Test Collections 【006】

本文展示了一个使用Java集合框架的示例程序,包括创建列表、排序、随机排序、反转等基本操作。通过实例演示了如何利用Collections工具类对列表进行处理。
[code]
package com.testcollecton;
import java.lang.Comparable ;
import java.util.List;
import java.util.LinkedList ;
import java.util.Collections ;
public class TestCollections {
public static void main(String args[]) {
List list = new LinkedList() ;
for(int i=0; i<5; i++) {
list.add("a" + i) ;
}

//listt test Comparable class
List listt = new LinkedList() ;
// for(int j=0; j<8; ) {
// listt.add(j) ;
// j = j+2 ;
// }
listt.add("5") ;
listt.add("3") ;
listt.add("6") ;
System.out.println(listt) ;
Collections.sort(listt) ; //根据元素的自然顺序 对指定列表按升序进行排序
System.out.println(listt) ;

System.out.println(list) ;
Collections.shuffle(list) ; //随机排序
System.out.println(list) ;

Collections.reverse(list) ; //反转指定列表中元素的顺序
System.out.println(list) ;
Collections.sort(list) ;
System.out.println(Collections.binarySearch(list, "a3")) ; //需要先进性sort,不然结果不确定
}
}
[/code]
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
[code]
console:

[5, 3, 6]
[3, 5, 6]
[a0, a1, a2, a3, a4]
[a4, a0, a3, a2, a1]
[a1, a2, a3, a0, a4]
3


[/code]
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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