关于Visual Basic 6.0类开发之四(转)

本文深入探讨了Visual Basic 6.0中类的设计与应用,重点讲解了类的属性、方法及事件的实现方式,并介绍了如何通过类来封装程序逻辑,提高代码的复用性和维护性。
在Visual Basic 6.0类的技术与应用(上)(以下简称上文)中,我们讨论了类的理论、类的创建和类的方法的编程实践,实际上,类之所以能够在软件工程中广泛应用,最主要的一点是它可以非常方便的封装许多编程需要的属性,这不仅使程序员在一定程度上克服控件(ocx)和链接库(dll)设计和调试中的复杂性,而且能够提高程序代码的简洁和高效性——本文将讨论完整的类的编程,包括方法、属性和基本事件。

   (一) 类的属性的特征和定义

   类似于标准控件的属性,类的属性允许用户在指定的数据范围内进行赋值,这些值被类内的各个代码部分所共享。属性的获得和传递需要经过 Property Let和Property Get语句进行编程,当然,我们首先需要在类中进行全局或者模块级的相应变量定义。

   (二) 事件的属性和基本定义

   和窗体的事件类似,类也有两个基本的事件,Class_Initialize(类加载时触发)和Class_Terminate(类卸载时触发),这两个事件都是private的。实际上,我们完全可以忽略这两个事件——只要你记得完善类的方法和属性。

   类同样可以定义自己的事件,它和方法的程序编写格式类似,只不过需要WithEvents关键字进行参数声明,而且事件不能有任何命名参数或者可选参数,它也没有返回值。

   实际上,结构良好的方法和属性完全可以替代结构复杂的类的事件。[@more@]

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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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