vector的相关误解

最近做东西要用到vector,之前没怎么用过,对其中的一些方法产生了一些误解,现在总结一下,希望对别人能有帮助。

reserve()是容器预留空间,但并不真正创建元素对象,在创建对象之前,不能引用容器内的元素,因此需要用push_back()/insert()函数插入新元素才能引用。

resize()是改变容器的大小,并且创建对象,因此,调用这个函数之后,就可以引用容器内的对象了。若容器中已有元素,使用resize()时需要调用clear()。

resize(),clear(),erase()等都只改变容器的size,并不释放内存。

例1:

vector<int> vec1,vec2;
vec1.resize(10);     //申请了空间,也创建了对象(默认构造函数)
vec2.reserve(10);    //申请了空间,但没有创建对象
for(int i=0;i<10;i++)
{
    vec1[i]=i;       //没错
    vec2[i]=i;       //出错
}

例2:

vector<int> vec1,vec2;
vec1.resize(10);
vec1.push_back(1);   //vec1[0]~vec1[9]为一个很大的负数,vec1[10]=1
vec2.reserve(10);
vec2.push_back(1)    //vec2[0]=1;

例3:

vector<int> vec;
vec.push_back(1);
vec.push_back(2);
vec.push_back(3);
vec.resize(2,10);        //vec.size()=2,但vec[0]~vec[2]中仍存放1~3,并没有变成10
vec.clear();
vec.resize(2,10);        //vec.size()=2,vec[0]~vec[1]中存放10







一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从同设备 / 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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