解析json数据

本文介绍使用FastJson库解析包含嵌套数组的复杂JSON字符串的方法,演示了如何将JSON转换为Java对象列表,并提供了必要的Maven依赖配置。

例:

{"questionList":[
    {"correctOption":"1,2,3,4",
     "options":[
            {"key":1,"value":"选项1"},
            {"key":2,"value":"选项2"},
            {"key":3,"value":"选项3"}
     ],
     "queNumber":1,
     "stem":"题干111",
     "type":1}
]}

list对应一个数组对象,数组中的属性又套数组。

FastJson的pom依赖:

<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>fastjson</artifactId>
    <version>1.2.33</version>
</dependency>

解析方式:

String jsonString = 上面的json字符串;

List<InterReportQueDomain> queList = JSON.parseArray(JSON.parseObject(jsonString).getString("questionList"), InterReportQueDomain.class);

其中,类:

@Entity
@Table(name = "hahaha")
public class InterReportQueDomain{

	private Integer queNumber;	
	private Integer type;		
	private String stem;		
	private String options;		
	private String correctOption;
	private Integer photoId;		
	private Integer barId;
	private Integer coursewareId;
	private Integer coursewarePageNum;
	
	getter & setter
	
}

 

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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