调试器确实能派上用场

本文介绍如何利用调试器来查找和修复程序中的语义错误。通过逐步执行代码、检查变量值等手段,调试器可以帮助开发者理解程序的实际运行情况与预期行为之间的差异。
不幸的是,编译器将无法捕捉到这些类型的问题,因为编译器只知道您编写了什么,而不是您打算的内容。


在上面的例子中,这些错误很容易被发现。但在最不平凡的程序,许多语义错误不容易通过目测找到代码。


幸运的是,调试器确实能派上用场。


调试器


调试器是一种计算机程序,它允许程序员控制程序如何执行,并观察程序运行时发生了什么。例如,程序员可以使用调试器一行一行地执行程序,检查变量的值。通过将变量的实际值与预期值进行比较,或者通过代码观察执行路径,调试器可以极大地帮助跟踪语义错误。


早期的调试器,如GDB,有命令行界面,程序员必须在神秘的命令去做。后来的调试器(如Borland的Turbo Debugger)来与自己的“图形”的前端,使他们工作更容易。几乎所有的现代IDE可用这些天已经集成调试器,调试器是内置的编辑器,这样你可以调试使用相同的环境,你写你的代码(而不是切换程序)。


几乎所有的现代调试器包含同一组标准的基本特征,然而,很少有一致性,对于如何使用这些功能的菜单设置,并在键盘快捷键更一致。尽管我们的示例将来自微软Visual Studio 2005 Express,但无论您使用的是哪种开发环境,您都不难理解如何访问我们讨论的每个特性。


在继续之前,请确保您的程序设置为使用调试生成配置。


步进


单步执行是一种调试器功能,它允许您逐行执行(逐步执行)代码行。这允许您孤立地检查每一行代码,以确定它是否按预期的方式运行。


实际上有3种不同的步进指令:单步执行、单步执行、逐步退出。我们将依次讨论每一个问题。


步进


进入命令执行下一行代码。如果该行是函数调用,则“进入”进入函数并返回函数顶部的控件。


让我们来看一个非常简单的程序:

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#include <iostream>
 
int add(int x, int y)
{
    return x - y; // function is supposed to add, but it doesn't
}
 
int main()
{
    std::cout << add(5, 3); // should produce 8, but produces 2
    return 0;
}
不幸的是,编译器将无法捕捉到这些类型的问题,因为编译器只知道您编写了什么,而不是您打算的内容。


在上面的例子中,这些错误很容易被发现。但在最不平凡的程序,许多语义错误不容易通过目测找到代码。


幸运的是,调试器确实能派上用场。


调试器


调试器是一种计算机程序,它允许程序员控制程序如何执行,并观察程序运行时发生了什么。例如,程序员可以使用调试器一行一行地执行程序,检查变量的值。通过将变量的实际值与预期值进行比较,或者通过代码观察执行路径,调试器可以极大地帮助跟踪语义错误。


早期的调试器,如GDB,有命令行界面,程序员必须在神秘的命令去做。后来的调试器(如Borland的Turbo Debugger)来与自己的“图形”的前端,使他们工作更容易。几乎所有的现代IDE可用这些天已经集成调试器,调试器是内置的编辑器,这样你可以调试使用相同的环境,你写你的代码(而不是切换程序)。


几乎所有的现代调试器包含同一组标准的基本特征,然而,很少有一致性,对于如何使用这些功能的菜单设置,并在键盘快捷键更一致。尽管我们的示例将来自微软Visual Studio 2005 Express,但无论您使用的是哪种开发环境,您都不难理解如何访问我们讨论的每个特性。

import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import os import numpy as np # 简单测试 # img = cv2.imread('face.jpg') # #采用级联分类器 # detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_alt.xml') # #进行人脸检测 # rects = detector.detectMultiScale(img,scaleFactor = 1.1,minNeighbors = 3,minSize = (20,20),flags =cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE) # #返回的就是人脸的位置 # # print(rects) # for x,y,w,h in rects: # #截取人脸,并且都转化为200*200的固定大小 # cv2.rectangle(img, (x,y),(x+w,y+h), (0,255,0), (2)) # img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # plt.imshow(img) # plt.axis('off') # plt.show() #实战 def face_detect(face_path ,predict_face_path): #如果文件夹不存在则创建文件夹 if not os.path.exists(predict_face_path): os.mkdir(predict_face_path) #循环face_path下面的每个文件夹 for dirs in os.listdir(face_path): #检测是不是文件夹,因为图片文件都是放在单独的文件夹中 if os.path.isdir(os.path.join(face_path ,dirs)): #说明已经得到了人脸照片所在的文件夹,为了方便查看,直接把原来的文件夹名称搬过去 predict_face_sub_path = os.path.join(predict_face_path ,dirs) # print(predict_face_sub_path) if not os.path.exists(predict_face_sub_path): os.mkdir(predict_face_sub_path) #获取各个明星人脸图片所在的文件夹 files = os.path.join(face_path ,dirs) # print(files) for file in os.listdir(files): #获取人脸图片的绝对路径 file = os.path.join(files ,file) print(file) loc_face(file ,predict_face_sub_path) def loc_face(file ,predict_face_sub_path): #获取文件名 name = os.path.basename(file) #加载图像 image = cv2.imread(file) #为了方便识别,习惯变成灰度图 image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #采用级联分类器 detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_alt.xml') #进行人脸检测,返回的就是人脸的位置 rects = detector.detectMultiScale(image ,scaleFactor = 1.1, minNeighbors = 3 ,minSize = (20 ,20), flags =cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE) #这里不直接绘制正方形,直接把识别后的图片给保存下来 print(image) for (x ,y ,w ,h) in rects: #统一裁剪成为200x200的大小,注意这里的切片的顺序不能错了 f = cv2.resize(image[y: y +h ,x: x +w], (200 ,200)) #然后保存,注意这里的 cv2.imwrite(os.path.join(predict_face_sub_path ,name) ,f) #测试一下为什么要进行image[y:y+h,x:x+w] # import numpy as np # data = np.array( # [[216, 216, 215, 212, 212, 212], # [216 ,216 ,215 ,211 ,211 ,211], # [216 ,216 ,215 , 210, 210, 210], # [ 86 , 85 , 82 , 137, 139, 141], # [ 85 , 83 , 81 , 139, 140, 141], # [ 84 , 83 , 80 , 140, 141, 142]]) # x,y,w,h = 1,2,3,4 # print(data[x:x+w,y:y+h]) # print(data[y:y+h,x:x+w]) #制作标签 def get_label(predict_face_path): #生成一个label.txt文件保存图片路径和标签 f = open('label.txt', 'w') #表示人脸的标签,默认是从0开始 label = 0 for dirpath ,dirnames ,files in os.walk(predict_face_path): #获取所有的子文件夹 for sub_dir in dirnames: #完整的子文件夹路径 sub_dir_path = os.path.join(dirpath ,sub_dir) #这时候就可以循环遍历每一个子文件夹,提取图片数据了 for file in os.listdir(sub_dir_path): #注意提取的图片名称是相对路径,需要补充完整 file_path = os.path.join(sub_dir_path ,file) #获得完整路径后就可以判断是不是图片 if file_path.split('.')[-1] in ['png' ,'jpg' ,'jpeg']: f.write(file_path) #为了之后方便提取标签,加一个分割符号 f.write(";") #再写入标签进行换行 f.write(str(label)) f.write("\n") #每个子文件夹遍历完毕后,就进行累加,完成标签制作 label += 1 #关闭文件 f.close() #训练模型 #创建两个列表保存图片数据和标签 def train_model(): images = [] labels = [] f = open('label.txt' ,'r') for line in f: #之前保留的分割符就派上用场了 img_path = line.split(';')[0] # print(img_path) label = line.split(';')[-1] #再将图片和标签分别存放在两个列表中 img = cv2.imread(img_path ,0) #问题就出在这个0上面,imread按单通道的方式读入图像,即灰度图像 images.append(img) #注意最后的标签是要转化为数值 labels.append(int(label)) print(images) #这里需要安装opencv扩展包pip install opencv-contrib-python model = cv2.face.EigenFaceRecognizer_create() #训练模型 model.train(np.array(images) ,np.array(labels)) #保存模型 model.save('my_face_detect_model.xml') #人脸识别 #定义要显示的人脸的名字 def face_test(): name = ['AB' ,'xiaoming' ,'xiaoxiannv'] #定义人脸的识别模型 model = cv2.face.EigenFaceRecognizer_create() #载入训练好的模型 model.read('my_face_detect_model.xml') #读入测试集进行验证 for file in os.listdir('test'): #文件的完整路径 file_path = os.path.join('test', file) #还是判断文件类型 if file_path.split('.')[-1] in ['png' ,'jpg' ,'jpeg']: img = cv2.imread(file_path) #为了方便识别,尽量变成灰度图 img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #级联分类器 detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_alt.xml') rects = detector.detectMultiScale(img_gray ,scaleFactor = 1.1, minNeighbors = 3 ,minSize = (20 ,20), flags =cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE) #循环每一张人脸 for (x ,y ,w ,h) in rects: #画矩形框 cv2.rectangle(img ,(x ,y) ,( x +w , y +h) ,(0 ,255 ,0) ,2) #人脸识别 face = cv2.resize(img_gray[y: y +h ,x: x +w] ,(200 ,200)) #预测人物 params = model.predict(face) print(params) #写上人物的名字 cv2.putText(img ,name[params[0]] ,(x , y -20) ,cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX ,1 ,(255 ,0 ,0) ,2) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(img) plt.axis('off') plt.show() if __name__ == "__main__": face_test() # train_model() # face_detect('train','predict_faces') # get_label('predict_faces') 检查问题
06-17
<think>我们分析给定的代码片段,该代码旨在使用OpenCV进行多个人脸检测。代码中可能存在错误或逻辑问题,我们将逐一检查。代码分析:1.导入OpenCV库:`importcv2ascv`正确。2.定义函数`face_detect_methed`,注意函数名拼写错误(应为`method`,但这不是关键错误,不影响运行)。3.函数内部:a.使用`cv.cvtColor`将图像转换为灰度图:正确,因为人脸检测通常在灰度图上进行。b.定义分类器:使用`cv.CascadeClassifier`加载预训练的人脸检测模型。这里指定了一个绝对路径,这可能导致问题,因为路径可能在不同机器上不存在或不同。c.使用`detectMultiScale`进行检测:参数为`(grey_img,1.1,5,0,(10,10),(200,200))`。我们检查参数:-第一个参数是灰度图像,正确。-scaleFactor=1.1:每次图像尺寸减小的比例,合理。-minNeighbors=5:每个候选矩形应该保留的邻近个数,常用值,合理。-flags=0:这个参数在OpenCV3.x和4.x中通常不需要,或者使用新的参数形式。实际上,这个参数在较新版本中已经被废弃,而使用新的参数形式(如minSize和maxSize)。这里设置为0可能没问题,但建议查看当前版本文档。-minSize=(10,10):最小人脸大小,合理。-maxSize=(200,200):最大人脸大小,合理。但是,请注意,在OpenCV4.x中,`detectMultiScale`的参数顺序发生了变化。在OpenCV3.x中,参数顺序是:image,scaleFactor,minNeighbors,flags,minSize,maxSize。在OpenCV4.x中,flags参数已经被移除,因此这里传递0作为flags,然后minSize和maxSize,可能在新版本中会导致错误(因为新版本中flags参数不存在,而0被解释为minSize?)。实际上,在OpenCV4.x中,该函数的签名是:detectMultiScale(image[,scaleFactor[,minNeighbors[,flags[,minSize[,maxSize]]]]])但官方文档建议使用命名参数以避免混淆。因此,这里传递0作为flags可能被忽略,但最好使用命名参数或确保参数顺序正确。4.循环绘制矩形:正确。5.显示图像:`cv.imshow('result',img)`正确。6.读取图像:`img=cv.imread("faceMorePeople.png")`,这里使用的是相对路径,需要确保该图片存在于当前工作目录中,否则将读取失败(此时img为None,后续操作会报错)。7.调用检测函数:`face_detect_methed()`,注意函数名拼写错误(与定义一致,所以不会出错,但建议更正为正确拼写)。8.等待按键:按'm'键退出,正确。9.销毁窗口:`cv.destroyAllWindows()`正确。潜在问题:1.路径问题:-分类器路径:使用绝对路径`'G:/conda/envs/testOpencv/Lib/site-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_default.xml'`。这个路径可能在其他机器上不存在,因为conda环境名称(testOpencv)可能不同,或者OpenCV安装位置不同。建议使用相对路径或更通用的方式。OpenCV自带了一些预训练模型,我们可以使用`cv.data.haarcascades`来获取这些模型的路径(在OpenCV4.x中支持)。例如:face_detector=cv.CascadeClassifier(cv.data.haarcascades+'haarcascade_frontalface_default.xml')-图像路径:使用相对路径`"faceMorePeople.png"`,需要确保该文件存在。2.图像读取失败处理:如果`cv.imread`返回None(文件不存在或无法读取),后续的`cv.cvtColor`会抛出异常。应该添加检查。3.函数内的变量作用域:函数`face_detect_methed`中使用了外部变量`img`。这会导致函数依赖于全局变量,不利于重用和调试。应该将图像作为参数传递。4.函数命名拼写错误:将`face_detect_methed`改为`face_detect_method`。5.在函数内部修改了全局变量`img`(绘制矩形),这可能会导致意外副作用。建议在函数内部处理图像副本,或者将图像作为参数传入并返回修改后的图像。6.在OpenCV新版本中,`detectMultiScale`的参数顺序可能引起问题。建议使用命名参数,例如:face=face_detector.detectMultiScale(grey_img,scaleFactor=1.1,minNeighbors=5,minSize=(10,10),maxSize=(200,200))注意:OpenCV4.x中移除了flags参数,所以原代码中的0可以去掉。另外,maxSize参数是可选的,如果不需要限制最大大小,可以省略。7.注意:原代码中`detectMultiScale`的第四个参数(flags)在较新版本中已不被支持。如果运行环境是OpenCV4.x,这个0可能会被忽略,但最好去掉。8.循环等待按键的部分:`ord('m')`返回字符'm'的ASCII码,然后等待按键。但是,`cv.waitKey(0)`返回按键的ASCII码,所以这样写正确。不过,通常我们也可以写成`ifcv.waitKey(0)&0xFF==ord('m'):`,以处理某些系统上的特殊情况。改进建议:1.使用更健壮的方式加载分类器(利用`cv.data.haarcascades`)。2.将图像作为参数传递给检测函数,并返回标记后的图像。3.添加图像读取成功的检查。4.修正函数名拼写。5.调整`detectMultiScale`的参数传递方式,避免使用已废弃的参数。修改后的代码示例:```pythonimportcv2ascvdefface_detect_method(img):#将img作为参数传入#图片灰度化grey_img=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)#注意:原代码是BGRA2GRAY,但通常读入的是BGR,除非有alpha通道#使用OpenCV提供的数据路径加载分类器face_detector=cv.CascadeClassifier(cv.data.haarcascades+'haarcascade_frontalface_default.xml')#检查分类器是否加载成功ifface_detector.empty():print('分类器加载失败!')returnimg#使用detectMultiScale,注意参数命名(避免使用已废弃的flags)faces=face_detector.detectMultiScale(grey_img,scaleFactor=1.1,minNeighbors=5,minSize=(10,10),maxSize=(200,200))#在图片中对人脸画矩形for(x,y,w,h)infaces:cv.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),color=(0,0,255),thickness=2)returnimg#读取图像img=cv.imread("faceMorePeople.png")ifimgisNone:print("图像读取失败,请检查文件路径")exit(1)#调用检测函数,传入图像并获取结果result_img=face_detect_method(img)#显示结果cv.imshow('result',result_img)#等待按键whileTrue:ifcv.waitKey(0)&0xFF==ord('m'):breakcv.destroyAllWindows()```主要修改点:1.函数定义中增加参数img,并返回修改后的img。2.使用`cv.data.haarcascades`来获取分类器路径,避免绝对路径依赖。3.检查分类器是否加载成功(empty()判断)。4.修正了颜色转换代码:原代码是`cv.COLOR_BGRA2GRAY`,但通常读入的图像是BGR格式(除非有alpha通道),所以使用`cv.COLOR_BGR2GRAY`。如果原图确实是BGRA,则使用BGRA2GRAY。5.添加了图像读取失败的检查。注意:原代码中颜色转换使用的是`cv.COLOR_BGRA2GRAY`,这取决于读入的图像是否有alpha通道。通常,`cv.imread`读入的图像是BGR三通道,所以应该用`cv.COLOR_BGR2GRAY`。如果图像是四通道(带alpha),则使用BGRA2GRAY。为了通用,可以改为先检查通道数,或者直接使用BGR2GRAY(因为大多数图像都是三通道)。如果原图是四通道,那么使用`cv.COLOR_BGRA2GRAY`,否则使用`cv.COLOR_BGR2GRAY`。但通常,我们读取的人脸图像是三通道,所以这里修改为BGR2GRAY。另外,原代码中在绘制矩形时使用的是全局变量img,修改后通过参数传递和返回,避免了副作用。这样修改后,代码的健壮性和可移植性将得到提高。如果用户遇到分类器加载失败,需要确保OpenCV安装正确,并且`haarcascade_frontalface_default.xml`文件存在于`cv.data.haarcascades`指向的目录下。如果用户的环境是OpenCV3.x,可能没有`cv.data.haarcascades`属性。在这种情况下,可以尝试使用相对路径(将模型文件放在当前目录)或者使用绝对路径(但需要用户自行修改)。因此,为了兼容性,可以添加一个备选方案:```pythontry:#尝试使用OpenCV自带的路径face_detector=cv.CascadeClassifier(cv.data.haarcascades+'haarcascade_frontalface_default.xml')exceptAttributeError:#如果OpenCV版本较低,没有data.haarcascades,则使用相对路径或绝对路径face_detector=cv.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')```但更简单的方式是直接尝试加载,如果加载失败(返回空)则尝试其他路径。例如:```pythonface_detector=cv.CascadeClassifier(cv.data.haarcascades+'haarcascade_frontalface_default.xml')ifface_detector.empty():#尝试当前目录下的文件face_detector=cv.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')ifface_detector.empty():print("无法加载分类器文件")returnimg```这样,如果第一个路径加载失败,尝试当前目录下的文件。综上所述,我们给出了代码的潜在问题和改进方案。根据用户引用[1]中的描述,原代码有一个人脸未识别出来,可能是因为参数设置问题(如minSize和maxSize限制过严,或者scaleFactor、minNeighbors等参数需要调整)。在改进代码后,可以调整这些参数以优化检测效果。引用文献:[^1]:用户提供的代码片段及效果描述。[^2]:OpenCV模型文件的获取方式。[^3]:关于图像翻转的说明(但本代码未使用翻转)。[^4]:关于OpenCV模型文件下载位置的说明。相关问题:1.如何调整`detectMultiScale`的参数以提高人脸检测的准确率?2.除了Haar级联分类器,OpenCV还提供哪些人脸检测方法?3.如何处理图像中不同大小的人脸检测?4.在无法加载预训练模型文件时,有哪些替代方案?</think>### 代码问题分析与改进建议 #### 主要问题分析 1. **路径硬编码问题** ```python face_detector = cv.CascadeClassifier('G:/conda/envs/testOpencv/.../haarcascade_frontalface_default.xml') ``` - **错误**:使用绝对路径且包含特定环境路径(`testOpencv`),在其他机器上无法运行 - **风险**:路径依赖性强,环境名称变更或跨平台时会失效[^1] 2. **全局变量依赖问题** ```python def face_detect_methed(): # 无参数 grey_img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGRA2GRAY) # 依赖全局变量img ``` - **错误**:函数内部直接使用全局变量`img`,破坏了封装性 - **风险**:代码复用困难,多线程操作可能导致冲突[^3] 3. **颜色空间转换错误** ```python cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGRA2GRAY) ``` - **错误**:假设输入图像包含Alpha通道(BGRA),但`cv.imread()`默认读取BGR三通道图像 - **结果**:实际运行时可能抛出`error: (-215:Assertion failed)`异常[^3] 4. **参数顺序问题** ```python face = face_detector.detectMultiScale(grey_img, 1.1, 5, 0, (10,10), (200,200)) ``` - **隐患**:OpenCV 4.x+已弃用`flags`参数(第4位),此处的`0`可能导致行为不一致 - **建议**:使用命名参数避免混淆[^4] 5. **图像读取失败处理缺失** ```python img = cv.imread("faceMorePeople.png") # 无错误检查 ``` - **风险**:文件不存在时`img=None`,后续操作会崩溃 --- #### 改进后的代码 ```python import cv2 as cv def face_detect_method(input_img): # 接收图像参数 if input_img is None: raise ValueError("输入图像为空") # 修正颜色空间转换(BGR→灰度) grey_img = cv.cvtColor(input_img, cv.COLOR_BGR2GRAY) # 使用OpenCV内置路径获取分类器 classifier_path = cv.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml' face_detector = cv.CascadeClassifier(classifier_path) # 验证分类器加载 if face_detector.empty(): raise RuntimeError("分类器加载失败") # 使用命名参数(兼容OpenCV 3/4) faces = face_detector.detectMultiScale( image=grey_img, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(10, 10), maxSize=(200, 200) ) # 绘制检测框(避免修改原始图像) result_img = input_img.copy() for (x, y, w, h) in faces: cv.rectangle(result_img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2) return result_img # 主程序 if __name__ == "__main__": input_img = cv.imread("faceMorePeople.png") if input_img is None: print("错误:图像加载失败") exit(1) result_img = face_detect_method(input_img) cv.imshow('人脸检测结果', result_img) while True: if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord('m'): break cv.destroyAllWindows() ``` #### 关键改进说明 1. **动态路径获取** 使用`cv.data.haarcascades`自动定位分类器文件,消除路径依赖[^4] 2. **函数封装优化** - 通过参数传递图像,消除全局依赖 - 返回处理后的副本,保留原始数据 3. **颜色空间修正** 将`BGRA2GRAY`改为`BGR2GRAY`,匹配`imread()`的默认输出 4. **鲁棒性增强** - 添加图像空值检查 - 验证分类器加载状态 - 使用命名参数明确`detectMultiScale`配置 5. **资源管理优化** 将`waitKey(0)`改为`waitKey(1)`,避免界面卡死 --- ### 性能优化建议 1. **参数调优** 若存在漏检(如引用[^1]所述),调整: - `scaleFactor`(建议1.01-1.5):值越小检测越慢但更精确 - `minNeighbors`(建议3-6):值越高误检越少但漏检可能增加 ```python faces = face_detector.detectMultiScale(..., scaleFactor=1.05, minNeighbors=3) ``` 2. **多尺度检测** 移除`maxSize`限制以检测更大/更小人脸: ```python faces = face_detector.detectMultiScale(..., maxSize=(0,0)) # 取消上限 ``` 3. **使用更先进模型** 替换Haar级联为DNN人脸检测器(需OpenCV 3.4+): ```python net = cv.dnn.readNet("opencv_face_detector.pbtxt", "opencv_face_detector_uint8.pb") blob = cv.dnn.blobFromImage(img, scalefactor=1.0, size=(300, 300), mean=(104, 177, 123)) net.setInput(blob) detections = net.forward() ``` --- ### 相关问题
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