【学习总结】内排序

背景

假定被排序的数据是由一组元素组成的表,而元素由若干数据项组成;
其中有一项可用来标识该元素,称为关键字项,其值称为关键字。
关键字可用作排序运算的依据。

大部分排序的核心是:数据交换(关键字排序)。
int a = 4, b = 3, tmp;
tmp = a;
a = b;
b = tmp;

1.1 排序

就是整理表中的元素,使之按关键字递增或递减的顺序排序。

1.2 稳定性

当待排序的表中,存在多个关键字相同的元素:
经过排序后,这些具有相同关键字的元素之间的相对次序保持不变,则称这种排序方法是稳定的;
经过排序后,这些具有相同关键字的元素之间的相对次序发生改变,则称这种排序方法是不稳定的。

1.3 内排序与外排序

内排序:整个表都都放在内存中处理,排序时不涉及内外存数据的交换;
外排序:排序时涉及内外存数据的交换。

排序的策略:是否需要关键字比较分类:
需要关键字比较:插入排序、选择排序、交换排序、归并排序;
不需要关键字比较:基数排序。

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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