黑马程序员——动态内存

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关于内存分区

计算机中的内存在用于编程时,被人为的进行了分区(Segment),分为:“栈区”(Stack)、“堆区”(Heap)、全局区(静态区,Static)

文字常量区和程序代码区。在学习变成的初期,主要涉及到的是栈区的内存,包括函数的参数值,局部变量的值等都被存在”栈区“。

这部分的内存,是由系统来帮助管理的,没有特殊情况的时候,是不需要对其进行特别处理的。

针对堆区的内存,一半由程序员进行分配和施放,使用堆内存的原因一般是”栈上内存比较小,不够用“、”系统管理内存的方式死板,不方便“

这两大类原因。对于堆上的内存,被程序员手动分配后,若不施放就很可能出现”内存泄漏“。很多企业级的应用,都因为内存泄漏而在”正常“

运转很长时间后,轰然”坍塌“。

关于全局变量和静态变量,他们的存储是在一块儿的,初始化的全局变量和静态变量在一块区域,未初始化的全局变量和未初始化的

静态变量在相邻的另一块区域。程序结束后由系统施放;文字常量区是用于储存常量字符串的,程序结束后由系统施放;程序代码区用于存放函数的

二进制代码。


可变长度的数组

可变长度的数组,是在学习中第一个碰到的,需要使用动态内存的代码。

从数组的基本常识知道,int a[n]={};  这样的初始化是不合法的,因为数组的长度必须固定,不能使用变量来创建数组。

那么如何使用一个变量来间接创建一个数组。

#include<stdio.h>
#include<malloc.h>
int main(){
	int i,n;
	scanf("%d",&n);
	//请从下一行开始编写你的代码
	int* arr = (int *)calloc(n, sizeof(int));

	//以下代码对一个数组第一位进行了赋值
	arr[0]=1;

	//以下代码对长度为n的数组第二位开始做计算,并输出最后一个值的结果
	for(i=1;i<n;i++){
		arr[i]=arr[i-1]+i;
	}
	printf("%d",arr[n-1]);
	return 0;
}

在这段代码中,一开始是不知道数组的具体大小的,由外界输入。在得到n之后呢,使用alloc函数从内存中划分出我们需要的空间,相当于创建了一个长度可自定义的数

组。

注意到,包含了一个名叫”malloc.h“的头文件。

这个头文件有三个最常见的三个函数。

malloc函数:

//函数原型
void *malloc(unsigned int size);
    
//调用形式
(类型说明符*)malloc(size)

功能:向系统申请size字节的堆空间。

返回值:所开辟中间首地址。


calloc函数:

//函数原型
void *calloc(unsigned int n, unsigned int size);
     
//调用形式
(类型说明符*)calloc(n,size)

功能:按类型申请n个size字节的堆空间,calloc函数与malloc函数的区别仅在于一次可以分配n块区域。

返回值:所开辟空间的首地址。


realloc函数:


//函数原型
void *realloc(void *p,unsigned int size);

功能:将p指向的堆空间变为size。

返回值:所开辟空间的首地址。


释放内存

有创建内存空间就有释放。

如何释放内存?还以刚才的数组为例。


#include<stdio.h>
#include<malloc.h>
int main(){
	int i,n;
	scanf("%d",&n);
	int* arr=(int *)calloc(n,sizeof(int));

	//以下代码对一个数组第一位进行了赋值
	arr[0]=1;

	//以下代码对一个长度为n的数组第二位开始依次做计算,并依次输出
	for(i=1;i<n;i++){
		arr[i]=arr[i-1]+i;	
	}
	printf("%d",arr[n-1]);
	//请在下一行释放内存空间
	
        free(arr);
        arr = NULL;
	return 0;
}


在return 0;这句之前,使用free函数,它的作用是,释放arr数组指向的被分配的堆空间。

当然,最后为了安全起见,将叫做arr的指针数组指向一个叫NULL的位置,使之成为一个空指针,避免通过它又触碰到一个

已经被释放的内存位置。




一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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