CVI 数组赋值失败问题

现需要把数据库中的内容复制到字符串数组中，但是用二维数组赋值失败，指针不会用，该怎么解决？

            char result[count][column];
            //memset(result,0,sizeof(result));
            //char *result[count*(column-1)];
            //memset(result,"",sizeof(result));
            for(int i=0;i<count;i++)
            {
                row = mysql_fetch_row(res01);
                for(int j=1;j<column;j++)
                {
                    //strcpy(result[i*3+j],row[j]);
                    strcpy(result[i][j],row[j]);
                }
            }

• 这篇博客: 【文献阅读】在遥感图像中引入密度图导向的目标检测（C. Li等人，CVPR，2020）中的 三、文章内容 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 目前遥感图像的目标检测，和传统图像的目标检测不太一样，主要问题表现在，一个是尺度的多样性，解决思路就是把图像裁剪成小块，这样就能一定程度识别小尺度目标，但是裁剪却不能使用语义信息，使得可能一个大的完整目标会裁剪成多个不完整的小目标。因此这篇文章就考虑使用密度估计图来进行裁剪：

  

  作者提出的网络结构如下：

  

  与传统的目标检测方法相比（RCNN系列，SSD系列，RetinaNet），裁剪方式简单，裁剪保留完整性，训练简单。

  本文的主要贡献如下：

  • We are the first to introduce density map into aerial image object detection, where density map based cropping method is proposed to utilize spatial and context information between objects for improved detection performance. 引入了密度图。

  • We propose an effective algorithm to generate image crops without the need of training additional deep neural networks, as an alternative to [26]. 训练简单。

  • Extensive experiments suggest that the proposed method achieves the state-of-the-art performance on representative aerial image datasets, including VisionDrone [30] and UAVDT [4]. 在两个数据及上表现很好。

  航空遥感图像目标检测的困难目前有3点，1是小目标占大多数却难以检测，2是目标的尺度不一，3是数据集不平衡。目前也有了一定的工作，本文则提出了DMNet。