关于CompleteWithAppPath函数,CompleteWithAppPath(aFileName)

本文讨论了S60平台下CompleteWithAppPath函数的使用场景与限制,并提供了在不同S60版本下的路径补全方法及替代方案。此外,文章还分享了作者家庭喜事,增加了个人生活色彩。

关于CompleteWithAppPath函数,CompleteWithAppPath(aFileName)

一直以来以为这个函数在S60平台是万能的,特别是之前用这个函数也是百试不爽,今天无意间写了个小Demo发现在我的N81手机上,假如传递“Data//rpm.xml”返回值则为-28即BadName;假如只传递文件名,则其返回值虽然为0,但是路径却变成了“c:sys/bin/ rpm.xml”。来自:http://freeeim.blog.sohu.com/

一头的雾水啊,干Symbian也快有3个多年头了,从2版本到现在5版本,居然在这个函数上没搞灵清,实在是汗颜一下,结果又搜了些资料,先一个还是支持以前观点的,见后面的补全文件路径操作;后又在诺基亚论坛找到一个wiki——检测应用程序路径,发现这个函数在3rd上有变故,问题算是找到了,为此想着好久没有更新博客了,来更新下吧,呵呵。另外跟这里的朋友道个喜,我上个月喜得千金,终于升级做爸爸了。

关于这个函数,劝大家以后还是少用、不用为妙,当然明白就理能满足应用那就用吧,我写这个只是提醒大家其并没有真正搜索补全路径的功效。来自:http://freeeim.blog.sohu.com/

补全文件路径操作
 

在s60下能用CompleteWithAppPath(aFileName)这个函数来补全文件路径(aFileName可以不包含任何路径信息,但是文件名必须完成,而且如果包含路径信息,则必须正确),如果在UIQ下就不能用该工具函数,只能编写通用与Symbian平台的代码。以下是一个实际的案例问答。

提问:
第一,我想知道CompleteWithAppPath(aFileName);这个在s60下的具体含义是什么?

第二,在UIQ下能用什么代替它。

  下面是我写的一小段程序,请改下

  CBitmap* CBitmap::NewL(TFileName& aFileName, TInt aIndex )

  {

  CBitmap* bmp = new( ELeave )CBitmap;

  //CFbsBitmap tmpb;

  //load the correct bitmap..

  TInt ret;

  //CompleteWithAppPath(aFileName);

 

  // load the bitmap from the mbm file

  CFbsBitmap* tmpb = new (ELeave) CFbsBitmap();

  CleanupStack::PushL(tmpb);

  User::LeaveIfError(tmpb->Load(aFileName, aIndex));

  CleanupStack::Pop(); // bitmap

  bmp->iSize = tmpb->SizeInPixels ();

  bmp->iDrawRect = bmp->iSize;

  bmp->iData = new( ELeave ) TUint16[ bmp->iSize.iWidth * bmp->iSize.iHeight ];

  bmp->iMode = tmpb->DisplayMode();

 

  TUint16* dst = ( TUint16* )bmp->iData;

  for ( TInt y=0; y<bmp->iSize.iHeight; y++ )

  {

  TPtr8 buf( ( TUint8* )dst, bmp->iSize.iWidth*2 );

  tmpb->GetScanLine( buf, TPoint( 0, y ), bmp->iSize.iWidth, EColor4K );

  dst += bmp->iSize.iWidth;

  }

  tmpb->Reset();

  delete tmpb;

  tmpb = NULL;

  return bmp;

  }

解决:
1.CompleteWithAppPath(aFileName)根据当前程序的安装位置补上aFileName中缺少的路径组成部分:

Code:

Example1:

TFilename fname = _L("/testdir/pics.mbm"); // Use _LIT instead

CompletePathWithAppPath( fname );

Result: fname == "c:/testdir/pics.mbm" if application was installed to c:

 

Example2:

TFilename fname = _L("pics.mbm"); // Use _LIT instead

CompletePathWithAppPath( fname );

Result: fname == "c:/system/apps/myapp/pics.mbm" if application was installed to c:

 

2.UIQ上可以使用Symbian本身提供的TParse来做路径的解析:

Code:

TFileName filename;

TParse parse;

parse.Set( CEikonEnv::Static()->EikAppUi()->Application()->AppFullName(), NULL, NULL);

filename.Copy( parse.DriveAndPath() );

//filename.Copy( parse.Drive() );

 

检测应用程序路径
 

详细描述终端用户将会选择将程序安装到C盘(手机存储)或E盘(存储卡或内置硬盘)中。程序有时需要知道自己的安装位置,对程序安装位置的判断取决于S60平台的版本。

解决方案S60第二版
 

在S60第二版中,使用aknutils.h中的CompleteWithAppPath(TDes& aFileName)方法。这个方法将返回给定一个描述符,内有所有需要的组成部分(盘符,路径,包括后缀的文件名)。任何缺少的部分(路径和盘符)将从应用程序路径(<drive>:/system/apps/<application_name> )中获取

#include <aknutils.h>    // Insert the full application path into the file name (fileName)  

TFileName fullPath(fileName);  

CompleteWithAppPath(fullPath);    // from aknutils.h

解决方案S60第三版
从S60第三版向后,所有二进制程序(Exe和Dll文件)都存储在/Sys/bin中。要访问这个目录,程序需要AllFiles能力。资源和数据是无法存入这个目录的。程序有自己的目录/private/<SID>/各自安放,这里SID是一个安全标识,每个程序都是独一无二的。程序通过这个私有目录存放.ini,.mbm,.rsc和数据文件。其他没有AllFiles能力的程序将无法访问它们。

在S60第三版上CompleteWithAppPath()方法将总是返回/sys/bin作为程序安装目录。如果要访问程序的私有目录中的数据,将要用另一个方法来获得路径:

TFileName appPath;

TBuf<2> appDrive;   // Returns private path of this application 

// in following format: /Private/<SID of the application>/ 

// (does not contain drive specification). 

iEikonEnv->FsSession().PrivatePath( appPath );

// Extract drive letter into appDrive 

appDrive.Copy(iEikonEnv->EikAppUi()->Application()->AppFullName().Left(2));

// Insert drive letter into path

appPath.Insert(0, appDrive);

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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