TestMap 【007】

本文通过示例代码详细介绍了 Java 中 Map 接口的不同实现方式,包括 HashMap 和 TreeMap 的使用方法。演示了如何创建 Map 对象、进行基本操作如 put、get 等,并展示了如何遍历 Map 的键值对。
[code]
package com.testmap;
import java.util.* ;
public class TestMap {

/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
Map map1 = new HashMap() ;
Map map2 = new TreeMap() ;
Map map3 = new TreeMap() ;
map1.put("one", new Integer(1)) ;
// map1.put("one", 1) ; //autoBoxing 自动打包从1.5 后自动打包和解包
map1.put("two", new Integer(2)) ;
map1.put("three",new Integer(3)) ;
map2.put("four","good") ;
map2.put("five", "study") ;


System.out.println(map1) ;
System.out.println(map1.size()) ;
System.out.println(map1.keySet()) ;
System.out.println(map1.values()) ;
System.out.println(map1.entrySet()) ;
System.out.println(map1.equals(map2)) ;
System.out.println(map1.get("thr")) ; //返回指定键所映射的值;如果此映射不包含该键的映射关系,则返回 null。
System.out.println(map1.hashCode()) ;
System.out.println(map1.isEmpty()) ;
System.out.println(map3.isEmpty()) ;

System.out.println(map1.containsKey("two")) ;// 判断是否包含该键
System.out.println(map1.containsValue(4)) ; //判断是否包含指定的值
if(map1.containsKey("two")) {
int i = ((Integer) map1.get("two")).intValue() ;
System.out.println(i) ;
}

System.out.println(map2) ;
map3.putAll(map1) ; //从指定映射中将所有映射关系复制到此映射中
System.out.println(map3) ;
map3.remove("one") ; // 移除键值 one
System.out.println(map3) ;


}

}

[/code]
[code]
console :

{two=2, one=1, three=3}
3
[two, one, three]
[2, 1, 3]
[two=2, one=1, three=3]
false
null
110564946
false
true
true
false
2
{five=study, four=good}
{one=1, three=3, two=2}
{three=3, two=2}

[/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,勿用于商业,如有侵权联系我删除!
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