07-autorelease

本文深入解析Objective-C中的autorelease机制,包括其基本使用、自动释放池的创建与应用,以及如何在实际编程中有效利用这一特性。通过对比release与autorelease的使用,阐述了autorelease带来的便利性与注意事项,同时提供了实例代码帮助开发者更好地理解和实践。

 

1、 autorelease的基本使用

(1) 给某个对象发送一条  autorelease   消息时,就会将这个对象加到一个自动释放池中。
(2) 当自动释放池销毁时,会给池子里面的所有对象发送一条   release   消息。
(3) 调用autorelease方法时并不会改变对象的计数器,并且会返回对象本身。
(4) autorelease实际上只是把对 release 的调用延迟了,对于每一次autorelease,系统只是把该对象放入了当前的 autorelease pool中,当该 pool 被释放时,该 pool 中的所有对象会被调用release。

2、 自动释放池的创建

(1) ios 5.0后

(2)ios 5.0前

NSAutoreleasePool  *pool = [[NSAutoreleasePool alloc] init];

// .....

[pool release]; // 或[pool drain];

(3)在程序运行过程中,可以创建多个自动释放池,它们是以栈的形式存在内存中。

(4)OC对象只需要发送一条 autorelease 消息,就会把这个对象添加到最近的自动释放池中(栈顶的释放池)。

3、应用实例

(1)跟release的对比

  1> 以前:

    Book *book = [[Book alloc] init];

    [book release];

  2>现在:

    Book *book = [[[Book alloc] init] autorelease];

    // 不要再调用[book release];

  • 一般可以为类添加一个快速创建对象的类方法

  + (id)book

  {

        return [[[Book alloc] init] autorelease];

  }

外界调用[Book book]时,根本不用考虑在什么时候释放返回的Book对象

 4、规律

(1)一般来说,除了alloc、new或copy之外的方法创建的对象都被声明了autorelease

(2)比如下面的对象都已经是autorelease的,不需要再release

  NSNumber *n = [NSNumber numberWithInt:100];

  NSString *s = [NSString stringWithFormat:@"jack"];

  NSString *s2 = @"rose";

5、autorelease的好处

(1)不用再关心对象释放的时间

(2)不用再关心什么时候调用release

6、autorelease的使用注意:

(1)占用内存较大的对象不要随便使用autorelease

(2)占用内存较小的对象使用autorelease,没有太大影响。

7、错误用法

(1)在alloc之后使用autorelease,再使用release就会出现野指针错误。

      @autoreleasepool

  {

    Person *p =[ [[Person alloc] init]  autorelease]

    {

      [p release];

    }

      }

(2)连续多次使用autorelease,出现野指针错误。

       @autoreleasepool

  {

    Person *p =[[ [[Person alloc] init]  autorelease]  autorelease];

  }

转载于:https://www.cnblogs.com/xdl745464047/p/4008699.html

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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