JAVA多线程学习5:自己实现一个boolean锁

相位相关匹配法的opencv C++实现 这一段就是PCIAM算法的核心了,计算两幅图像的峰值相关矩阵,也是完全按照matlab移植过来的,但是后面几行,是为了筛选一些不可能存在的情况,比如边缘处的完全重合,或者只有一行,或者一列重合等等情况,由于PCIAM算法在边缘处的响应值高,所以在一些场景下可能是一种干扰,所以进行了剔除,当然可以不剔除,就是对后期的峰值选取会有影响。头文件,以及各类函数,还有主函数,第一次独立的写这种分文件类型的项目,写的拉跨还请包涵,以及当然可以转成类的形式,但感觉有点小麻烦,后期再修改吧。 阅读详情

一个简单的锁
提供一个禁戒值,表示当前锁占用情况。

定义一个lock接口

package com.puqiuyu.thread.blog;
/**
 * 简单实现下就行
 * @author sunday
 *
 */
public interface Lock {
    void lock() throws InterruptedException;

    void unlock() throws InterruptedException;
}

booleanlock实现类

package com.puqiuyu.thread.blog;

/**
 * 自己实现一个锁
 * 
 * 锁的作用:
 * 检票的窗口一次只能有一个人通过。
 * 
 * 
 * 这个锁就是守住入口、出口。 保证一次仅有一个人通过
 * 
 * 
 * @author sunday
 *
 */
public class BooleanLock implements Lock{

    private boolean using = false;

    private Thread currentThread;

    @Override
    public synchronized void lock() throws InterruptedException {
        while(using) {
            this.wait();
        }
        using = true;
        currentThread = Thread.currentThread();
    }

    @Override
    public synchronized void unlock() throws InterruptedException {
        if (currentThread != Thread.currentThread()) {//非当前线程乱调
            return;
        }
        this.notifyAll();
        using = false;
    }

}
动态SLAM中的YOLO与ORB-SLAM3融合:实时目标检测与动态点云滤除实战 本文介绍了如何结合YOLOv5目标检测与ORB-SLAM3视觉SLAM系统,实现动态环境下的目标检测与视觉SLAM任务。文章详细阐述了从源码下载、依赖安装(包括libtorch配置)、编译运行步骤(包括ROS环境和非ROS环境下的编译方法),到RGBD-TUM数据集准备与关联处理的全流程。同时针对常见错误提供了解决方案,如libtorch路径配置、ROS环境冲突等。最后展示了系统运行方法,并探讨了未来可能的优化方向,包括增强目标检测能力和改进动态环境下的地图构建。该集成系统为机器人智能导航和环境感知提供了有 阅读详情

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