boost::process::on_exit示例程序

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本文提供了一个boost::process::on_exit的示例程序,展示如何在C++中启动进程并注册进程结束后的回调处理。通过child类启动进程,重定向输出到ipstream,使用async_on_exit注册回调函数,程序结束时执行。利用boost::process库可以方便地管理和控制外部进程。

boost::process::on_exit示例程序

在使用boost::process库时,经常需要通过on_exit函数来设置进程结束后的回调处理方法。以下是一个简单的示例程序,演示如何使用on_exit函数:

#include <iostream>
#include <boost/process.hpp>

using namespace boost::process;

void onExitHandler(child c, const boost::system::error_code& ec) {
    std::cout << "process exited with code " << c.exit_code() << std::endl;
}

int main() {
    std::string command = "echo Hello world!";
    ipstream out;
    child c(command, std_out > out);
    async_on_exit(c, onExitHandler);
    c.wait();
    std::cout << "captured output: " << out.rdbuf() << std::endl;
    return 0;
}

在这个示例程序中,我们使用child类启动一个进程,并将其标准输出重定向到一个ipstream对象中。然后,我们使用async_on_exit函数注册一个回调处理方法,在进程

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉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,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。dlib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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