严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态 错误 C2039 “round”: 不是“cv”的成员 OnnxInference e:\00_project\project_solarcell_objdetect\amor\src\onnxruntimesegment.cpp 535

根据提供的错误信息，错误代码C2039表示在文件"onnxruntimesegment.cpp"的第535行，"round"不是"cv"的成员。这个错误发生在"OnnxInference"项目中。根据错误信息，可能是在使用"cv"命名空间时，没有正确引入相关的头文件或者没有正确使用相关的函数。建议检查代码中是否正确引入了相关的头文件，并确保使用了正确的函数和命名空间。

相关问题

上述代码显示：disp("Final round: " + round); 错误使用 round 输入参数的数目不足。如何修改？

抱歉，MATLAB中的 `round` 是一个保留关键字，不能用作变量名。你可以将变量名修改为其他名称，例如 `round_num`。

以下是修改后的代码：

% 设置网络参数
N = 100; % 节点数量
radius = 10; % 簇头竞争半径
d0 = 5; % 阈值

% 初始化节点状态
nodes = struct('id', 1:N, 'x', [], 'y', [], 'energy', [], 'isCH', false, 'isNCH', false, 'isSleeping', false, 'neighbors', []);

% 生成节点坐标和能量
for i = 1:N
    nodes(i).x = rand * 100; % 生成随机 x 坐标
    nodes(i).y = rand * 100; % 生成随机 y 坐标
    nodes(i).energy = rand * 100; % 生成随机能量值
end

% 计算节点之间的距离和共同邻居数
for i = 1:N
    for j = 1:N
        if i == j
            continue;
        end
        distance = sqrt((nodes(i).x - nodes(j).x)^2 + (nodes(i).y - nodes(j).y)^2);
        if distance <= radius
            nodes(i).neighbors = [nodes(i).neighbors, j];
        end
    end
end

% 定义相似性判断函数
similarity_func = @(node1, node2) (length(intersect(node1.neighbors, node2.neighbors)) + distance_factor * distance) / 2;

% 初始化簇头
nodes(1).isCH = true;

% 定义适应度函数计算
fitness_func = @(node) (energy_factor * node.energy + distance_factor * distance - length(node.neighbors));

% 簇头选择和NCH唤醒过程
round_num = 1; % 轮数变量名修改为 round_num
while (average_energy > 0.5 * network_energy)
    % 计算各节点的适应度函数大小
    for i = 1:N
        nodes(i).fitness = fitness_func(nodes(i));
    end
    
    % 找到适应度最大的节点作为簇头
    [~, max_fitness_idx] = max([nodes.fitness]);
    
    % 将该节点设为簇头
    nodes(max_fitness_idx).isCH = true;
    
    % 在竞争半径外找到适应度最大的节点作为NCH
    for i = 1:N
        if nodes(i).isCH || nodes(i).isNCH
            continue;
        end
        
        if sqrt((nodes(i).x - nodes(max_fitness_idx).x)^2 + (nodes(i).y - nodes(max_fitness_idx).y)^2) > radius
            continue;
        end
        
        if isempty(NCH) || similarity_func(nodes(i), nodes(max_fitness_idx)) > similarity_func(NCH, nodes(max_fitness_idx))
            NCH = nodes(i);
        end
    end
    
    % 将NCH设为下一轮的簇头
    NCH.isNCH = true;
    
    % 更新能量和状态
    for i = 1:N
        if nodes(i).isCH
            nodes(i).energy = nodes(i).energy - energy_loss;
        elseif nodes(i).isNCH
            nodes(i).energy = nodes(i).energy - energy_loss * 0.5;
        else
            nodes(i).energy = nodes(i).energy - energy_loss * 0.1;
        end
        
        if nodes(i).energy <= 0
            nodes(i).isSleeping = true;
        end
    end
    
    % 更新网络能耗和节点死亡数目
    network_energy = sum([nodes.energy]);
    dead_nodes = sum([nodes.isSleeping]);
    
    % 绘制网络分簇图
    % ...
    
    % 绘制网络能耗图和节点死亡数目仿真图
    % ...
    
    % 更新轮数
    round_num = round_num + 1;
end

% 输出最终结果
disp("Final round: " + round_num); % 变量名修改为 round_num
disp("Network energy: " + network_energy);
disp("Number of dead nodes: " + dead_nodes);

请注意，我修改了变量名 `round` 为 `round_num`，以避免与MATLAB的保留关键字冲突。希望这次修改能够解决问题。如果还有其他问题，请随时提问。

上述代码存在错误：错误使用 buffer Input must be a vector.

非常抱歉，您提出的问题是正确的，我在上一个回答中犯了一个错误。由于 buffer 函数的输入必须是一个向量，因此在进行分帧处理之前，我们需要将读取的语音信号转换为一维向量。下面是更正后的代码：

[x,Fs] = audioread('noisy_speech.wav');
x = x(:,1); % 取一声道
frameSize = 0.02*Fs; % 帧长为20ms
overlap = 0.5; % 50%重叠
hopSize = round(frameSize*(1-overlap));
hammingWin = hamming(frameSize);
numOfFrames = fix((length(x)-frameSize)/hopSize)+1; % 计算帧数
frames = zeros(frameSize,numOfFrames);
for i = 1:numOfFrames
    frames(:,i) = hammingWin.*x((i-1)*hopSize+1:(i-1)*hopSize+frameSize);
end

在这个修改后的代码中，我们首先使用 `audioread` 函数读取语音信号，并将其转换为一维向量。然后，我们使用 `fix` 函数计算帧数，而不是使用 `buffer` 函数。

希望这个更正后的代码可以解决您的问题。如果您还有任何问题，请告诉我。