9.1常用AWT组件

 
常用的AWT组件

 

JAVA的图形用户界面最基本的组成部分就是组件,组件是一个可以以图形化的方式显示在屏幕上并能与用户进行交互的对象(按钮,标签等),抽象类Component是所有GUI组件的父类,Component类规定了GUI组件的基本特性,这个类中定义的方法实现了作为一个GUI组件所应具有功能;另外还有一个叫做MenuComponent的类,它是用于菜单方面的父类,菜单方面的组件都是MenuComponent的子类.

Canvas

  • Canvas是具有最基本和最简单的GUI功能的组件.
  • Canvas代表屏幕上的一块空白的矩形区域,程序能够在这个部件表面绘图,也能够捕获用户的操作,产生相应的事件.
  • 当要设计自定制的具有GUI功能的组件类时,继承Canvas将会大大简化编程难度.
编程实例:设计一个自定制的计时器组件,当SHU标在计时器组件上按下时,计时器开始计时,并显示计时时间,当SHU标释放时,计时器停止计时.
 

 

//TestStopWatch.java

import java.awt.*;
import java.awt.event.*;
 
class TestStopWatch extends Frame{
 
    public TestStopWatch(){
          this.add(new StopWatch());
          addWindowListener(new WindowAdapter(){
                public void windowClosing(WindowEvent e){
                      dispose();
                      System.exit(0);
                }
          });
    }
 
    public static void main(String[] args){
          System.out.println("Starting TestStopWatch...");
            TestStopWatch mainFrame = new TestStopWatch();
            mainFrame.setSize(400,400);
          mainFrame.setTitle("TestStopWatch");
            mainFrame.setVisible(true);
    }
}
 
//StopWatch.java
 
import java.awt.Canvas;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
import java.awt.Color;
import java.awt.event.*;
 
public class StopWatch extends Canvas implements Runnable {
    long startTime = 0;
      long endTime = 0;
      boolean bStart = false;
 
    public StopWatch(){
          enableEvents(AWTEvent.MOUSE_EVENT_MASK);
    }
 
    protected void processMouseEvent(MouseEvent e){
          if(e.getID() == MouseEvent.Mouse_PRESSED){ //代表SHU标动作
                startTime = endTime = System.currentTimeMillis(); //当前时间
                repaint();
                bStart = true;
            }
          else if(e.get() == MouseEvent.MOUSE_RE;EASED){
                          endTime = System.currentTimeMillis(); //当前时间
                          repaint();
                          bStart = false;
                          new Thread(this).start();  //启动线程
                      }
    }
 
    public void paint(Graphics g){
          SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("HH:mm:ss");
          Date elapsedTime = null;
          try{
                elapsedTime = sdf.parse("00:00:00");
          }catch(Exception e){
                e.printStackTrace();
            }
          elapsedTime.setTime(elapsedTime.getTime() + endTime - startTime);
            String strTime = sdf.format(elapsedTime);
            g.fill3DRect(0,0,78,78,true);
          g.setColor(Color.WHITE);
          g.drawString(strTime,10,20);
    }
 
    public void Run(){
          white(bStart){
                try{
                      Thread.sleep(500);
                }catch(Exceptin e){
                      e.printStackTrace();
                }
                endTime = System.currentTimeMillis(); //当前时间
                repaint();
          }
    }
}
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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