飞秋的不定长度字符串处理方法

飞秋XString类实现
本文介绍了一种用于处理不定长字符串的XString类实现。该类通过动态内存分配来支持字符串的添加操作,并提供了获取字符串大小及内容的方法。

主要用来处理不定长度字符串,飞秋的不定长度字符串处理方法:
#define XString_LENGTH 1024 // 默认缓存区的长度

class XString
{
 char *m_x;
 unsigned int m_size;

public:

 XString();
 ~XString();
 unsigned int GetSize();
 unsigned int GetData(char *&pData);
 bool AddData(char *pData, unsigned int nLen);
};

XString::XString()
{
 m_size = 0;
 m_x = (char*)malloc(XString_LENGTH);
}

XString::~XString()
{
 if (m_x)
 {
  free(m_x);
  m_x = NULL;
 }
}

unsigned int XString::GetSize()
{
 return m_size;
}

unsigned int XString::GetData(char * &pData)
{
 pData = (char*)malloc(m_size+1);

 if (!pData)
  return 0;

 memcpy(pData, m_x, m_size);
 pData[m_size] = NULL;

 return m_size+1;
}

bool XString::AddData(char *pData, unsigned int nLen)
{
 if (nLen <= 0)
  return false;

 if (! pData)
  return false;
 
 unsigned nOldSize = m_size;
 m_size += nLen;
 if (m_size > XString_LENGTH)
 {
  int n = m_size - XString_LENGTH;
  char *p = m_x;
  m_x = (char*)realloc(m_x, n);
  if (!m_x)
  {
   m_x = p;
   return false;
  }

  memcpy(m_x+nOldSize, pData, nLen);
 }
 else
 {
  memcpy(m_x+nOldSize, pData, nLen);
 }

 return true;
} // 飞秋 http://bbs.freeeim.com/ 飞鸽传书

int main(int argc, char* argv[])
{
 XString a;
 for (int i=0; i<100; i++)
 {
  if (! a.AddData("88888888", 8))
  {
   printf("add data failed.\n");
  }
 }

 char *p;
 a.GetData(p);
 printf("%s-%d", p, a.GetSize());
 free(p);
 getchar();
 return 0;
}
// 飞秋 http://bbs.freeeim.com/ 飞鸽传书

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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