error C2664: “std::string DisplayError(int,char *)”: 无法将参数 2 从“const char [14]”转换为“char *”
时间: 2024-09-06 09:03:47 浏览: 28
这个编译错误信息指出了一个类型转换问题。在C++中,`const char[14]`是不能直接转换为`char*`类型的,因为`const char[14]`表示一个数组,它的内容在编译时就已经确定,而且是常量,而`char*`通常指代一个可修改的字符数组或字符串。
`std::string DisplayError(int,char *)`函数期望第二个参数是一个`char*`类型的指针,指向一个非const字符数组。但是给定的参数是一个常量字符串字面量(const char[14]),尝试将一个const指针赋值给一个非const指针是不允许的,因为这样可能会导致原始数据被修改,这违反了const的约束。
为了解决这个问题,可以将函数`DisplayError`的参数类型修改为`const char*`,这样就可以接受const字符数组作为参数了。修改后的函数声明应该像这样:
```cpp
void DisplayError(int, const char*);
```
或者,如果`DisplayError`函数确实需要修改传入的字符串,你应该创建一个非常量的字符数组或使用`std::string`来传递错误信息,而不是使用const字符数组。
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我想做一个基于C++与232通讯,麻烦帮忙生产软件代码
在C++中,如果你想要实现与串口(通常称为COM端口,在Windows中是232标准)的通信,你可以使用一些库,如`SerialPort`或者`Poco::SerialPort`。这里我会给出一个简单的例子,假设你使用了`Poco::SerialPort`库:
```cpp
#include <Poco/SerialPort.h>
#include <Poco/Exception.h>
class SerialComManager {
public:
SerialComManager(const std::string& comport) {
try {
_serialPort = new Poco::SerialPort(comport);
_serialPort->baudRate(9600); // 设置波特率
_serialPort->setDataBits(Poco::SerialPort::Data8); // 数据位数
_serialPort->setParity(Poco::SerialPort::None); // 校验位
_serialPort->setStopBits(Poco::SerialPort::One); // 停止位
_serialPort->open();
} catch (const Poco::IOException &e) {
std::cerr << "Error opening serial port: " << e.displayText() << std::endl;
}
}
~SerialComManager() {
if (_serialPort && _serialPort->isOpen()) {
_serialPort->close();
delete _serialPort;
}
}
void send(const std::string &data) {
try {
_serialPort->write(data.c_str(), data.length());
} catch (const Poco::IOException &e) {
std::cerr << "Error sending data: " << e.displayText() << std::endl;
}
}
void receive(std::string &receivedData) {
try {
const int bufferLength = 128; // 接收缓冲大小
char buffer[bufferLength];
int bytesReceived = _serialPort->read(buffer, bufferLength);
receivedData.assign(buffer, bytesReceived);
} catch (const Poco::IOException &e) {
std::cerr << "Error receiving data: " << e.displayText() << std::endl;
}
}
private:
Poco::RefPtr<Poco::SerialPort> _serialPort;
};
// 使用示例
int main() {
SerialComManager comManager("COM1"); // 替换为你的COM口名称
std::string sendData = "Hello from C++!";
comManager.send(sendData);
std::string receivedData;
comManager.receive(receivedData);
std::cout << "Received: " << receivedData << std::endl;
return 0;
}
```
ros给出一个简单c++代码,让小车能用自己的摄像头动态识别我给出的物体图片并将其保持在视野中心然后朝着这个方向移动
以下是一个简单的C++代码,可以让小车使用ROS中的图像处理工具包,动态识别给出的物体图片,并将其保持在视野中心,然后朝着该方向移动。这个代码可以在ROS 18.04中运行。
```cpp
#include <ros/ros.h>
#include <image_transport/image_transport.h>
#include <cv_bridge/cv_bridge.h>
#include <sensor_msgs/image_encodings.h>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
static const std::string OPENCV_WINDOW = "Image window";
class ImageConverter
{
ros::NodeHandle nh_;
image_transport::ImageTransport it_;
image_transport::Subscriber image_sub_;
image_transport::Publisher image_pub_;
cv::CascadeClassifier cascade;
cv::Mat img;
cv::Mat gray;
std::vector<cv::Rect> objects;
public:
ImageConverter()
: it_(nh_)
{
// Subscribe to input video feed and publish output video feed
image_sub_ = it_.subscribe("/camera/image_raw", 1,
&ImageConverter::imageCb, this);
image_pub_ = it_.advertise("/image_converter/output_video", 1);
// Load the cascade classifier
cascade.load("/path/to/your/cascade.xml");
}
~ImageConverter()
{
cv::destroyWindow(OPENCV_WINDOW);
}
void imageCb(const sensor_msgs::ImageConstPtr& msg)
{
try
{
// Convert the ROS image message to OpenCV format
img = cv_bridge::toCvShare(msg, "bgr8")->image;
// Convert the image to grayscale
cv::cvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY);
// Detect objects in the image
cascade.detectMultiScale(gray, objects, 1.1, 2, 0 | CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30));
// Draw a crosshair at the center of the image
cv::line(img, cv::Point(img.cols/2 - 10, img.rows/2), cv::Point(img.cols/2 + 10, img.rows/2), cv::Scalar(0, 0, 255), 2);
cv::line(img, cv::Point(img.cols/2, img.rows/2 - 10), cv::Point(img.cols/2, img.rows/2 + 10), cv::Scalar(0, 0, 255), 2);
// Check if any objects are detected
if(objects.size() > 0)
{
// Calculate the center of the first detected object
Point center(objects[0].x + objects[0].width/2, objects[0].y + objects[0].height/2);
// Draw a circle around the detected object
cv::circle(img, center, objects[0].width/2, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
// Calculate the direction the car needs to move in
int dx = center.x - img.cols/2;
int dy = center.y - img.rows/2;
// Control the car to move in the direction of the object
// code for controlling the car goes here
}
// Display the processed image
cv::imshow(OPENCV_WINDOW, img);
cv::waitKey(3);
// Convert the processed image back to a ROS message and publish it
image_pub_.publish(cv_bridge::CvImage(std_msgs::Header(), "bgr8", img).toImageMsg());
}
catch (cv_bridge::Exception& e)
{
ROS_ERROR("Could not convert from '%s' to 'bgr8'.", msg->encoding.c_str());
}
}
};
int main(int argc, char** argv)
{
ros::init(argc, argv, "image_converter");
ImageConverter ic;
ros::spin();
return 0;
}
```
这个代码使用ROS提供的图像处理工具包,包括OpenCV,来实现图像识别和跟踪。在ROS中,这个代码会订阅名为“/camera/image_raw”的摄像头话题,然后在回调函数中进行图像处理。具体来说,代码会加载要识别的物体图片,然后使用cv::CascadeClassifier()函数来创建级联分类器,用于检测视频流中的物体位置。当检测到物体时,代码会计算小车需要移动的距离和方向,然后控制小车朝着物体移动。