global Path_Dect_px

您的问题是：global Path_Dect_px 是什么意思？

global Path_Dect_px 是一条 Python 语句，它的作用是将变量 Path_Dect_px 声明为全局变量，从而使得该变量可以在函数内外被访问和修改。如果没有使用 global 声明，Python 会将该变量视为函数内的局部变量，从而导致在函数外无法访问或修改该变量。

相关问题

/usr/bin/ld: /tmp/ccngEnHs.o: in function `draw_matrix': main.c:(.text+0xc57): undefined reference to `lcd_draw_dect' /usr/bin/ld: main.c:(.text+0xcc9): undefined reference to `draw_bmp_byname' /usr/bin/ld: /tmp/ccngEnHs.o: in function `main': main.c:(.text+0x1020): undefined reference to `lcd_draw_dect' /usr/bin/ld: main.c:(.text+0x1180): undefined reference to `show_end_bmp'

根据您提供的错误信息，出现了"undefined reference"的错误，这意味着编译器无法找到相关函数的定义。

这种问题通常是由于以下原因之一引起的：

1. 缺少对应的库文件：函数`lcd_draw_dect`、`draw_bmp_byname`和`show_end_bmp`可能是您自己编写的函数，或者是来自于外部库。请确保您已经正确地链接了包含这些函数定义的库文件。

2. 编译顺序错误：如果这些函数定义在您的源代码文件中，而且您使用多个源代码文件进行编译，确保在编译时将这些源代码文件一起编译，以便链接器可以找到函数的定义。

3. 函数命名错误：检查函数名的拼写和大小写是否正确。确保函数名与其定义和声明中的名称完全匹配。

请检查上述原因，并确保库文件和源代码文件正确链接，并且函数名没有拼写错误。如果问题仍然存在，请提供更多的代码片段以便更好地帮助您解决问题。

利用 def vedio_dect(self): print(self.ved_path) cap = cv2.VideoCapture(self.ved_path) fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # 获得视频帧率 start = time.time() while cap.isOpened(): # 读取视频帧:ret bool true(读取成功)；frame Numpy数组 ret, frame = cap.read() # print(ret) # print(frame) if ret: # 将视频帧转换为适合模型输入的格式, 将 numpy 数组转换为 PIL 图像对象。 # preprocess_frame = Image.fromarray(np.uint8(frame),mode='RGB') preprocess_frame = Image.fromarray(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)) RGBImg = self.resize_img(preprocess_frame, self.ui.label_show) qt_img = QImage(RGBImg[:], RGBImg.shape[1], RGBImg.shape[0], RGBImg.shape[1] * 3, QImage.Format_RGB888) # 转换为QImage格式 pixmap_img = QPixmap.fromImage(qt_img) self.ui.label_show.setPixmap(pixmap_img) # 使用烟雾检测模型或算法进行烟雾检测 testTime, smoke_result_frame, smoke_region= self.det_thread.test_img(preprocess_frame) # 根据检测结果进行后续处理 self.display_smoke_image(preprocess_frame, smoke_region) cv2.waitKey(int(500 / fps)) #调用它之后的一段时间内暂停程序执行，以等待用户按下键盘上的键或达到指定的时间,ms else: break cap.release() end=time.time() testTime=end-start return testTime 如何把检测完得到的各烟雾帧存储到缓冲空间，并另外调函数实现存储到本地

您可以使用Python中的列表(List)作为缓冲空间，将烟雾帧append到列表中。当列表中的元素个数达到一定的数量时，就可以调用另一个函数将这些帧存储到本地。

以下是示例代码：

1. 在初始化方法中创建一个空的列表，用于存储烟雾帧。

def __init__(self):
    self.smoke_frames = []

2. 在检测烟雾帧后，将其append到列表中。

testTime, smoke_result_frame, smoke_region= self.det_thread.test_img(preprocess_frame)
self.display_smoke_image(preprocess_frame, smoke_region)
self.smoke_frames.append(smoke_result_frame)

3. 当列表中的元素个数达到一定的数量时，调用另一个函数将这些帧存储到本地。

if len(self.smoke_frames) >= 10:
    self.save_smoke_frames(self.smoke_frames)
    self.smoke_frames = []

def save_smoke_frames(self, frames):
    # 将frames写入到本地文件中
    pass

在 `save_smoke_frames` 函数中，您可以使用OpenCV或Pillow等库将帧写入到本地文件中。