javascript 面向对象

本文详细介绍了JavaScript的基本概念,包括对象的创建及属性引用方法,数组的使用技巧,函数定义及其参数验证方式,以及如何利用Arguments对象处理传入的参数。通过具体实例展示了面向对象编程的应用。

1.我个人认为学习前一定要搞清楚一点概念,还要问问这样做有什么好处?

2.在javascript看来,对象就是一系列的键-值对的对象,其中可以把这些键-值对当做属性引用,如: person.name

3.创建一个对象var obj = new  Object()或者var obj = {}, var person = {name:"dexter",age:23,sex:"男"}

4.属性引用的方法alert(person.name)或者alert(person["name"]),区别[]获取属性的功能更加强大,因为[]里面可以是表达式

5.循环对象中的属性 for(var props in person){valString += person[props];}

6.删除一个属性 delete person.name

7.js对象也有构造函数

8.创建数据可以用[] 或者Array()构造函数new一个

var array1 = [] //创建空数组

var array2 = new Array()  //创建空数组

array1 = [1 , "s" , [3,4],{name1:"name1"}]

alert(array1[2][1]) //4

alert(array1[9]) //undefined

9.数组引用alert(array1[1]) //s,可以用delete删除数组一个属性,效果使到相应索引位置上的属性变为undifined,可以设置数组的属性length,大于length-1的属性将被删除。

10.javascript函数

function f(x){....}

使用!操作符验证参数

function f(x){

if(!x){

alert("参数x不能为空");

return false;

}

}

11.带默认参数的函数

function ff(person){

var defaultPeson = {name:"name1",age:23};

person = person||defaultPerson;

}

 

12.对象的Arguments属性,function myargs(){ alert(arguments.length) ; alert(arguments[0])}

myargs(); //0  ----undefined

myargs("1" , [1,2]) // 2 ----- 1

 

13.对象Arguments对象有一个callee属性,表示了当前arguments对象所在的方法,可以使用它来实现匿名函数的内部递归调用

function(x){

   if(x<=1)return 1;

return x* argments.callee(x-1);

}

 

14.对象里面的方法

var obj = {f0:function(){alert("this is a method in an object")}}

function f1(){alert("f1")}

obj.f1 = f1 ;  //为对象添加方法

 

15.方法内部用关键词应用当前对象

var obj = {name:"name" , sex:"female"}

obj.print = function(){alert(this.name + "_" + this["sex"])};

 

16.一个面向对象的例子

var Person = {name:"dexter",setName:function(name){this.name=name}//setter,printName:function(){alert(this.name)}}

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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