一起学JUCE之HashMap

本文详细介绍了基于哈希表的HashMap接口的实现方式,特别关注了JUCE库中的HashMap,探讨了其性能优化、线程安全特性以及内存结构。同时解释了迭代器的工作原理,提供了关键参数对性能的影响分析。

  基于哈希表的 Map 接口的实现。此实现提供所有可选的映射操作,并允许使用 null 值和 null 键。(除了非同步和允许使用 null 之外,HashMap 类与 Hashtable 大致相同。)此类不保证映射的顺序,特别是它不保证该顺序恒久不变。 此实现假定哈希函数将元素适当地分布在各桶之间,可为基本操作(get 和 put)提供稳定的性能。迭代 collection 视图所需的时间与 HashMap 实例的“容量”(桶的数量)及其大小(键-值映射关系数)成比例。所以,如果迭代性能很重要,则不要将初始容量设置得太高(或将加载因子设置得太低)。

  HashMap 的实例有两个参数影响其性能:初始容量 和加载因子,JUCE的HashMap初始容量为101,加载因子是当值的数量大于键值的3/2时重新加载。JUCE中的HashMap是线程安全的,可以在多线程中使用。JUCE的HashMap实现要点和通用的实现方式相同,简单的自己画了个内存结构图。

 

HashEntry

 class HashEntry
    {
    public:
        HashEntry (KeyTypeParameter k, ValueTypeParameter val, HashEntry* const next)
            : key (k), value (val), nextEntry (next)
        {}

        const KeyType key;
        ValueType value;
        HashEntry* nextEntry;

        JUCE_DECLARE_NON_COPYABLE (HashEntry)
    };

 

迭代器

 class Iterator
    {
    public:
        //==============================================================================
        Iterator (const HashMap& hashMapToIterate)
            : hashMap (hashMapToIterate), entry (nullptr), index (0)
        {}

        /** Moves to the next item, if one is available.
            When this returns true, you can get the item's key and value using getKey() and
            getValue(). If it returns false, the iteration has finished and you should stop.
        */
        bool next()
        {
            if (entry != nullptr)
                entry = entry->nextEntry;

            while (entry == nullptr)
            {
                if (index >= hashMap.getNumSlots())
                    return false;

                entry = hashMap.hashSlots.getUnchecked (index++);
            }

            return true;
        }

        /** Returns the current item's key.
            This should only be called when a call to next() has just returned true.
        */
        KeyType getKey() const
        {
            return entry != nullptr ? entry->key : KeyType();
        }

        /** Returns the current item's value.
            This should only be called when a call to next() has just returned true.
        */
        ValueType getValue() const
        {
            return entry != nullptr ? entry->value : ValueType();
        }

    private:
        //==============================================================================
        const HashMap& hashMap;
        HashEntry* entry;
        int index;

        JUCE_DECLARE_NON_COPYABLE_WITH_LEAK_DETECTOR (Iterator)
    };

 

转载于:https://www.cnblogs.com/davygeek/p/4278930.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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