并发服务器

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <unistd.h>
#include <signal.h>
#include <sys/wait.h>
#include <arpa/inet.h>
#include <sys/socket.h>
#define BUFF_SIZE 1024
//错误输出
void error_handing(char*message)
{
    fputs(message, stderr);
    exit(1);
}
//信号处理函数,读取子进程进程号
void read_childproc(int sig)
{
    pid_t pid;
    int status;
    pid = waitpid(-1, &status,WNOHANG);
    printf("removed proc id is : %d\n", pid);
}
int main()
{
    //初始化信号和相关变量即buff
    char buff[BUFF_SIZE];
    pid_t pid;
    struct sigaction act;
    act.sa_handler = read_childproc;//绑定信号处理函数
    sigemptyset(&act.sa_mask);
    act.sa_flags = 0;
    sigaction(SIGCHLD, &act, 0);//绑定信号SIGCHLD(子进程状态改变信号)和处理函数read_childproc

    uint16_t port;
    //1、创建服务器套接字
    int ser_socket = socket(PF_INET, SOCK_STREAM, 0);
    //2、绑定服务器信息
    struct sockaddr_in ser_addr;
    memset(&ser_addr, 0, sizeof(ser_addr));
    ser_addr.sin_family = AF_INET;
    ser_addr.sin_addr.s_addr = htonl(INADDR_ANY);
    ser_addr.sin_port = htons(port);
    int ser_addrLen = sizeof(ser_addr);
    if(bind(ser_socket, (struct sockaddr*)&ser_addr, sizeof(ser_addr)) == -1)
    {
        error_handing("bind() error");
    }
    //3、监听客户端连接, 5个
    if(listen(ser_socket, 5) == -1)
    {
        error_handing("listen() error");
    }
    //4、初始化客户端相关信息
    int cli_socket;
    struct sockaddr_in cli_addr;
    memset(&cli_addr, 0, sizeof(cli_addr));
    int cli_addrLen = sizeof(cli_addr);

    //5、处理连接和创建子进程
    while(1)
    {
        cli_socket = accept(ser_socket, (struct sockaddr*)&cli_addr, &cli_addrLen);
        if(cli_socket == -1)
        {
            continue;
        }
        else{
            printf("new client connected\n");
        }
        //6、为新连接客户端创建子进程
        pid = fork();
        if(pid == -1)//进程创建失败
        {
            close(cli_socket);
            continue;
        }
        else if(pid == 0)//子进程运行区域
        {
            close(ser_socket);
            while(read(cli_socket, buff, BUFF_SIZE) != 0)
            {
                char*buf = "I am SERVER";
                write(cli_socket, buf, sizeof(buf));
            }
            close(cli_socket);
            puts("client disconnected>>>>");
            return 0;
        }
        else
            close(cli_socket);
    }
    close(ser_socket);
    return 0;
}

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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