Factory Method

本文介绍了一种常用的设计模式——工厂方法模式,通过示例代码详细解释了如何将产品的创建过程抽象出来,使得增加新产品变得简单易行。适用于需要扩展产品线而不改动原有代码的情况。
interface IFactory {
	public IProduct produce();
}
interface IProduct {
	public void drive();
}

public class FactoryMethod {

	public static void main(String[] args) {
		
		IFactory carFac = new CarFactory();
		IProduct car = carFac.produce();
		car.drive();
		
		IFactory busFac = new BusFactory();
		IProduct bus = busFac.produce();
		bus.drive();
	}
}
class CarFactory implements IFactory {
	@Override public IProduct produce() {
		return new Car();
	}
}
class BusFactory implements IFactory {
	@Override public IProduct produce() {
		return new Bus();
	}
}

class Car implements IProduct {
	@Override public void drive() {
		System.out.println("Car is driving......");
	}
}
class Bus implements IProduct {
	@Override public void drive() {
		System.out.println("Bus is driving......");
	}
}

 

 * 工厂模式的好处就在于将工厂和产品之间的耦合降低,将具体产品的构造过程放在了具体工厂类里面。
   在以后扩展产品的时候方便很多,只需要添加一个工厂类,一个产品类,就能方便的添加产品,而不需要

   修改原有的代码。

 * 意图:定义一个用于创建对象的接口,让子类决定实例化哪一个类。Factory Method 使一个类的实例化

    延迟到其子类。


 * 适用性:
    当一个类不知道它所必须创建的对象的类的时候。
    当一个类希望由它的子类来指定它所创建的对象的时候。 
    当类将创建对象的职责委托给多个帮助子类中的某一个,并且你希望将哪一个帮助子类是代理者这一

    信息局部化的时候。

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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