复制文件

/**
* 复制文件
*
* @param sourceFile
* @param descFile
*/
public static void copyFiles(File sourceFile, File descFile) {
if (sourceFile == null || !sourceFile.exists()
||descFile == null || !descFile.exists()) {
return;
}
File[] files = sourceFile.listFiles();
if (files == null) {
return;
}
for (File file : files) {
File newFile = new File(descFile + File.separator + file.getName());
if (file.isDirectory()) {
newFile.mkdir();
copyFiles(file, newFile);
} else {
try {
copyFile(file, newFile);
} catch (IOException e) {
Log.getlogger().error("复制文件失败!");
Log.exception(e);
}
}
}
}

private static void copyFile(File sourceFile, File descFile) throws IOException{
if (sourceFile == null || !sourceFile.exists() || descFile == null) {
return;
}
// 新建文件输入流并对它进行缓冲
FileInputStream input = new FileInputStream(sourceFile);
BufferedInputStream inBuff=new BufferedInputStream(input);

// 新建文件输出流并对它进行缓冲
FileOutputStream output = new FileOutputStream(descFile);
BufferedOutputStream outBuff=new BufferedOutputStream(output);

// 缓冲数组
byte[] b = new byte[1024 * 5];
int len;
while ((len = inBuff.read(b)) != -1) {
outBuff.write(b, 0, len);
}
// 刷新此缓冲的输出流
if(outBuff != null){
outBuff.flush();
}
//关闭流
if(inBuff != null){
inBuff.close();
}
if(outBuff != null){
outBuff.close();
}
if(output != null){
output.close();
}
if(input != null){
input.close();
}
}
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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