C++ 如何使用boostxml归档序列化OpenCV Mat

我正在尝试序列化一个对象，该对象的成员为cv:：Mat，我发现了这一点，但当我尝试时，出现以下错误：

usr/include/boost/archive/basic\u xml\u iarchive.hpp:70:9:错误：否 用于调用的匹配函数 '断言_失败（mpl_u:：失败************ boost:：serialization:：is_包装器：：***********） 注意：模板int mpl：：断言失败（类型名称mpl：：断言：：类型） /usr/include/boost/archive/basic_xml_iarchive.hpp:在成员函数“void boost:：archive:：basic_xml_iarchive:：load_override（T&，int）[使用T=unsigned char，archive=boost:：archive:：xml_iarchive]：'

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在链接页面上的示例中，他们使用的是二进制存档，而我使用的是xml存档，这会导致问题吗？

需要将此添加到包含的标题中的某个位置：

namespace boost {
  namespace serialization {


    template<class Archive>
    inline void serialize(Archive & ar, cv::Mat& m, const unsigned int version) {
      int cols = m.cols;
      int rows = m.rows;
      size_t elemSize = m.elemSize();
      size_t elemType = m.type();

      ar & BOOST_SERIALIZATION_NVP(cols);
      ar & BOOST_SERIALIZATION_NVP(rows);
      ar & BOOST_SERIALIZATION_NVP(elemSize);
      ar & BOOST_SERIALIZATION_NVP(elemType); // element type.

      if(m.type() != elemType || m.rows != rows || m.cols != cols) {
        m = cv::Mat(rows, cols, elemType, cv::Scalar(0));
      }

      size_t dataSize = cols * rows * elemSize;
      cout << " datasize is " << dataSize;


      for (size_t dc = 0; dc < dataSize; dc++) {
        std::stringstream ss;
        ss << "elem_"<<dc;
        ar & boost::serialization::make_nvp(ss.str().c_str(), m.data[dc]);
      }

    }
  }
}

namespace boost{
命名空间序列化{
模板
内联void序列化（存档&ar，cv:：Mat&m，常量unsigned int版本）{
int cols=m.cols；
int行=m行；
size_t elemSize=m.elemSize（）；
size_t elemType=m.type（）；
ar&BOOST\U系列化\U NVP（cols）；
ar和BOOST_序列化_NVP（行）；
ar&BOOST_序列化_NVP（电子化）；
ar&BOOST_序列化_NVP（elemType）；//元素类型。
if（m.type（）！=elemType | | m.rows！=rows | | m.cols！=cols）{
m=cv:：Mat（行、列、元素类型、cv:：标量（0））；
}
大小\u t数据大小=列*行*elemSize；
cout需要在包含的标题中的某个位置添加以下内容：

namespace boost {
  namespace serialization {


    template<class Archive>
    inline void serialize(Archive & ar, cv::Mat& m, const unsigned int version) {
      int cols = m.cols;
      int rows = m.rows;
      size_t elemSize = m.elemSize();
      size_t elemType = m.type();

      ar & BOOST_SERIALIZATION_NVP(cols);
      ar & BOOST_SERIALIZATION_NVP(rows);
      ar & BOOST_SERIALIZATION_NVP(elemSize);
      ar & BOOST_SERIALIZATION_NVP(elemType); // element type.

      if(m.type() != elemType || m.rows != rows || m.cols != cols) {
        m = cv::Mat(rows, cols, elemType, cv::Scalar(0));
      }

      size_t dataSize = cols * rows * elemSize;
      cout << " datasize is " << dataSize;


      for (size_t dc = 0; dc < dataSize; dc++) {
        std::stringstream ss;
        ss << "elem_"<<dc;
        ar & boost::serialization::make_nvp(ss.str().c_str(), m.data[dc]);
      }

    }
  }
}

namespace boost{
命名空间序列化{
模板
内联void序列化（存档&ar，cv:：Mat&m，常量unsigned int版本）{
int cols=m.cols；
int行=m行；
size_t elemSize=m.elemSize（）；
size_t elemType=m.type（）；
ar&BOOST\U系列化\U NVP（cols）；
ar和BOOST_序列化_NVP（行）；
ar&BOOST_序列化_NVP（电子化）；
ar&BOOST_序列化_NVP（elemType）；//元素类型。
if（m.type（）！=elemType | | m.rows！=rows | | m.cols！=cols）{
m=cv:：Mat（行、列、元素类型、cv:：标量（0））；
}
大小\u t数据大小=列*行*elemSize；
库特