageSize.Height); captureDevice.Read(frame); // 尝试寻找亚像素级别的精确位置 bool foundPattern = CvInvoke.FindChessboardCorners( frame, boardSize, out VectorOfPointF cornersDetected, ChessboardFlag.AdaptiveThresh | ChessboardFlag.NormalizeImage); if(foundPattern){ allObjectPoints.Add(objectPointsPerView.Clone()); allImagePoints.Add(cornersDetected); // 可选:显示找到的结果给用户查看确认 /* ... */ } } ``` 上述代码展示了如何利用循环结构不断尝试捕捉带有清晰可见棋盘格模板的目标场景,并记录下每次成功匹配后的特征点坐标集合。当收集足够的样本后,则可进一步运用`CalibrateCamera()`函数来进行最终的内在矩阵估计。 注意实际应用时还需要考虑更多细节问题比如异常处理机制的设计等。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值