270 6 E:\智能运算器\最终696智能.cpp [Error] jump to case label [-fpermissive]

这个错误提示是因为在 switch-case 语句中使用了跳转到 case 标签的语法，但 C++ 标准不允许这种语法。解决方法是避免使用跳转到 case 标签的语法，可以使用 if-else 等语句来替代。如果需要在 switch-case 语句中跳出循环，可以使用 break 或者 continue 语句来实现。

相关问题

NumPy矩阵加法运算： 19. 矩阵减法运算： 20. 矩阵元素间乘法运算： 21. 矩阵乘法运算

：19. 矩阵减法运算：

使用NumPy库中的subtract()函数进行矩阵减法运算，语法如下：

numpy.subtract(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj])

其中，x1和x2是两个矩阵，out是可选的输出参数，where是可选的布尔数组参数，用于指定计算条件，dtype是可选的数据类型参数，指定输出的数据类型。

示例代码如下：

import numpy as np

# 创建两个矩阵
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 进行矩阵减法运算
c = np.subtract(a, b)

print(c)

输出结果如下：

[[-4 -4]
[-4 -4]]

20. 矩阵元素间乘法运算：

使用NumPy库中的multiply()函数进行矩阵元素间乘法运算，语法如下：

numpy.multiply(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj])

其中，x1和x2是两个矩阵，out是可选的输出参数，where是可选的布尔数组参数，用于指定计算条件，dtype是可选的数据类型参数，指定输出的数据类型。

示例代码如下：

import numpy as np

# 创建两个矩阵
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 进行矩阵元素间乘法运算
c = np.multiply(a, b)

print(c)

输出结果如下：

[[ 5 12]
[21 32]]

21. 矩阵乘法运算：

使用NumPy库中的dot()函数进行矩阵乘法运算，语法如下：

numpy.dot(a, b, out=None)

其中，a和b是两个矩阵，out是可选的输出参数。

示例代码如下：

import numpy as np

# 创建两个矩阵
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 进行矩阵乘法运算
c = np.dot(a, b)

print(c)

输出结果如下：

[[19 22]
[43 50]]

Error: Assertion failed (type == B.type()) in cv::gemm, file D:\opencv\install\opencv\sources\modules\core\src\matmul.dispatch.cpp, line 337

这个错误是OpenCV中的一个断言错误，它通常出现在进行Mat矩阵运算时出现数据类型不匹配的情况下。具体来说，在进行gemm运算时，输入的两个矩阵A和B的数据类型必须相同。

根据你提供的引用，错误信息中指出了断言失败的具体行数和文件路径。在引用中，错误信息显示的是在cv::gemm函数中的断言失败。这是因为在你提供的示例代码中，矩阵A的数据类型是CV_32F（32位浮点数），而矩阵B的数据类型是CV_64F（64位浮点数），这导致了数据类型不匹配的错误。

要解决这个问题，你可以确保在进行矩阵运算之前，两个矩阵的数据类型是相同的。你可以通过使用cv::Mat::convertTo函数将矩阵A转换为与矩阵B相同的数据类型，或者在创建矩阵A时直接使用与矩阵B相同的数据类型。

示例代码：
cv::Mat A(3, 3, CV_64F);
cv::Mat B(3, 3, CV_64F);
std::cout << A * B << std::endl;

注意：在进行矩阵运算时，还需要确保矩阵的维度和大小是匹配的。