29、深入理解松散耦合事件(LCEs)与COM+事件机制

深入理解松散耦合事件(LCEs)与COM+事件机制

1. 松散耦合事件(LCEs)概述

传统紧密耦合事件(TCE)技术虽有用,但在某些场景存在缺陷:
- 生命周期紧密耦合 :发布者和订阅者的生命周期紧密相连,订阅者需持续运行并连接到发布者才能接收事件,在企业系统中扩展性不佳。
- 分布式环境适配性差 :像连接点这类技术在建立和断开连接时往返次数多,效率低,且无机制保证持久连接。
- 缺乏事件过滤机制 :订阅者可能会收到所有事件,即使只对部分事件感兴趣。

为解决这些问题,可在比接口指针更高的抽象级别绑定发布者和订阅者,形成松散耦合事件(LCE)系统。简单实现方式是让发布者维护订阅者CLSID的外部数据库,不过该方式存在开发和维护代码以及缺乏标准订阅流程的问题。而COM+定义的COM+ Events机制可解决这些问题。

2. COM+ Events架构

COM+ Events架构提供管理和维护订阅数据库的内置逻辑,定义了发布者和订阅者的标准交互格式。其架构中,发布者和订阅者通过事件类这一中间对象解耦。事件类是COM+组件,包含发布者触发事件的接口和方法,事件是对事件类接口方法的单次调用。
- 事件类存储 :事件类存储在COM+目录中,存储事件信息的部分称为事件存储。
- COM+ Event服务 :负责匹配和连接发布者与订阅者。订阅者通过向COM+事件服务注册订阅来表达接收事件的意愿,订阅信息存储在COM+目录中。

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 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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