利用Cordys插件 上传文件到 Cordys服务器目录

本文介绍了一种使用JavaScript实现文件上传到服务器的方法,包括前端界面设计、上传功能实现及后端处理逻辑。
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<!--

	 ?2003 Cordys R&D B.V. All rights reserved.
	 The computer program(s) is the proprietary information of Cordys R&D B.V. and provided
 	 under the relevant License Agreement containing restrictions on use and disclosure.
 	 Use is subject to the License Agreement.                                                                                                                                                                                                                              

	Project		: Cordys WCP
	File Name	: uploadtoserver.htm
	Description : uploads to server. In order to use this demo page the user needs a java call service
								configured with the required java class exposed to the front end in the form of
								a method called Upload which is implemented in the namespace http://schemas.cordys.com/1.0/devtools.
-->


<html><head>
<title>File Upload</title>
<meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=ISO-8859-1">
<meta http-equiv="Content-Script-Type" content="text/javascript">
<script type="text/javascript" src="/cordys/wcp/application.js"></script>
<script type="text/javascript">

	function uploadFile()
	{
		uploader.request = requestString.XMLDocument;
		if ( !system.isIE )
		{	 
			if(document.getElementById("file1").value != "")	
			uploader.uploadFile(document.getElementById("uploadForm1"));
			else
				alert("Choose a file to upload");

		}
		else
		{
				if(document.getElementById("chosenFile").value != "")
				uploader.uploadFile();	
				else
				alert("Choose a file to upload");
		}   	
	
	
	}
	function onLoad()
	{
  	if ( !system.isIE )
	{
	 	document.getElementById("choose").style.display="none";
		document.getElementById("choose1").style.display="none";
	}
	else
	{	
		document.getElementById("file1").style.display="none";
	}

	}
	function onUploadHandler()
	{
		if(window.application.event.status)
			alert(cordys.getXML(window.application.event.response));		
	}	
	</script>	
	<script type="cordys/xml" id="requestString">
	
	    <SOAP:Envelope xmlns:SOAP="http://schemas.xmlsoap.org/soap/envelope/">
      <SOAP:Body>
        <UpLoad xmlns="http://schemas.cordys.com/LVWSAppServerPackage" preserveSpace="no" qAccess="0" qValues="">
          <leavingID />
          <createName />
          <createDate />
          <fileName>Upload:FileName1</fileName>
          <fileContent>Upload:FileContent1</fileContent>
          <comment>PARAMETER</comment>
        </UpLoad>
      </SOAP:Body>
    </SOAP:Envelope>
</script>
	</head>		
	<body onLoad=onLoad()>
	<div cordysType="wcp.library.util.Upload" id="uploader" encode="true" style="display:none" 	onupload="onUploadHandler()" xmlcontent="true"></div>
		<center><h4>File Decode Demo</h4></center>
		<center>
		Select a file to upload:
			<input id ="choose1" type=text name="chosenFile"><input type=button value="Choose File" id="choose" onclick="chosenFile.value = 	uploader.browse(1)">

		<form action="com.lv.lvattachment.upLoad.wcp" id="uploadForm1" name="uploadForm1" enctype="multipart/form-data" method="post">
		<INPUT type="file" id="file1" name="file1" />
		</form>

		</center><br>		
		<center>
		<input type="button"  value="Upload" name="Upload" onClick="uploadFile()"></input>
		</center>				
	</body>

</html>

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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