一段生成验证码图片的程序

package test;

import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.OutputStream;
import java.util.Random;

import javax.imageio.ImageIO;
import javax.servlet.http.HttpServlet;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;


public class ImageGenerator extends HttpServlet {
  
/**
   * 
   
*/

  
private static final long serialVersionUID = -3938318741402322164L;

  
private static Color getRandColor(int fc, int bc) {
    Random random 
= new Random();
    
if (fc > 255)
      fc 
= 255;
    
if (bc > 255)
      bc 
= 255;
    
int r = fc + random.nextInt(bc - fc);
    
int g = fc + random.nextInt(bc - fc);
    
int b = fc + random.nextInt(bc - fc);
    
return new Color(r, g, b);
  }


  
private static String charsLong = "23456789abcdefghjklmnpqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNPQRSTUVWXYZ";

  
private static String charsShort = "0123456789";

  
private static String chars = charsLong;

  @Override
  
public void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) {
    
try {
      
int charsLength = chars.length();

      response.setHeader(
"Pragma""No-cache");
      response.setHeader(
"Cache-Control""no-cache");
      response.setDateHeader(
"Expires"0);

      
int width = 70, height = 20;
      BufferedImage image 
= new BufferedImage(width, height, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);

      Graphics g 
= image.getGraphics();

      Random random 
= new Random();

      g.setColor(getRandColor(
200250));
      g.fillRect(
00, width, height);

      g.setFont(
new Font("Times New Roman", Font.ITALIC, height));

      g.setColor(getRandColor(
160200));
      
for (int i = 0; i < 35; i++{
        
int x = random.nextInt(width);
        
int y = random.nextInt(height);
        
int xl = random.nextInt(12);
        
int yl = random.nextInt(12);
        g.drawLine(x, y, x 
+ xl, y + yl);
      }


      StringBuilder sRand 
= new StringBuilder();
      String[] fontNames 
= "Times New Roman""Arial""Book antiqua""" };

      
for (int i = 0; i < 4; i++{
        g.setFont(
new Font(fontNames[random.nextInt(3)], Font.ITALIC, height));
        
char rand = chars.charAt(random.nextInt(charsLength));
        sRand.append(rand);

        g.setColor(
new Color(20 + random.nextInt(110), 20 + random.nextInt(110), 20 + random.nextInt(110)));
        g.drawString(String.valueOf(rand), 
16 * i + random.nextInt(6+ 3, height - random.nextInt(4));
      }


      g.setColor(getRandColor(
160200));
      
for (int i = 0; i < 30; i++{
        
int x = random.nextInt(width);
        
int y = random.nextInt(height);
        
int xl = random.nextInt(width);
        
int yl = random.nextInt(width);
        g.drawLine(x, y, x 
+ xl, y + yl);
      }


      request.getSession().setAttribute(
"Login_Image_Code", sRand.toString());

      g.dispose();

      
try {
        Thread.sleep(
100);
      }
 catch (Exception ex) {
      }

      OutputStream os 
= response.getOutputStream();
      ImageIO.write(image, 
"JPEG", os);
      os.flush();
      os.close();
    }
 catch (Exception ex) {

    }

  }

}

 

修改 web.xml

 

<servlet> 
        <servlet-name>imageGenerator</servlet-name> 
        <servlet-class>test.ImageGenerator</servlet-class> 
    </servlet> 
    <servlet-mapping> 
        <servlet-name>imageGenerator</servlet-name> 
        <url-pattern>/image.jsp</url-pattern> 
    </servlet-mapping>
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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