第二周上机任务(从文件中读取信息)

C++读取学生信息
本文介绍了一个使用C++从文件中读取学生信息并计算总分的简单程序。通过结构体存储学生数据,利用ifstream进行文件操作。
/*    
* Copyright (c) 2013, 烟台大学计算机学院                        
* All rights reserved.                        
* 文件名称:test.cpp                        
* 作者:孙永                       
* 完成日期:2013 年3月16日                        
* 版本号:v1.0                      
*                        
* 输入描述: 
* 问题描述:从文件读取学生信息
* 程序输出:   
* 问题分析:                       
* 算法设计:略 
*/                  
#include<iostream>
#include<fstream>
using namespace std;
struct Student
{
char num[13];//注意用字符型,学号12位,定义13位,方便处理
char name[10];
int cpp;
int math;
int english;
int grade;
};
const int N=200;
int main()
{
int i,stuNum=0;
Student stu[N];
ifstream infile("score.txt",ios::in);//读入文件
if(!infile)//判断文件是否打开
{
cerr<<"读取文件失败!"<<endl;
exit(1);
}
i=0;
while(!infile.eof())
{
infile>>stu[i].num>>stu[i].name>>stu[i].cpp>>stu[i].math>>stu[i].english;
stu[i].grade=stu[i].cpp+stu[i].math+stu[i].english;
++stuNum;
++i;
}
infile.close();
for(i=0;i<stuNum;i++)
{
cout<<stu[i].num<<" "<<stu[i].name<<" "<<stu[i].cpp<<" "<<stu[i].math<<" "<<stu[i].english<<" "<<stu[i].grade<<" "<<endl;
}
return 0;
}

运行结果;

心得体会:

看过老师编的程序终于略懂一点了...

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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