TypeScript 知识整理

这篇博客介绍了TypeScript中可选链操作符(?.)的使用,该操作符允许安全地访问可能为null或undefined的深层属性,避免抛出错误。示例展示了在Person类型定义中,如何通过可选链来访问可能存在的friend和girlFriend属性,以及在不同情况下的取值策略。

【基础语法】:

【Option Chain】:

  • 有值的话就取 , 没有值的话就不取~~~!
type Person = {
  name: string       // #必选
  friend?: {
    name: string     // #必选(如果有朋友)
    age?: number,
    girlFriend?: {
      name: string   // #必选(得先有朋友)  ->  (如果有女朋友)
    }
  }
}

const info: Person = {
  name: "why",
  friend: {
    name: "kobe",
    girlFriend: {
      name: "lily"
    }
  }
}

//假如下面的代码是在另外一个文件当中~~~!
console.log(info.name)
// console.log(info.friend!.name)
console.log(info.friend?.name)
console.log(info.friend?.age)
console.log(info.friend?.girlFriend?.name)

export{}

【参数的可选类型】:

  • 可选类型必须放在必选类型的后面~~~!
    在这里插入图片描述
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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