单例

单例模式,就是我们定义的⼀个类,这个类只创建⼀次对象,也只创建⼀个对象。这个类的对象,供整个程序使⽤。      
单例模式的三个必要条件:     
1、单例类只能有⼀个对象
2、这个变量必须是⾃⼰⾃⾏创建的。
3、这个变量必须给整个程序使⽤
 
//  main.m
//  Single
//  Created by cqy on 15/12/26.
//  Copyright © 2015年 程清杨. All rights reserved.
#import <Foundation/Foundation.h>
#import "Student.h"
int main(int argc, const char * argv[]) {
    @autoreleasepool {
       
        Student *student = [Student share];
        NSLog(@"student = %@",student);
        student.name = @"Qing Yang";
        Student *stu1 = [Student share];
        NSLog(@"stu1 = %@",stu1);
        Student *stu2 = [[Student alloc] init];
        NSLog(@"stu2 = %@",stu2);
        Student *stu3 = [stu2 copy];
        NSLog(@"stu3 = %@",stu3);
        Student *stu4 = [stu2 mutableCopy];
        NSLog(@"stu4 = %@",stu4);

    }
    return 0;
}
//  Student.h
//  Single
//  Created by cqy on 15/12/26.
//  Copyright © 2015年 程清杨. All rights reserved.
//单例的实现:
//1、在.h文件中声明一个类方法,用于初始化实例
#import <Foundation/Foundation.h>
@interface Student : NSObject<NSCopying,NSMutableCopying>
@property(nonatomic,copy)NSString *name;
+(id)share;
@end
 
//  Student.m
//  Single
//  Created by cqy on 15/12/26.
//  Copyright © 2015年 程清杨. All rights reserved.
#import "Student.h"
//在.m中,首先声明一个static修饰的对象,此对象此时是一个空指针
static Student *stu = nil;
@implementation Student
//3、实现.h中声明的类方法
+(id)share{
    //避免多线程操作带来的弊端
    @synchronized(self) {
        if (stu == nil){stu = [[Student alloc] init];}
    }
    return stu;
}
//4、避免alloc产生新对象,所以需要重写allocWithZone方法
+(id)allocWithZone:(struct _NSZone *)zone{
    if ( stu == nil){
        stu = [super allocWithZone:zone];
    }
    return stu;
}
//5、为了避免拷贝产生新对象,我们需要重写copywithzone以及mutablecopywithzone方法
-(id)copyWithZone:(NSZone *)zone{
    return stu;
}
-(id)mutableCopyWithZone:(NSZone *)zone{
    return stu;
}
@end
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

转载于:https://www.cnblogs.com/iQingYang/p/5194720.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)、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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