简单pos机

      POS Project v0.1

codefordream POS收银机 版本:v0.1

本题链接http://www.codefordream.com/courses/js-pos-boot-camp/sections/section_1/practices/normal/practice_2/items/code

题意主要是根据给出的数据通过函数完成各个小功能然后调用到主函数完成任务。

function printInventory(inputs) {
	var goods_list=get_items(inputs);
	var goods_info=get_inventory(goods_list);
	var print_info=get_goods_info(goods_info);
	console.log(print_info);
}
function get_items(inputs){
    var items=[];//定义购物车
    var barcodes={};//barcode数组
    inputs.forEach(function(input){
        if(barcodes[input.barcode]){//!=undefined
           barcodes[input.barcode]+=1; 
        } else {
            barcodes[input.barcode]=1;
            items.push(input);
        }
    });
    return {barcodes_list:barcodes,item_list:items};
}
function get_inventory(goods_list){
    goods_list.item_list.forEach(function(item_tmp){
        if(goods_list.barcodes_list[item_tmp.barcode]){
            item_tmp.count=goods_list.barcodes_list[item_tmp.barcode]
        }
    });
    return goods_list.item_list
}
function get_goods_info(goods_info){
    var list='***<没钱赚商店>购物清单***';
    var sum=0;
    goods_info.forEach(function(goods){
        var sum_tmp=goods.count*goods.price;
        list=list+'\n'+'名称:'+goods.name+',数量:'+goods.count+goods.unit+',单价:'+goods.price.toFixed(2)
        +'(元),小计:'+sum_tmp.toFixed(2)+'(元)';
        sum+=sum_tmp;
    });
    return list+'\n'+'----------------------'+'\n'+'总计:'+sum.toFixed(2)+'(元)'+'\n'+'**********************'
}

 相比于第一个版本,相当于增加了一项数据合并。

本题用到的知识点主要有:

1.forEach

inputs.forEach(function(input){
....
});

 相当于

for(i=0;i<inputs.length;i++){
.....
}

 inputs是被循环的项,input相当于inputs(i),forEach的E要大写。

2.增加键值

item.count=1;

 这样就为item增加了一个count项,值为1.

3.push为数组增加对象

shopping={a,b,d};
shopping.push(c);
//shopping={a,b,d,c}

 4.函数的调用

在主函数中直接调用函数名加参数即可完成调用,可以调用前面或后面位置的。

function a(b){
var c=d(e);
console.log(c);
}
function d(e){
e=100;
}
//输出100

 

 

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算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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