内部方法影响外部循环

public function collide():Boolean {
            var tanks:Array = Global.tanks;
            
            // collision detection between bullets and tanks
            for (var i:int = tanks.length - 1; i >= 0; i--)
            {
                // tanks won't hit themselves
                if (sender.id == tanks[i].id || sender.type == tanks[i].type) {
                    continue;
                }
                if (new Point(global_x, global_y).collideRect(tanks[i].getRect())) {
                    
                    // check tank's hp points
                    if (tanks[i].hp > 0) {
                        tanks[i].hp -= this.damage;
                    }
                    if (tanks[i].hp <= 0) {
                        if (tanks[i].type == 'enemy_tank') {
                            Global.current_enemies_num--;
                            // gain experience
                            (this.sender as AllyTank).gainExp(tanks[i].containing_exp);
                        }
                        
                        tanks[i].remove();
                        Global.dying_tanks = Global.dying_tanks.concat(tanks.splice(i, 1));
                    }
                    
                    return true;
                }
            }
           
...

想将循环内的代码封装为Bullet::hitTank(), 但是这里面的代码有continue和return true, 分别影响for循环及collide()


如果封装成方法, 怎么才能使这段代码原有的影响不会改变

想到一个方法是方法返回string, 然后检查返回值做出相应操作: 比如返回'hit_self'的话就continue, 返回'hit_complete'就返回return true

坏处就是无法快速得知这个方法所有的返回值(仅通过看函数原型)


考虑更好的方法

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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