传递动态内存

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<malloc.h>
int Malloc(char *p)
{
    return (NULL!=(p=(char *)malloc(100*sizeof(char))));//这个成为调用完后,又成野指针了???
    //return 0;
}
int main()
{
   char *p1=NULL;
   Malloc(p1);
   strcpy(p1,"helo");
   puts(p1);//输出,这个函数用得还很少
    return 0;
}

分析问题:

 在int Malloc(char *p)中的*p实际上市主函数p的一个副本,编译器总是要为函数的每个参数制作临时副本。在本例中p申请了心的内存,知识把p所指的内存的地址改变了,但是p1丝毫未变。因为函数Malloc没有返回值,因此p1并不指向p所申请的那段内存。事实上,每执行一次Malloc就会申请一块内存,但申请的内存却不能有效释放,结果是内存一直被独占,最终造成内存泄露。

 如果一定要用指针参数去申请内存,那么应该采用指向指针的指针,传p1的地址给函数Malloc.

代码如下:

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<malloc.h>
int Malloc(char **p)
{
    return (NULL!=(*p=(char *)malloc(100*sizeof(char))));
    //return 0;
}
int main()
{
    char *p1=NULL;
   Malloc(&p1);
   strcpy(p1,"helo");
   puts(p1);//输出,这个函数用得还很少
    return 0;
}

还可以用函数返回值来传递动态内存,这种方法更加简单:(用到指针函数)

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<malloc.h>
char *Malloc(char *p)
{
    if(NULL!=(p=(char *)malloc(100*sizeof(char))))
      return p;
}
int main()
{
    char *p1=NULL;
   p1=Malloc(p1);
   strcpy(p1,"helo");
   puts(p1);//输出,这个函数用得还很少
    return 0;
}

再看下面这个有意思的问题:

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<malloc.h>
char *Malloc()
{
    char p[]="hello world";
    return p;
}
int main()
{
    char *p1=NULL;
   p1=Malloc();
   //strcpy(p1,"helo");
   puts(p1);//输出,这个函数用得还很少
    return 0;
}

这段代码输出的是什么呢?

答案是:乱码,因为Malloc此时返回的是指向“栈内存”的指针,该指针的地址不是NULL,但是其原来的内容已经被清除,新内容不可知。(这个为什么呢?)

转载于:https://www.cnblogs.com/wj204/p/3348599.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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