C结构体对齐

函数模板针对仅参数类型不同的函数?
 
http://blog.youkuaiyun.com/renrenhappy/article/details/5931457
 
  计算结构体的大小就要考虑数据对齐问题. 为了使CPU的存取速度最快, 在处理数据的时候把结构变量中的成员大小按照4或8的倍数计算, 这是因为数据总线的宽度一般为4字节或者8字节. 
 
    可加上#pragma pack(n)的设定. 
    缺省情况下, 编译器为结构体的每个成员按其自然对界条件分配空间(即按照结构体成员之中最大的成员对齐). 
    默认的字节对齐准则如下: 
    1. 结构体变量的首地址能够被其最大的成员大小整除.
    2. 结果体每个成员相对于结构体首地址的Offset是成员大小的整数倍, 这也是为什么一个char 后边接一个int, 那个char要被填充3个字节的原因, 如果是3个char一个int, 则填充一个字节. 在本题之中, int64_t c的偏移要是8的整数倍. 
    3. 结构体的总大小为结构体最大基本类型成员大小和编译器缺省对界条件大小中比较小的那个值的整数倍, 如果有需要, 会在最后一个成员之后加上填充字节.
   4.结构体作为成员时, 则结构体成员要从其内部最大元素大小的整数倍地址开始存储. 
    在本题中, char a; 4, int b; 4,  int64_t c; 8, chard; 8. 结构体总共24个字节, 24x15 + 8 == 368. 

转载于:https://www.cnblogs.com/newcoder/p/5218211.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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