python day04

本文深入浅出地介绍了面向对象编程的基本概念,包括类与对象的区别,如何定义类和创建对象,以及Python中对象属性的访问可见性问题。通过实例演示了类的初始化,对象属性的动态修改与绑定。

面对对象:

说是当下的程序员都听过”面向对象编程“,那么到底什么是面向对象编程呢?
官方的不说,通俗那就是,程序中的数据和操作数据的函数是一个逻辑上的整体,我们称之为“对象”。

类与对象:

类是抽象的概念,而对象是具体的东西。在面向对象编程的世界中,一切皆为对象.,每个对象都是独一无二的,而且对象一定属于某个类(型)。当我们把一大堆拥有共同特征的对象的静态特征(属性)和动态特征(行为)都抽取出来后,就可以定义出一个叫做“类”的东西。

定义类:(关键字class)

代码如下:

class CCN(object):
     def __init__(self):   #初始化必须有,初始化自己
         self.a=10000
        
if __name__='__main__':
   CCN=CCN()   #这里的括号代表上面的__init__,初始化的意思
   print(CCN.a)
  
class CCN(object):
      def __init__='__main__':
      self.a=100
if __name__='__main__':
  CCN=CCN()
  CCN.a=500   #动态修改
  print(CCN.a)
  ##此时,a的值就被修改为500
  
 CCN.sun=666666    #动态的绑定
 print(CCN.sun)
 

创建对象:

当类被创建好,就可以创建对象并给对象发消息

def main():
    # 创建学生对象并指定姓名和年龄
    stu1 = Student('骆昊', 38)
    # 给对象发study消息
    stu1.study('Python程序设计')
    # 给对象发watch_av消息
    stu1.watch_movie()
    stu2 = Student('王大锤', 15)
    stu2.study('思想品德')
    stu2.watch_movie()


if __name__ == '__main__':
    main()

访问可见性问题:

在很多面向对象编程语言中,我们通常会将对象的属性设置为私有的(private)或受保护的(protected),简单的说就是不允许外界访问,而对象的方法通常都是公开的(public),因为公开的方法就是对象能够接受的消息。在Python中,属性和方法的访问权限只有两种,也就是公开的和私有的。如果希望属性是私有的,可以在名字前面加来个下划线,表示属性被私有化。

例如;

class student():
      def __init__(self):
          self.__a=100

if __name__='__main__':
     student=student()
     print(student.a) ##此时不会不出结果,说明私有的属性不能被调用
          

但在python中我们不推广用私有变量,如果我们想要突出变量的重要性,我们可以这样,就能避免私有变量的弊端。代码如下:

class  student(object):
      def  __init__(self):
          self._a=100
      def A(self):
          print(self.a)
          print(self.B())

      def B(self):
         print('Holle CCN')

if __name__='__main__':
   name=student()
   print(name.B())
   print(name.a)
          


加油??

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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