常用js验证【不断更新】

001、验证--必须是数字(必须是字符就反过来)

if ("" != 要验证的表单控件.value) {
			for (i = 0; i < 要验证的表单控件.value.length; i++) {
				if (isNaN(parseInt(要验证的表单控件.value.charAt(i)))) {
					alert("您输入的内容包含有字母, 不合要求");
					要验证的表单控件.focus();
					return false;
				}
			}
		}

 002、简单的身份证号码验证

function checkIDCardNO() {
/*cermark是填写身份证号的表单控件*/
		var obj = document.getElementById("cermark");
		var strIDno = obj.value;
		var idCardLength = strIDno.length;
		if ("" == obj.value) {
			alert("身份证号码不能为空");
			obj.focus();
			return false;
		}
		if (idCardLength == 15 || idCardLength == 18) {
		} else {
			alert("身份证号码的位数不够");
			obj.focus();
			return false;
		}
		if(idCardLength==18)
		{
		    // 确保前17位每一位都是数字
		    for(i = 0; i < idCardLength - 1; i++) {
		        // 如何判断一个字母是数字
		        if(isNaN( parseInt( strIDno.charAt(i) ) )) {
		            alert("您输入的身份证号码前17位包含有字母, 不合要求" );
		            obj.focus();
		            return false;    
		        }
		    }
		    
		    // 确保最后一位是数字或者X
		    var lastIDNum =strIDno.charAt(17);
		    if( isNaN(parseInt( strIDno.charAt(17) )) &&  lastIDNum.toLowerCase() != 'x') {
		        alert("您输入的身份证号码最后一位不是数字也不是x, 不合要求" );
		         obj.focus();
		        return false;
		    }
	    }
	    else if(idCardLength==15)
	    {
	    	 // 确保前15位每一位都是数字
		    for(i = 0; i < idCardLength - 1; i++) {
		        // 如何判断一个字母是数字
		        if(isNaN( parseInt( strIDno.charAt(i) ) )) {
		            alert("您输入的身份证号码前15位包含有字母, 不合要求" );
		            obj.focus();
		            return false;    
		        }
		    }
		    
		    // 确保最后一位是数字或者X
		    var lastIDNum =strIDno.charAt(14);
		    if( isNaN(parseInt( strIDno.charAt(14) )) &&  lastIDNum.toLowerCase() != 'x') {
		        alert("您输入的身份证号码最后一位不是数字也不是x, 不合要求" );
		         obj.focus();
		        return false;
		    }
	    }
	}

 

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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