用Broadcast Receiver刷新数据(二)

本文介绍了一个简洁有效的消息发布/订阅机制。通过ActivityA和ActivityB的例子展示了如何利用广播实现跨界面的消息传递。包括广播接收器的定义、注册及取消注册过程。

采用消息发布/订阅的一个很大的优点就是代码的简洁性,并且能够有效地降低消息发布者和订阅者之间的耦合度。
举个例子,比如有两个界面,ActivityA和ActivityB,从ActivityA界面跳转到ActivityB界面后,ActivityB要给ActivityA发送一个消息,ActivityA收到消息后在界面上显示出来。我们最先想到的方法就是使用广播,使用广播实现此需求的代码如下:
首先需要在ActivityA中定义一个广播接收器:

public class MessageBroadcastReceiver extends BroadcastReceiver {

    @Override
    public void onReceive(Context context, Intent intent) {
        mMessageView.setText("Message from SecondActivity:" + intent.getStringExtra("message"));
    }
}

还需要在onCreate()方法中注册广播接收器:

@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
    super.onCreate(savedInstanceState);
    setContentView(R.layout.activity_main);
    //注册事件
    EventBus.getDefault().register(this);
    //注册广播
    IntentFilter intentFilter = new IntentFilter("message_broadcast");
    mBroadcastReceiver = new MessageBroadcastReceiver();
    registerReceiver(mBroadcastReceiver, intentFilter);
    ......
}

然后在onDestory()方法中取消注册广播接收器:

@Override
protected void onDestroy() {
    super.onDestroy();
    ......
    //取消广播注册
    unregisterReceiver(mBroadcastReceiver);
}

最后我们需要在ActivityB界面中发送广播消息:

findViewById(R.id.send_broadcast).setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
    @Override
    public void onClick(View v) {
        String message = mMessageET.getText().toString();
        if(TextUtils.isEmpty(message)) {
            message = "defaule message";
        }
        Intent intent = new Intent();
        intent.setAction("message_broadcast");
        intent.putExtra("message", message);
        sendBroadcast(intent);
    }
});
 
 
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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