cv::String path_str(path); cv::String path1_str(path1);没有与参数列表匹配的

在这段代码片段中，`cv::String path_str(path)` 和 `cv::String path1_str(path1)` 的作用是在OpenCV库中创建两个字符串变量，分别存储`path`和`path1`的值。`cv::String` 是OpenCV中用于表示字符串的数据类型。当你尝试将这两个表达式初始化为`path`和`path1`的副本时，如果`path`和`path1`不是有效的字符串类型或者其他非字符串对象，则会抛出类型错误或转换错误，因为它们没有直接对应的字符串构造函数。

如果没有找到能够匹配参数的合适构造函数或转换方式，编译器无法自动完成字符串的转换，你需要显式地提供正确的类型转换或者检查输入是否为字符串。例如：

if (std::string(path).size() > 0) {
    cv::String path_str(path.c_str());
}
if (std::string(path1).size() > 0) {
    cv::String path1_str(path1.c_str());
}

这里假设`path`和`path1`是`std::string`类型的。如果它们不是，那么需要先将其转换成`std::string`再传递给`cv::String`构造函数。

相关问题

代码解释# Process detections for i, det in enumerate(pred): # detections per image if webcam: # batch_size >= 1 p, s, im0 = path[i], '%g: ' % i, im0s[i].copy() else: p, s, im0 = path, '', im0s save_path = str(Path(out) / Path(p).name) s += '%gx%g ' % img.shape[2:] # print string gn = torch.tensor(im0.shape)[[1, 0, 1, 0]] # normalization gain whwh if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round() # Print results for c in det[:, -1].unique(): n = (det[:, -1] == c).sum() # detections per class s += '%g %ss, ' % (n, names[int(c)]) # add to string # Write results for *xyxy, conf, cls in det: if save_txt: # Write to file xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh with open(save_path[:save_path.rfind('.')] + '.txt', 'a') as file: file.write(('%g ' * 5 + '\n') % (cls, *xywh)) # label format if save_img or view_img: # Add bbox to image label = '%s %.2f' % (names[int(cls)], conf) if label is not None: if (label.split())[0] == 'person': people_coords.append(xyxy) # plot_one_box(xyxy, im0, line_thickness=3) plot_dots_on_people(xyxy, im0) # Plot lines connecting people distancing(people_coords, im0, dist_thres_lim=(100, 150)) # Print time (inference + NMS) print('%sDone. (%.3fs)' % (s, t2 - t1)) # Stream results if 1: ui.showimg(im0) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): # q to quit raise StopIteration # Save results (image with detections) if save_img: if dataset.mode == 'images': cv2.imwrite(save_path, im0) else: if vid_path != save_path: # new video vid_path = save_path if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter): vid_writer.release() # release previous video writer fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*opt.fourcc), fps, (w, h)) vid_writer.write(im0)

这段代码是目标检测算法的输出结果处理部分。主要包括以下几个步骤：

1. 对每张图片的检测结果进行处理，包括将检测框从输入图像的尺寸缩放到输出图像的尺寸，并将结果写入文本文件中。

2. 对每个类别的检测结果统计数量，并将数量和类别名称添加到输出字符串中。

3. 对每个检测到的目标绘制边界框，并在边界框上标注类别和置信度。

4. 如果检测到的目标是人，则将其坐标保存在列表中，并在图像上绘制点和连线进行社交距离监测。

5. 将处理后的图像展示出来，并将图像保存到文件中。

Cython将.pth模型封装为.so后，能不能在C++里调用这个.so文件，我的封装代码是import sys import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import cv2 sys.path.append("/app/PythonProjects/segment-anything-main") from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictor # model.pyxcdef class MyModel: def __init__(self, str model_type,str sam_checkpoint): self.sam = sam_model_registry[model_type](checkpoint=sam_checkpoint) def __callmodel__(self): return self.sam，请给我一篇C++代码

当你使用Cython封装Python代码时，最终会生成一个动态链接库（.so文件）。对于C++来说，你可以使用动态链接库来调用Python函数并传递参数。下面是一个简单的示例代码：

#include <Python.h>

int main(int argc, char *argv[]) {
    Py_Initialize();

    // 加载 Python 模块和函数
    PyObject* pModule = PyImport_ImportModule("your_module_name");
    PyObject* pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "your_function_name");

    // 准备参数
    PyObject* pArgs = PyTuple_New(1);  // 1 表示参数数量
    PyTuple_SetItem(pArgs, 0, PyUnicode_FromString("your_parameter"));

    // 调用函数
    PyObject* pRetVal = PyObject_CallObject(pFunc, pArgs);

    // 处理返回值
    if (pRetVal) {
        // TODO: 处理返回值
        Py_DECREF(pRetVal);
    } else {
        // TODO: 处理错误
    }

    // 清理
    Py_DECREF(pArgs);
    Py_DECREF(pFunc);
    Py_DECREF(pModule);
    Py_Finalize();
}

在上面的示例代码中，你需要做以下几件事情：

1. 在 `main` 函数中初始化 Python 解释器（`Py_Initialize`）和关闭 Python 解释器（`Py_Finalize`）。
2. 使用 `PyImport_ImportModule` 加载 Python 模块，使用 `PyObject_GetAttrString` 获取模块中的函数对象。
3. 创建参数元组对象（`PyTuple_New`），将参数添加到元组中（`PyTuple_SetItem`）。
4. 使用 `PyObject_CallObject` 调用 Python 函数，并传递参数。
5. 处理返回值，清理内存（使用 `Py_DECREF`）。

你需要根据你的具体情况修改上面的代码，并将其编译为可执行文件。注意，你需要在编译时链接 Python 库和你的动态链接库。