Struts2的工作原理解析

Struts2工作流程解析
Struts2基于WebWork核心构建,是一个稳定的Web框架。其工作流程包括接收HTTP请求、通过过滤器处理、由ActionMapper确定Action、ActionProxy读取配置文件、创建ActionInvocation实例并调用Action,最后返回结果到客户端。

        Struts2Struts社区和WebWork社区的共同成果,我们甚至可以说,Struts2WebWork的升级版,他采用的正是WebWork的核心,所以,Struts2并不是一个不成熟的产品,相反,构建在WebWork基础之上的Struts2是一个运行稳定、性能优异、设计成熟的WEB框架。下面菜鸟跟大家讲解一下Struts2的工作流程

 

                         Struts2的体系结构图如下:

 

通过Struts2的体系结构图我们可以得出Struts2的工作流程有以下几步:

  1. 客户端发起一个(HttpServletRequest)请求。
  2. 这个请求经过一系列的Filter(过滤器)(这些过滤器中有一个叫做ActionContextCleanUp的过滤器,这个过滤器的主要作用是对于Struts2和其他框架的整合很有帮助)
  3. 接着是FilterDispatcher被调用,FilterDispatcher就会询问ActionMapper来决定这个请求调用哪个Action。
  4. 这是如果ActionMapper决定调用某个Action,FilterDispatcher就会把该请求的处理交给ActionProxy。
  5. ActionProxy通过Configuration Manager读取框架的配置文件,找到需要调用的Action类。
  6. ActionProxy创建一个ActionInvocation的实例。

  7. ActionInvocation实例就会使用命名模式来调用,在调用Action的过程前后都会涉及到拦截器(interceptor)的调用。

  8. 一旦当Action执行完毕,ActionInvocation就负责根据struts.xml配置文件找到相对应的返回结果。

    返回结果通常是(但不总是,也可能是另外的一个Action链)一个需要被表示的JSP或者FreeMarker的模版。在表示的过程中可以使用Struts2 框架中继承的标签。在这个过程中需要涉及到ActionMapper

     

     

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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