Mat img(channels, cv::Size(width, height), CV_32F, data); 这行报错 error: no matching function for call to ‘cv::Mat::Mat(const int&, cv::Size, int, float [460800])’

这个错误的原因是 `cv::Size` 的构造函数需要传入两个 `int` 类型的参数，而你传入的第一个参数是 `channels`，它的类型是 `int`，所以编译器认为你正在调用一个不存在的构造函数。你可以尝试将 `channels` 和 `cv::Size` 的参数分别传入构造函数，如下所示：

Mat img(cv::Size(width, height), CV_32F);
img = Mat::zeros(height, width, CV_32F);

然后再将 `data` 中的数据赋值给 `img` 即可。

相关问题

error: no matching function for call to 'cv::Mat::reshape(std::vector<OutputSeg>::size_type, <brace-enclosed initializer list>)'

这个错误的原因是你使用了错误的参数类型。`cv::Mat::reshape`函数的声明如下：

cv::Mat cv::Mat::reshape(int cn, int rows=0) const;

其中，`cn`是矩阵的通道数，一般为1，`rows`是矩阵的行数。你传入的第一个参数是一个`std::vector<OutputSeg>::size_type`类型，它并不是一个整数，因此编译器无法匹配到正确的函数。此外，你还传入了一个大括号括起来的初始化列表作为第二个参数，这也是错误的。

要解决这个问题，你需要将函数调用改为传入正确的参数类型。如果你想要将一个矩阵改变为指定的行数，可以这样调用`reshape`函数：

cv::Mat mat = ...;  // 原始矩阵
int new_rows = ...;  // 新的行数
cv::Mat new_mat = mat.reshape(1, new_rows);

其中，`1`表示矩阵的通道数为1。这样，就能够正确地调用`reshape`函数了。

architecture: PicoDet #pretrain_weights: LCNet_x1_5_pretrained.pdparams PicoDet: backbone: LCNet neck: LCPAN head: PicoHeadV2 LCNet: scale: 0.75 feature_maps: [3, 4, 5] LCPAN: out_channels: 96 use_depthwise: True num_features: 4 PicoHeadV2: conv_feat: name: PicoFeat feat_in: 96 feat_out: 96 num_convs: 2 num_fpn_stride: 4 norm_type: bn share_cls_reg: True use_se: True fpn_stride: [4,8, 16, 32] feat_in_chan: 96 prior_prob: 0.01 reg_max: 7 cell_offset: 0.5 grid_cell_scale: 5.0 static_assigner_epoch: 100 use_align_head: True static_assigner: name: ATSSAssigner topk: 4 force_gt_matching: False assigner: name: TaskAlignedAssigner topk: 13 alpha: 1.0 beta: 6.0 loss_class: name: VarifocalLoss use_sigmoid: False iou_weighted: True loss_weight: 1.0 loss_dfl: name: DistributionFocalLoss loss_weight: 0.5 loss_bbox: name: SIoULoss loss_weight: 2 nms: name: MultiClassNMS nms_top_k: 100 keep_top_k: 10 score_threshold: 0.025 nms_threshold: 0.6 在这份文件中该怎么修改anchor的大小和数量

在这份文件中，修改anchor的大小和数量需要在PicoHeadV2中进行修改。具体来说，可以修改下面几个参数：

- fpn_stride：这是一个列表，表示每个特征图的步长。可以根据需要修改步长来调整anchor的大小和数量。
- prior_prob：这是一个浮点数，表示先验框中目标的先验概率。可以根据需要调整先验概率来调整anchor的数量。
- reg_max：这是一个整数，表示先验框的最大尺寸，单位是像素。可以根据需要调整最大尺寸来调整anchor的大小。
- cell_offset：这是一个浮点数，表示先验框的中心点偏移量。可以根据需要调整偏移量来调整anchor的位置。

需要注意的是，修改这些参数可能会对模型的性能产生影响，需要进行实验来确定最佳的参数值。