MyPull

Main方法


public class Fragment01 extends Fragment{
    private String dizhi;
    private PullToRefreshListView plv;
    private List<SuperClass.DataBean> plist;
    private List<SuperClass.DataBean> plists;
    private MyAdapter adapter;
    private Handler handler = new Handler(){
        @Override
        public void handleMessage(Message msg) {
            super.handleMessage(msg);
        }
    };
    @Nullable
    @Override
    public View onCreateView(LayoutInflater inflater, @Nullable ViewGroup container, @Nullable Bundle savedInstanceState) {
        View view = inflater.inflate(R.layout.fragment01,container,false);
        Bundle bundle = getArguments();
        dizhi = bundle.getString("dizhi");
        plv = view.findViewById(R.id.plv);
        plist = new ArrayList<SuperClass.DataBean>();
        new AsyncTask<String,Integer,String>(){
            @Override
            protected String doInBackground(String... strings) {
                String json = new NetWork().getjson(dizhi);
                return json;
            }

            @Override
            protected void onPostExecute(String s) {
                super.onPostExecute(s);
                Gson gson = new Gson();
                SuperClass user = gson.fromJson(s,SuperClass.class);
                plist = user.getData();
                adapter = new MyAdapter(plist,getActivity());
                plv.setAdapter(adapter);
            }
        }.execute();
        plv.setOnRefreshListener(new PullToRefreshBase.OnRefreshListener<ListView>() {
            @Override
            public void onRefresh(PullToRefreshBase<ListView> pullToRefreshBase) {
                Toast.makeText(getActivity(),"下拉刷新",Toast.LENGTH_SHORT).show();
                new AsyncTask<String,Integer,String>(){
                    @Override
                    protected String doInBackground(String... strings) {
                        String json = new NetWork().getjson(dizhi);
                        return json;
                    }

                    @Override
                    protected void onPostExecute(String s) {
                        super.onPostExecute(s);
                        Gson gson = new Gson();
                        SuperClass user = gson.fromJson(s,SuperClass.class);
                        plist = user.getData();
                        adapter = new MyAdapter(plist,getActivity());
                        plv.setAdapter(adapter);
                        handler.postDelayed(new Runnable() {
                            @Override
                            public void run() {
                                plv.onRefreshComplete();
                            }
                        },100);
                    }
                }.execute();
                handler.postDelayed(new Runnable() {
                    @Override
                    public void run() {
                        plv.onRefreshComplete();
                    }
                },1000);
            }
        });
        plv.setOnLastItemVisibleListener(new PullToRefreshBase.OnLastItemVisibleListener() {
            @Override
            public void onLastItemVisible() {
                Toast.makeText(getActivity(),"上拉加载",Toast.LENGTH_SHORT).show();
                new AsyncTask<String,Integer,String>(){
                    @Override
                    protected String doInBackground(String... strings) {
                        String json = new NetWork().getjson(dizhi);
                        return json;
                    }

                    @Override
                    protected void onPostExecute(String s) {
                        super.onPostExecute(s);
                        Gson gson = new Gson();
                        SuperClass user = gson.fromJson(s,SuperClass.class);
                        plists = user.getData();
                        plist.addAll(plists);
                        adapter.notifyDataSetChanged();
                    }
                }.execute();
            }
        });
        return view;
    }
}


本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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