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

时间: 2024-10-15 16:13:38 浏览: 35
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: ```cpp 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

没有与参数列表匹配的 cv::String path_str2(str2); cv::String path_str3(str3);

在OpenCV库中,`cv::String` 类型通常用于处理字符串路径,它不是C++标准库中的内置类型,而是OpenCV自定义的一个字符数组类。当你试图像下面这样初始化 `cv::String`: ```cpp cv::String path_str2(str2); cv::String path_str3(str3); ``` 这里假设 `str2` 和 `str3` 是普通的C++字符串 (`std::string`) 或 `const char*` 类型,但是直接将它们赋值给 `cv::String` 可能会出错,因为 `cv::String` 需要一个已经创建好的空字符串或者是一个已有的 `cv::String` 对象作为构造参数。 正确的做法应该是先创建 `cv::String` 的实例,然后传入对应的字符串: ```cpp if (!str2.empty()) { cv::String path_str2 = str2; } if (!str3.empty()) { cv::String path_str3 = str3; } ``` 或者是使用 `cv::String` 的构造函数接受 `const char*`: ```cpp cv::String path_str2 = cv::String(str2.c_str()); cv::String path_str3 = cv::String(str3.c_str()); ``` 如果 `str2` 或 `str3` 是 `cv::String` 类型,那么不需要额外转换: ```cpp cv::String path_str2 = str2; cv::String path_str3 = str3; ```

def identity_OCR_Video(pic_path): vid = cv2.VideoCapture(pic_path) while True: try: return_value, frame = vid.read() if return_value: cv2.imshow("result", frame) frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) image = Image.fromarray(frame) result = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR) code = pytesseract.image_to_string(frame,lang='chi_sim') print("识别该身份证号码是:" + str(code)) cv2.waitKey(100) else: raise ValueError("No image!") except: print() if __name__ == '__main__': pic_path="E:/sdxxky/train_data/0014.jpg" identity_OCR(pic_path) identity_OCR_Video(0) identity_OCR_Chine(pic_path) time2 = time.time() print(u'总共耗时:' + str(time2 - time1) + 's') 总耗时为什么没有输出

根据您提供的代码,可能是因为在计算总耗时的语句没有正确输出。您可以尝试将最后的输出语句改为: ``` print('总共耗时: %.2f s' % (time2 - time1)) ``` 这样可以确保输出结果是正确的。此外,您的代码中同时调用了 `identity_OCR`、`identity_OCR_Video` 和 `identity_OCR_Chine` 函数,但是 `identity_OCR_Chine` 函数没有在代码中实现,可能会导致错误。建议您检查一下代码中是否存在错误或遗漏的部分。
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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)

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