严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态 错误(活动) E0289 没有与参数列表匹配的构造函数 "zxing::GlobalHistogramBinarizer::GlobalHistogramBinarizer" 实例 二维码识别-5 D:\二维码识别\二维码识别-5\main.cpp 133

这个错误是因为您在创建 `GlobalHistogramBinarizer` 对象时，没有提供正确的参数列表来匹配其构造函数。根据错误信息，可以推断您在 `main.cpp` 文件的第 133 行处使用了 `GlobalHistogramBinarizer` 的构造函数，但是参数列表不正确导致无法匹配到合适的构造函数。

根据 ZXing C++ 版本的源代码，`GlobalHistogramBinarizer` 的构造函数需要一个 `Ref<LuminanceSource>` 类型的参数。您需要确保在创建 `GlobalHistogramBinarizer` 对象时，传入了正确的参数类型。

以下是一种可能的修正方案，将 `MatSource` 对象传递给 `GlobalHistogramBinarizer` 的构造函数：

#include <iostream>
#include <zxing/common/GlobalHistogramBinarizer.h>
#include <zxing/Binarizer.h>
#include <zxing/MultiFormatReader.h>
#include <zxing/DecodeHints.h>
#include <zxing/BinaryBitmap.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace zxing;

class MatSource : public LuminanceSource {
private:
    cv::Mat image;

public:
    MatSource(cv::Mat& img) : LuminanceSource(img.cols, img.rows), image(img) {}

    ArrayRef<char> getRow(int y, ArrayRef<char> row) const override {
        int width = getWidth();
        if (!row) {
            row = ArrayRef<char>(width);
        }
        for (int x = 0; x < width; ++x) {
            // Assumes grayscale image, so all channels have the same value
            row[x] = image.at<uchar>(y, x);
        }
        return row;
    }

    ArrayRef<char> getMatrix() const override {
        cv::Mat gray;
        cv::cvtColor(image, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
        return ArrayRef<char>((char*)gray.data, gray.total());
    }

    bool isCropSupported() const override {
        return false;
    }

    Ref<LuminanceSource> crop(int left, int top, int width, int height) const override {
        throw std::runtime_error("Crop not supported");
    }

    bool isRotateSupported() const override {
        return false;
    }

    Ref<LuminanceSource> rotateCounterClockwise() const override {
        throw std::runtime_error("Rotate not supported");
    }
};

int main() {
    // 读取图像文件，得到cv::Mat类型的图像数据
    cv::Mat image = cv::imread("path_to_image.jpg");

    // 创建MatSource对象，将cv::Mat类型转换为zxing的LuminanceSource类型
    MatSource source(image);

    // 创建GlobalHistogramBinarizer对象，将LuminanceSource转换为zxing的Binarizer类型
    Ref<Binarizer> binarizer(new GlobalHistogramBinarizer(source));

    // 创建BinaryBitmap对象，将Binarizer转换为zxing的BinaryBitmap类型
    Ref<BinaryBitmap> bitmap(new BinaryBitmap(binarizer));

    // 创建DecodeHints对象，设置解码参数
    DecodeHints hints(DecodeHints::DEFAULT_HINT);
    hints.setTryHarder(true);

    // 创建MultiFormatReader对象，用于解码二维码
    MultiFormatReader reader(hints);

    try {
        // 解码二维码
        Ref<Result> result = reader.decode(bitmap);

        // 输出解码结果
        std::cout << "Decoded Result: " << result->getText()->getText() << std::endl;
    } catch (const std::exception& e) {
        std::cerr << "Error: " << e.what() << std::endl;
    }

    return 0;
}

请注意，在上述示例代码中，我们创建了一个名为 `MatSource` 的自定义类，用于将 `cv::Mat` 类型的图像数据转换为 `LuminanceSource` 对象。然后，我们使用 `new GlobalHistogramBinarizer(source)` 来创建 `GlobalHistogramBinarizer` 对象，将 `MatSource` 对象作为参数传递给构造函数。

希望这个修正方案能够解决编译错误！如有更多问题，请随时提问。