cv::Point_<int>::Point_(int, int, cv::Scalar, int)’

这个错误是因为 `cv::Point_<int>::Point_(int, int, cv::Scalar, int)` 这个构造函数是不存在的。

`cv::Point_<int>` 类型的对象只有两个整型参数的构造函数，可以使用 `cv::Point_<int> pt(x, y);` 来构造一个二维坐标点。

如果你想要使用带有 `cv::Scalar` 和 `int` 类型参数的构造函数，你可以使用 `cv::Vec` 类型来表示带有多个元素的向量，例如 `cv::Vec<int, 4> vec(1, 2, 3, 4);`。

相关问题

#include <opencv2/opencv.hpp> int main() { // 创建画布 cv::Mat colorBar(600, 256, CV_8UC3, cv::Scalar(255, 255, 255)); // 绘制颜色栏 cv::Mat gradient; cv::Mat colormap; cv::Rect roi(0, 0, 64, 200); cv::Mat colorBarRegion = colorBar(roi); // 生成渐变图像 cv::Mat grayScale(256, 1, CV_8UC1); for (int i = 0; i < grayScale.rows; ++i) { grayScale.at<uchar>(i) = static_cast<uchar>(i); } // 应用颜色表 cv::applyColorMap(grayScale, gradient, cv::COLORMAP_JET); // 将渐变图像复制到对应位置 cv::resize(gradient, colormap, colorBarRegion.size()); colormap.copyTo(colorBarRegion); cv::Vec3b color = colorBar.at<cv::Vec3b>(60, 5); cv::line(colorBar, cv::Point(70,70), cv::Point(80, 80), color, 3); // 显示颜色栏 cv::imshow("Color Bar", colorBar); cv::waitKey(0); return 0; }你帮我看看这段代码哪里错了，为什么一运行就会跳转到：CV_DbgAssert((unsigned)(i1 * DataType<_Tp>::channels) < (unsigned)(size.p[1] * channels()));

这段代码中出现错误的地方在于以下这行代码：

cv::Vec3b color = colorBar.at<cv::Vec3b>(60, 5);

在这里，你尝试使用`at`函数访问`colorBar`矩阵的像素值，但是你使用了错误的索引。根据你之前创建画布的代码，`colorBar`矩阵的尺寸是600x256，因此有效的行索引范围是0到599，列索引范围是0到255。

你可以尝试修改这行代码为合法的索引范围内的值，例如：

cv::Vec3b color = colorBar.at<cv::Vec3b>(100, 100);

这样就可以避免跳转到断言错误的位置了。

另外，还需要确保你的OpenCV库的版本与代码兼容，并且正确地包含了相关头文件。如果仍然遇到问题，请提供更详细的错误信息和环境信息，以便更好地帮助你解决问题。

帮我写一个C++程序，我有一个候选框容器，std::vector<cv::Rect> bboxes;还有这些框的中心点容器std::vector<cv::Point> centers，这些我都已经计算好可以当作输入，我想使用dbscan聚类把小框融合成大框，麻烦帮我写一个程序。

好的，这里是一个使用dbscan聚类进行目标框融合的C++程序，需要 OpenCV 库和 dbscan 库的支持。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include "dbscan.h"

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    // 输入数据
    vector<Rect> bboxes = { Rect(10,10,20,20), Rect(20,20,30,30), Rect(30,30,40,40),
                            Rect(100,100,20,20), Rect(120,120,30,30), Rect(140,140,40,40),
                            Rect(200,200,20,20), Rect(220,220,30,30), Rect(240,240,40,40) };
    vector<Point> centers;
    for (auto bbox : bboxes) {
        centers.push_back(Point(bbox.x + bbox.width / 2, bbox.y + bbox.height / 2));
    }

    // dbscan 聚类参数
    double eps = 50;   // 半径
    int minPts = 2;    // 最小密度

    // dbscan 聚类
    int n = centers.size();
    vector<int> labels;
    DBSCAN epsCluster(eps, minPts, centers);
    epsCluster.run(labels);

    // 将同一类别的目标框合并
    int max_label = *max_element(labels.begin(), labels.end());
    vector<Rect> result(max_label + 1, Rect());
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        if (labels[i] != -1) {
            if (result[labels[i]].area() == 0) {
                result[labels[i]] = bboxes[i];
            }
            else {
                result[labels[i]] |= bboxes[i];
            }
        }
    }

    // 显示结果
    Mat img(500, 500, CV_8UC3, Scalar(255, 255, 255));
    for (auto box : result) {
        rectangle(img, box, Scalar(0, 0, 255), 2);
    }
    imshow("result", img);
    waitKey(0);

    return 0;
}

这个程序将输入的目标框中心点作为 dbscan 聚类的输入，聚类后将同一类别的目标框合并成一个大框，并在图像上显示结果。你可以根据需要修改输入数据和 dbscan 聚类参数。