icvCreateHaarTrainingData源码详细分析

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/* * icvCreateHaarTrainingData *功能：为训练样本分配内存，并且返回内存地址 */staticCvHaarTrainigData* icvCreateHaarTrainingData( CvSize winsize,      //图像大小                                              int maxnumsamples )  //样本图像数量，包括正负样本之和{    CvHaarTrainigData* data;    /* #define CV_FUNCNAME( Name )  /    static char cvFuncName[] = Name CV_FUNCNAME 定义变量 cvFuncName存放函数名,用于出错时可以报告出错的函数*/    CV_FUNCNAME( "icvCreateHaarTrainingData" );/*__BEGIN__ 和__END__配套使用，当出现error时，EXIT cxerror.h 中           #define __BEGIN__       {           #define __END__         goto exit; exit: ; }    对于代码中 __BEGIN__ 和__END__后面多加一个分号 的解释:    因为 __BEGIN__;等价于{; ,其中分号(;)为一个空语句,是合理的,但不要也行.__END__也一样.*/    __BEGIN__;    data = NULL;    uchar* ptr = NULL;    size_t datasize = 0;     /*size_t的全称应该是size type，就是说“一种用来记录大小的数据类型，因为size_t类型的数据其实是       保存了一个整数，所以它也可以做加减乘除，也可以转化为int并赋值给int类型的变量。*/    datasize = sizeof( CvHaarTrainigData ) +          /* sum and tilted */        ( 2 * (winsize.width + 1) * (winsize.height + 1) * sizeof( sum_type ) +          sizeof( float ) +      /* normfactor */          sizeof( float ) +      /* cls */          sizeof( float )        /* weight */        ) * maxnumsamples;    CV_CALL( data = (CvHaarTrainigData*) cvAlloc( datasize ) );       /**void *memset(void *s, int ch, size_t n);        *函数解释：将s中前n个字节 （typedef unsigned int size_t ）用 ch 替换并返回 s 。        *memset：作用是在一段内存块中填充某个给定的值，它是对较大的结构体或数组进行清零操作的一种最快方法 */    memset( (void*)data, 0, datasize );//内存清零    data->maxnum = maxnumsamples;      //包括下面几个都是参数传递    data->winsize = winsize;    ptr = (uchar*)(data + 1);    data->sum = cvMat( maxnumsamples, (winsize.width + 1) * (winsize.height + 1),                       CV_SUM_MAT_TYPE, (void*) ptr );//从这里可以看出对于总的积分图来说，每个训练样本图片的积分图占一行，一共是总样本数行    ptr += sizeof( sum_type ) * maxnumsamples * (winsize.width+1) * (winsize.height+1);    data->tilted = cvMat( maxnumsamples, (winsize.width + 1) * (winsize.height + 1),                       CV_SUM_MAT_TYPE, (void*) ptr );    ptr += sizeof( sum_type ) * maxnumsamples * (winsize.width+1) * (winsize.height+1);    data->normfactor = cvMat( 1, maxnumsamples, CV_32FC1, (void*) ptr );    ptr += sizeof( float ) * maxnumsamples;    data->cls = cvMat( 1, maxnumsamples, CV_32FC1, (void*) ptr );    ptr += sizeof( float ) * maxnumsamples;    data->weights = cvMat( 1, maxnumsamples, CV_32FC1, (void*) ptr );    data->valcache = NULL;    data->idxcache = NULL;    __END__;    return data;}