在构造函数中执行 m_boolPixmap.reserve(2); { m_boolPixmap[false] = QPixmap(m_iconSize, m_iconSize); m_boolPixmap[false].fill(Qt::transparent); QPainter painter(&m_boolPixmap[false]); painter.setRenderHint(QPainter::Antialiasing); painter.setBrush(Qt::gray); painter.drawEllipse(0, 0, m_iconSize, m_iconSize); } { m_boolPixmap[true] = QPixmap(m_iconSize, m_iconSize); m_boolPixmap[true].fill(Qt::transparent); QPainter painter(&m_boolPixmap[true]); painter.setRenderHint(QPainter::Antialiasing); painter.setBrush(Qt::green); painter.drawEllipse(0, 0, m_iconSize, m_iconSize); }其中 m_boolPixmap是类的 QHash<bool, QPixmap>类型,但是其他函数调用 m_boolPixmap[true] 时,无法获取正确的QPixmap,是什么原因?

时间: 2025-07-27 07:26:21 浏览: 15
<think>我们正在处理一个关于QHash<bool, QPixmap>的问题。用户报告说,当使用布尔值作为键时,无法通过m_boolPixmap[true]正确获取已存储的QPixmap对象。可能的原因:1. QHash的键是唯一的,但bool类型只有两个值:true和false。因此,如果你先存储了false对应的值,然后又存储了true对应的值,那么这两个键都会存在。但是,如果你多次存储同一个键(比如多次存储true),那么后面的值会覆盖前面的值。所以,如果无法获取,可能是存储的时候没有成功,或者获取的时机不对。2.另一个可能的原因是QPixmap对象在存储后被销毁了?但如果是局部变量,存储后其资源会被转移(如果使用移动语义)或复制?但QPixmap使用隐式共享,所以复制时不会深层复制,但资源管理应该还是正确的。3.最可能的原因:bool作为键时,true和false会被转换为整数0和1?但实际上,QHash<bool, T>是允许的,因为bool是合法的键类型。但是,注意当我们使用true和false作为键时,它们就是两个不同的键。然而,有一个常见陷阱:当我们使用`m_boolPixmap[true]`来访问时,如果该键不存在,QHash会默认构造一个值并插入,然后返回这个默认构造的值的引用。这可能导致我们误以为取到了之前存储的值,但实际上可能是一个新的默认构造的QPixmap(即空图片)。因此,问题可能在于:我们可能错误地使用了`operator[]`进行访问,而`operator[]`在键不存在时会插入一个默认构造的值。所以,如果之前没有存储过true对应的值,那么`m_boolPixmap[true]`会返回一个新的空QPixmap,而不是我们之前存储的那个。解决方案:1.检查我们是否确实已经存储了true对应的值。可以使用`contains`方法检查键是否存在。2.使用`value`方法替代`operator[]`进行查找,因为`value`在键不存在时会返回默认构造的值(不会插入新键),这样更安全。示例:存储:m_boolPixmap[true]= pixmapTrue;//存储true对应的pixmapm_boolPixmap[false] =pixmapFalse;//存储false对应的pixmap获取://错误方式:如果键不存在,会插入一个默认构造的QPixmapQPixmap pix1= m_boolPixmap[true];//如果之前没有存储true,这里会插入一个空的QPixmap//正确方式:使用value方法QPixmap pix2 =m_boolPixmap.value(true); //如果不存在,返回一个默认构造的QPixmap(空),但不会插入新键//或者,使用contains检查if (m_boolPixmap.contains(true)) {QPixmap pix3= m_boolPixmap.value(true);}3.另外,确保存储操作确实执行了,并且存储的QPixmap是有效的(非空)。因此,用户的问题可能是由于在访问时使用了`operator[]`,而实际上该键可能尚未存储,导致返回了一个空QPixmap。建议使用`value`方法或先检查键是否存在。注意:如果用户确实已经存储了true对应的值,但仍然获取不到,那么需要检查存储的代码是否执行,以及存储的QPixmap是否有效。另外,值得注意的是,QHash<bool, T>中,bool作为键,其哈希函数是Qt内置支持的,将true转换为1,false转换为0。所以哈希冲突不会发生(因为只有两个键)。总结:最可能的原因是在访问时使用了`operator[]`,而该键在之前并未被存储(或者被意外删除了),导致返回了一个默认构造的值。建议使用`value`方法进行访问。因此,解决方案是:1.确保已经正确存储了值。2.使用value方法获取值,或者使用find方法(返回迭代器)来避免不必要的默认构造。示例代码:存储:QHash<bool,QPixmap> hash;QPixmappixTrue(":/true.png");if(!pixTrue.isNull()) {hash.insert(true, pixTrue);}获取://安全获取QPixmaptruePix =hash.value(true);//如果不存在,返回空QPixmap//或者使用迭代器QHash<bool,QPixmap>::const_iterator it= hash.constFind(true);if (it !=hash.constEnd()){QPixmaptruePix =it.value();//使用truePix} else{//处理未找到的情况}这样就能避免因键不存在而插入默认值的问题。</think>### QHash\<bool, QPixmap\> 取值失败的原因分析及解决方案 在 C++ 中使用 `QHash<bool, QPixmap>` 存储 Pixmap 对象时,通过 `m_boolPixmap[true]` 无法正确获取值,主要原因如下: #### 核心问题:`operator[]` 的隐式插入行为 1. **`operator[]` 的特性** QHash 的 `operator[]` 在键不存在时,会**自动插入一个默认构造的值**并返回引用。对于 `QPixmap`,这意味着: ```cpp // 首次访问不存在的键时: QPixmap& pix = m_boolPixmap[true]; // 自动插入空 QPixmap ``` 此时获取的是新插入的空对象,而非预期的值。 2. **布尔键的特殊性** `bool` 类型只有 `true`/`false` 两个键值,容易在代码中遗漏显式初始化: ```cpp // 错误示例:未显式初始化所有键 m_boolPixmap[false] = loadPixmap("false.png"); // 未初始化 true 键,后续访问 true 会触发隐式插入 ``` #### 其他潜在原因 1. **QPixmap 资源失效** - 存储后原始资源被释放(如局部变量销毁) - 跨线程访问未正确处理资源所有权 2. **键值混淆** ```cpp m_boolPixmap[1] = pixmap; // int 隐式转换为 bool(true) auto v = m_boolPixmap[true]; // 实际访问 true 对应的键 ``` 数值 `1` 被转换为 `bool(true)`,可能导致键值覆盖。 --- ### 解决方案 #### 方法 1:使用 `insert()` + `value()` 替代 `operator[]` ```cpp // 存储阶段:显式插入所有键 m_boolPixmap.insert(true, loadPixmap("true.png")); m_boolPixmap.insert(false, loadPixmap("false.png")); // 获取阶段:使用 value() 避免隐式插入 QPixmap truePix = m_boolPixmap.value(true); // 键不存在时返回默认构造对象 ``` #### 方法 2:访问前检查键存在性 ```cpp if (m_boolPixmap.contains(true)) { QPixmap truePix = m_boolPixmap[true]; // 安全访问 } ``` #### 方法 3:初始化所有布尔键 ```cpp // 构造函数中初始化 QHash<bool, QPixmap> m_boolPixmap { { true, QPixmap() }, { false, QPixmap() } }; // 后续赋值 m_boolPixmap[true] = loadPixmap("true.png"); ``` #### 最佳实践建议 1. **资源管理** ```cpp // 使用 QPixmap 的共享数据机制 QPixmap truePix(":/images/true.png"); truePix.detach(); // 显式分离数据保证独立性 m_boolPixmap.insert(true, truePix); ``` 2. **避免隐式转换** ```cpp // 使用枚举替代 bool 键 enum class PixKey { True, False }; QHash<PixKey, QPixmap> saferMap; ``` 3. **调试技巧** ```cpp qDebug() << "Map keys:" << m_boolPixmap.keys(); // 检查实际存储的键 qDebug() << "True exists:" << m_boolPixmap.contains(true); ``` --- ### 根本原因总结 问题核心在于 **QHash 的 `operator[]` 在键不存在时的隐式插入行为**,结合 `bool` 类型只有两个可能键值的特殊性,容易导致开发者遗漏显式初始化。通过改用 `insert()`/`value()` 显式操作,可彻底避免此问题[^1]。
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// For the In Triangle caculate if (InOrOut) { InOrOut = false; for (size_t i = 0; i < m_LCaliParam.nTri; i++) { LCaliVector a1(pfCoeff_AL[m_vecDelaT[i]],pfCoeff_PMMA[m_vecDelaT[i]]); LCaliVector a2(pfCoeff_AL[m_vecDelaT[m_LCaliParam.nTri + i]], pfCoeff_PMMA[m_vecDelaT[m_LCaliParam.nTri + i]]); LCaliVector a3(pfCoeff_AL[m_vecDelaT[m_LCaliParam.nTri * 2 + i]], pfCoeff_PMMA[m_vecDelaT[m_LCaliParam.nTri * 2 + i]]); if (((a1.x < PInVec.x && a2.x < PInVec.x && a3.x < PInVec.x)&& (a1.y > PInVec.y && a2.y > PInVec.y && a3.y > PInVec.y)) || ((a1.x > PInVec.x && a2.x > PInVec.x && a3.x > PInVec.x) && (a1.y < PInVec.y && a2.y < PInVec.y && a3.y < PInVec.y))) { // Check next triangle } else { // For the (p - a_1) x (a_1 - a_2) LCaliVector P_a1 = PInVec - a1; LCaliVector a1_a2 = a1 - a2; // For the (p - a_2) x (a_2 - a_3) LCaliVector P_a2 = PInVec - a2; LCaliVector a2_a3 = a2 - a3; // For the (p - a_3) x (a_3 - a_2) LCaliVector P_a3 = PInVec - a3; LCaliVector a3_a1 = a3 - a1; // (p - a1) = (x1, y1),(a1 - a2) = (x2, y2) --> (p - a1)×(a1 - a2) = x1 * y2 - x2 * y1 float L1 = P_a1.x * a1_a2.y - P_a1.y * a1_a2.x; float L2 = P_a2.x * a2_a3.y - P_a2.y * a2_a3.x; float L3 = P_a3.x * a3_a1.y - P_a3.y * a3_a1.x; if (L1 >= 0.0f && L2 >= 0.0f && L3 >= 0.0f) { vecIcomb.clear(); vecIcomb.push_back(m_vecDelaT[i]); vecIcomb.push_back(m_vecDelaT[m_LCaliParam.nTri + i]); vecIcomb.push_back(m_vecDelaT[m_LCaliParam.nTri * 2 + i]); InOrOut = true; return true; } } } }以上代码是push_back的地方性能很差,应该怎么优化

#include "datapool.h" #include<QDebug> // 静态成员初始化 QMutex datapool::m_instanceMutex; datapool* datapool::m_instance = nullptr; datapool *datapool::instance() { //双重检查锁定模式 if(!m_instance) { QMutexLocker locker(&m_instanceMutex); if(!m_instance) { m_instance=new datapool(); } } return m_instance; } datapool::datapool(QObject *parent) : QObject{parent} { } datapool::~datapool() { QMutexLocker locker(&m_dataMutex); m_dataQueue.clear(); } void datapool::addData(const QByteArray &data) { QMutexLocker locker(&m_dataMutex); // 队列长度保护 if(m_dataQueue.size() >= MAX_QUEUE_SIZE) { qWarning() << "DataPool queue overflow, discarding oldest data"; m_dataQueue.dequeue(); } m_dataQueue.enqueue(data); m_dataAvailable.wakeAll(); // 唤醒所有等待线程 emit dataReceived(); } QByteArray datapool::takeData(int timeout) { QMutexLocker locker(&m_dataMutex); // 带超时的条件等待 QDeadlineTimer timer(timeout); while(m_dataQueue.isEmpty()) { if(!m_dataAvailable.wait(&m_dataMutex, timer)) { qWarning() << "DataPool takeData timeout"; return QByteArray(); } } return m_dataQueue.dequeue(); } QStringList datapool::takeAllData() { //一次性取出所有的数据 } bool datapool::isEmpty() const { QMutexLocker locker(&m_dataMutex); return m_dataQueue.isEmpty(); } int datapool::queueSize() const { QMutexLocker locker(&m_dataMutex); return m_dataQueue.size(); } void datapool::clear() { QMutexLocker locker(&m_dataMutex); // 加锁 m_dataQueue = QQueue<QByteArray>(); }

SELECT a.company_code, 。。 a_1.doc_posting_date, a_1.document_date, a_1.document_currency, a_1.doc_reference, a_1.document_type, a_1.fiscal_period, a_1.doc_posting_key, a_1.doc_account_debit_or_credit, a_1.business_scope, a_1.doc_tax_code, a_1.doc_local_currency_amount, a_1.doc_currency_amount, a_1.tax_amount_standard, a_1.doc_currency_tax, a_1.doc_item_text, a_1.doc_source_order_nbr, a_1.plant_code, a_1.cost_center, a_1.doc_payment_starting_date, a_1.doc_open_item_management, a_1.doc_value_date, a_1.bpm_order_no, head.procode AS process_code, payment.paymethod, a_1.paystract, a_1.zshare_ctr, a_1.cl_document_nbr, CASE WHEN head.pernrjb IS NOT NULL AND head.pernrjb <> ‘’::text THEN head.pernrjb ELSE bkpf.usnam END AS handling_accountant, pa001.sname AS handling_accountant_name, head.proid AS z_proid, head.pernr, a_1.dr_amount, a_1.cr_amount, payment.paymethodtxt AS paymethod_name, a_1.gl_account_name, a_1.anti_accounting_mark, a_1.enter_time, a_1.wb_debit_amount, a_1.wb_crebit_amount, a_1.ts_ms – row_number() OVER (PARTITION BY a_1.company_code, a_1.gl_account_nbr, a_1.fiscal_year, a_1.fiscal_period, a_1.gl_document_nbr, a_1.document_item_nbr ORDER BY head.procode DESC) AS cnt FROM table_01 a_1 LEFT JOIN dwd_ztbpm_payment_view payment ON a_1.bpm_order_no = payment.orderno LEFT JOIN dwd_ztfi_trpay_view trpay ON a_1.bpm_order_no = trpay.orderno LEFT JOIN dwd_bkpf_r bkpf ON bkpf.bukrs = a_1.company_code AND bkpf.gjahr = a_1.fiscal_year AND bkpf.belnr = a_1.gl_document_nbr LEFT JOIN (select orderno,procode,pernrjb,proid,pernr from dwd_ztbpm_post_head_r group by procode,pernrjb,proid,pernr,orderno) head ON a_1.bpm_order_no = head.orderno LEFT JOIN (select pernr,sname from dwd_pa0001_r group by sname,pernr) pa001 ON pa001.pernr = head.pernrjb) a – WHERE a.cnt = 1 where EXISTS ( select *from (select max(procode)procode,bsis.bukrs as bukrs,hkont,gjahr,monat,bsis.belnr,buzei from (select orderno,procode,pernrjb,proid,pernr,reserve2,bukrs,belnr,zyear from dwd_ztbpm_post_head_r group by procode,pernrjb,proid,pernr,orderno,reserve2,bukrs,belnr,zyear)head_1 right JOIN (select bukrs,hkont,gjahr,monat,belnr,buzei,xblnr from dwd_bsis_r)bsis ON btrim(bsis.xblnr) = btrim(head_1.reserve2) AND bsis.bukrs = head_1.bukrs AND bsis.belnr = head_1.belnr AND bsis.gjahr = head_1.zyear group by bsis.bukrs,hkont,gjahr,monat,bsis.belnr,buzei )b – where – a.company_code=b.bukrs and a.gl_account_nbr=b.hkont and a.fiscal_year=b.gjahr and a.fiscal_period=b.monat – and a.gl_document_nbr=b.belnr and a.document_item_nbr=b.buzei ) 这种写法为什么和用rownumber获得最大值最后得到的数据量不一致 怎样改使用exists才能让数据量一致 加了AND a.process_code = b.procode会使sql查询超时 WHERE EXISTS ( SELECT 1 FROM ( SELECT MAX(head_1.procode) AS max_procode, bsis.bukrs, bsis.hkont, bsis.gjahr, bsis.monat, bsis.belnr, bsis.buzei FROM (…) GROUP BY bsis.bukrs, hkont, gjahr, monat, belnr, buzei ) b WHERE a.company_code = b.bukrs AND a.gl_account_nbr = b.hkont AND a.fiscal_year = b.gjahr AND a.fiscal_period = b.monat AND a.gl_document_nbr = b.belnr AND a.document_item_nbr = b.buzei AND a.process_code = b.max_procode )这么写也会超时 怎么改能不超时且数据量一致 总数据量大概150万 要怎么改 为什么要加a.process_code = b.procode

class ImagesPathUserRequest(BaseModel): images_path: str = "outputs/inference/" # 內部隱藏參數模型 (繼承外部模型) class ImagesPathInferenceRequest(ImagesPathUserRequest): # 隱藏字段保持原有功能但不在 API 文檔顯示 modelname: str = 'public_yolox' base_upload_dir: str = 'mm/images_inference' score_threshold: float = 0.85 calibration: int = 0 draw_info: bool = True no_save_vis: bool = False show: bool = True # 修改路由函數 @app.post("/images_path_inference") async def images_path_inference_route( file_io_bg_tasks: BackgroundTasks, user_request: ImagesPathUserRequest # <-- 只接收可見參數 ): # 自動填充隱藏參數 internal_request = ImagesPathInferenceRequest(**user_request.dict()) image_paths = in_common_use.get_folder_file_list( input_dir=internal_request.images_path, is_dir=False ) reserve_list = person_list if "front_face" in internal_request.modelname: reserve_list = front_face_list elif "fall_person" in internal_request.modelname: reserve_list = fall_list return images_process( modelname=internal_request.modelname, image_paths=image_paths, score_threshold=internal_request.score_threshold, draw_info=internal_request.draw_info, base_upload_dir=internal_request.base_upload_dir, calibration=internal_request.calibration, file_io_bg_tasks=file_io_bg_tasks, reserve_list=reserve_list, files=None ) class CalculateBboxUserRequest(BaseModel): images_path: str = "outputs/inference/" # 內部參數 (繼承用戶參數並擴充) class CalculateBboxRequest(CalculateBboxUserRequest): modelname: str = 'public_yolox' base_upload_dir: str = 'mm/images_inference' score_threshold: float = 0.8 calibration: int = 0 draw_info: bool = False no_save_vis: bool = False show: bool =True target_bboxes: List[int] = [271, 405, 450, 900] target_face_data: str = 'outputs/target_face_data' # 路由調整 @app.post("/face_calculate_bbox") def calculate_BBox_route( file_io_bg_tasks: Backgro

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