PredResult pred; pred.index = 0; pred.prob = 100; if (contours.size() > 1) { pred.index = 1; } else { cv::Mat blackImage = cv::Mat::zeros(RoIImage.rows, RoIImage.cols, CV_8UC1); cv::drawContours(blackImage, contours, 0, 255, -1); cv::Mat temp; cv::bitwise_and(temp, temp, RoIBinary, blackImage); cv::Scalar area = cv::sum(temp) / 255; //20230711 zjq index_01 bug需修复 if (area[0] > 50000) { pred.index = 2; } } sprintf(pred.label, "%s", this->m_dataLoader->getLabel(pred.index)); sprintf(pred.fileName, "%s", this->m_fileName[it - this->m_cropRawDatas.begin()] .c_str()); ///< 记录文件名 this->m_pred.push_back(pred);这是bug出现的地方

根据您提供的代码，我看到这段代码中的一个潜在问题。在以下行中：

cv::bitwise_and(temp, temp, RoIBinary, blackImage);

您将 `temp` 用作位运算的输出，但是在进行位与运算之前，您没有为 `temp` 分配任何内存。这可能导致未定义的行为和潜在的 bug。

要解决这个问题，您可以将 `temp` 初始化为与 `RoIBinary` 相同大小和类型的矩阵，然后再进行位与运算。请尝试修改代码如下：

cv::Mat temp = cv::Mat::zeros(RoIBinary.size(), RoIBinary.type());
cv::bitwise_and(temp, RoIBinary, blackImage);

通过这样的修改，您可以确保 `temp` 具有正确的大小和类型，并且可以进行位与运算，以避免潜在的 bug。记得在修改完成后重新编译和测试代码。

相关问题

glm.pred=rep("Down",100) glm.pred[glm.probs>.5]="Up" table(glm.pred,lable) (11+46)/100 mean(glm.pred==lable)

根据您给出的代码，我可以解读出以下内容：

- 您使用了 glm 模型进行预测，并将预测结果存储在 glm.pred 变量中。
- 预测结果采用了二分类的形式，其中标签为 "Up" 的概率阈值为 0.5。
- 您使用了 table 函数来比较预测结果和真实标签的差异。
- 最后，您计算了预测结果和真实标签相等的比例。

根据您的提问，我并不清楚您想要什么样的回答。如果您希望我对代码进行解释或是提出一些建议，我可以帮您分析。

Error in tbl_vars_dispatch(x) : object 'pred.resp.bivar' not found > pred.resp.bivar <- PredictorResponseBivar(fit = fitkm, + min.plot.dist = 0.5, + z.pairs = expos.pairs如何解决

这个错误提示是因为 R 无法找到名为 "pred.resp.bivar" 的对象。请确保你已经正确加载了需要的包（如果有的话），并且在运行代码之前已经定义或创建了 "pred.resp.bivar" 对象。你可以通过以下几个步骤来解决这个问题：

1. 检查代码中是否存在语法错误或其他错误，例如变量名拼写错误或函数名错误等等。

2. 确保你已经正确安装并加载了需要的包。你可以使用 `library()` 命令来加载包。

3. 确保你已经在代码中正确定义或创建了 "pred.resp.bivar" 对象。你可以使用 `pred.resp.bivar <-` 命令来创建该对象。

4. 如果以上步骤都没有解决问题，请尝试重新启动 R 并重新运行代码，或者检查你的环境是否存在任何问题，例如缺少权限或磁盘空间不足等等。