Ruby_数组类

1.创建数组

arr = Array.new        #创建空数组
arr = Array.new(3)    #创建长度为3的数组
arr = [1,2,3]             #创建数组
arr = %w(ruby  hello  world)  #创建字符串数组
arr = %i(foo  boo  hello )       #创建符号数组
to_a方法创建数组:hash.to_a   #一组键值对做一个数组元素,数组嵌套
split方法创建数组:string.split   #以空格分开字符串保存为数组 

2.数组元素的获取

arr[3]       #获取指定下标数组
arr[3..5]   #获取俩小标之间的数组
arr[3,10]   #获取10个元素,从小标3开始

3.数组元素赋值

arr[2] = 11
arr[a,b] = [1,2,3]  #从a下标开始的b个元素,替换为右边的表达式
arr.value_at(n1,n2,n3) #获取指定下标的元素,返回数组,下标可以不连续


4.数组作为集合使用(不考虑下标)

arr = arr1 & arr2     #交集
arr = arr1 | arr2      #并集,重复元素只会出现一遍
arr = arr1 - arr2      #差集


5.数组实现栈和队列

  

引用数组开头元素:first,引用结尾元素:last
删除数组开头元素:shift,删除结尾元素:pop
数组开头添加元素:unshift,数组尾添元素:push

实现栈:pop 和 push
实现队列:shift和push

6.遍历数组

1.arr.each do |elem|
        ***
  end
2.










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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