Java快速开发平台(3)

本文介绍了一个自主开发的Java快速开发平台,该平台前端基于开源ui框架,旨在减少代码开发工作量,加速项目进程并降低人工成本。平台提供高度灵活的Grid组件,支持自定义表头、排序、分页等功能,同时具备丰富的单元格编辑和校验能力。

自主开发了一个Java快速开发平台,前端基于开源ui框架,主旨是减少代码开发,加速项目进程,降低人工成本。设计上平台要足够灵活,能扩展,组件式开发,使用要简单。

前端UI组件篇

一.页面网格组件

Grid组件

目前已完成。

支持功能如下

表头自定义,拉伸,列头点击排序,分页,隐藏列,编辑单元格,指定列的单元格类型,有textbox,textarea,select,checkbox,radio,calendar,多选下拉,链接,指定修饰等,单元格值合法性校验,支持非空,值重复,数字,email,电话等常用方式校验,并支持复合校验,如非空且长度为20,非空且不能重复等;各种事件注册,行选择,单击,双击事件,各种支持函数如取得当前选择行的id,取得指定单元格值,设定单元格的值,取得当前总行数,取得总列数,取得指定列是否隐藏,自定义表尾,Grid分组等上百个函数支持。

 

实例配置

 

<PW:Grid  colsort="str,str,int" headerfields="ORG_NAME,ORG_CODE,ORG_SORT" dataset="org_all_list" colwidths="*,120,120" coltypes="ed,txt,ed" id="gorg" primary="ORG_ID" header="名称,编码,排序" init_grid_lib="true" ispage="true" table="POrganization" valid_cols="NotEmptyAndExist,," onrow_dblclick="onEdit">
</PW:Grid>

  

效果如图

 



 

 

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!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值