流程控制语句加深练习题

嵌套加深练习题:
 代码量较大所以直接copy过来就不发图了(抱歉)
 import java.util.Scanner;//导包
 public class TextShopping{	public static void main(String[] args){	
 System.out.println("***********************************************");	
 System.out.println("请选择购买的商品编号:");	
 System.out.println("1.T恤\t2.网球鞋\t3.网球拍");	
 System.out.println("***********************************************");		
 Scanner sc = new Scanner(System.in);	
 String flag = "y";	
 //存储商品编号的变量	
 int pId = 0;
 	//存储购买数量的变量	
 	int num = 0;	
 	//T恤的单价	
 	double tPrice = 245.0;
 		//网球鞋的单价	
 		double wqxPrice = 570.0;	
 		//网球拍的单价	double pPrice = 320.0;	
 		//每次购买商品的总价;
 			double oneTotalPrice = 0;	
 			//定义一个计算购买商品总额的变量	
 			double totalPrice = 0;		while("y".equals(flag)){		System.out.println();		
 			System.out.println("请输入商品编号:");		pId = sc.nextInt();		
 			System.out.println("请输入购买数量:");		num = sc.nextInt();		
 					switch(pId){		
 						case 1:		
 							oneTotalPrice = tPrice*num;			
 							System.out.println("T恤 ¥"+tPrice+"\t"+"数量 "+num+"\t"+"合计 ¥"+oneTotalPrice);		
 								totalPrice += oneTotalPrice;			oneTotalPrice = 0;			break;		
 				      	case 2:		
 				      		oneTotalPrice = wqxPrice*num;			
 				      		System.out.println("网球鞋 ¥"+wqxPrice+"\t"+"数量 "+num+"\t"+"合计 ¥"+oneTotalPrice);		
 				      			totalPrice += oneTotalPrice;			oneTotalPrice = 0;			break;		
 				      	case 3:			
 				      	oneTotalPrice = pPrice*num;			
 				      	System.out.println("网球拍 ¥"+pPrice+"\t"+"数量 "+num+"\t"+"合计 ¥"+oneTotalPrice);		
 				      		totalPrice += oneTotalPrice;			oneTotalPrice = 0;			break;		}		
 System.out.println("y/n");	
 			flag = sc.next();	}		
 			System.out.println();		    
 			System.out.print("折扣:");	
 				//定义折扣变量		
 				double zk = sc.nextDouble();		  
 				totalPrice *= zk;		
 				System.out.println("应付金额:" +  totalPrice);		
 				//定义实付变量		
 				System.out.print("实付金额:");		double sf = sc.nextDouble();		
 				if(sf < totalPrice){			System.out.print("您输入的金额小于应付金额,请重新输入:");	
 					sf = sc.nextDouble();		}	System.out.println("找钱:"+ (sf-totalPrice));		}	}
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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