std::string base64Decode(const std::string& base64String) { std::vector decodedData(base64String.length()); int decodedSize = av_base64_decode(decodedData.data(), base64String.c_str(), base64String.length()); if (...-Go服务器开发

代码的基本结构是正确的，但是还需要进行一些调整和改进。

首先，在 RecognizeFaceHandle 函数中，你将 image_data 转换为了 std::string 类型的编码字符串。然后，你使用 base64Decode 函数对其进行解码，并将解码后的结果存储在 decodedStr 中。

接下来，在这个示例中，我们使用了一个不推荐使用的方法来将解码后的数据转换为 cv::Mat 对象。具体来说，我们创建了一个 std::vector 对象，并将解码后的数据复制到该向量中。然后，我们将该向量传递给 cv::imdecode 函数以创建 cv::Mat 对象。

虽然这种方法可以工作，但会导致多余的内存复制。为了避免这种情况并提高性能，可以直接使用指针和长度参数传递给 cv::imdecode 函数。

以下是修改过的代码示例：

void RecognizeFaceHandle(char *image_data, int data_size, int location) {
    if (image_data == nullptr || data_size <= 0) {
        return;
    }

    cv::Mat img = cv::imdecode(cv::InputArray(reinterpret_cast<const uchar*>(image_data), data_size), cv::ImreadModes::IMREAD_UNCHANGED);

    delete[] image_data;

    if (!img.empty()) {
        // 进行人脸识别等操作
        // ...
    }
}

在修改后的代码中，我们直接使用 cv::imdecode 函数将解码后的数据转换为 cv::Mat 对象，而不再使用中间的 std::string 或 std::vector<uchar> 对象。

请注意，在使用此代码时，请确保已正确链接并设置好 OpenCV 库。另外，还要注意对于输入数据的格式和编码方式进行适当的处理。

内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问