第六周周记

本文介绍了JavaScript的基础使用方法,包括内部及外部引用方式,讲解了基本语法、关键字、数据类型及大小写敏感特性。此外,还详细解释了对象的概念,如属性访问方法及对象方法的调用,最后介绍了函数定义的基本形式。

1.JavaScript使用方法

用 < script> 标签


   1.JavaScript内部引用

代码可被放置在 HTML 页面的 < body> 和 < head> 部分中


   2.如何引用外部的JavaScript

若需使用外部文件,在 < script> 标签的 “src” 属性中设置该 .js 文件,文件拓展名为.js:

<script src="myScript.js"></script>


2.JavaScript基本语法和语句

JavaScript 是一个脚本语言。


   1.JavaScript 关键字

关键字列表如下:

JavaScript关键字


   2.JavaScript 数据类型

包含数字,字符串,数组,对象等等


   3.JavaScript 字母大小写

JavaScript 中大小写的改变会使得语句本身发生改变,因此编写时应主要代码的大小写


3.JavaScript对象

JavaScript 对象是拥有属性和方法的数据。


    1.对象属性

两种方法访问对象属性

1.person.lastName

<script>
var person = {
    firstName : "John",
    lastName : "Doe",
    id : 5566
};
document.getElementById("demo").innerHTML =
	person.firstName + " " + person.lastName;
</script>

 2.person[“lastName”]

<script>
var person = {
    firstName: "John",
    lastName : "Doe",
    id : 5566
};
document.getElementById("demo").innerHTML =
	person["firstName"] + " " + person["lastName"];
</script>


5.对象方法

对象的方法定义了一个函数,并作为对象的属性存储。
对象方法通过添加 () 调用 (作为一个函数)。


6.函数

JavaScript 使用关键字 function 定义函数。

函数可以通过声明定义,也可以是一个表达式。

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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