JavaSE--序列化

本文详细介绍了Java中对象序列化的基本原理与应用过程,包括如何将对象序列化为文件及之后如何从文件中读取并还原对象。通过具体示例展示了序列化与反序列化的过程,并说明了实现Serializable接口的重要性。

序列化是JAVA中保存对象的一种方法

Java在保存文件时一般采用将对象序列化,然后将被序列化的对象写到文件中。然后你在需要的时候对它进行解序列化把他们还原。

那么对象序列化时,对象到底经历了什么?

从实际生活上来讲,就像是一个物体被压缩了似的,但它的核心数据被完好无损的保存了起来,当你再需要用时,进行解压即可。

从程序上来看:Foo myFoo = new Foo();

                      myFoo.setWidth(37);

                      myFoo.setHeight(70);//带有两个数据


                       FileOutputStream fos = new FileOutputStream("foo.ser");//foo.ser这个文件如果不在就会被创建出来

                       ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(fos);

                       oos.writeObject(myFoo);//创建出FileOutputStream链接到ObjectOutputStream以让它写入对象

                        oos.close();

相当与将myFoo这个对象序列化保存在foo.ser文件中

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以上是最简单的例子,而需要注意的是当我们再编写程序时,应该要让它们的类也被序列化,即:

import java.io.*;//必须要引入这个包

public class Foo implements Serializable

实现Serializable接口的唯一目的就是声明实现它的类时可以被序列化的,换句话说就是此类型的对象可以通过序列化的机制来存储。

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将文件序列化后,当我们以后再要读取文件时,那应该怎么办呢?

这就需要用到解序列化,将对象还原。解序列化有点像序列化的反向操作。

                    FileInputStream fis = new FileInputStream("foo.ser");

                    ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(fis);

                    Object obj = ois.readObject();//这里和序列化不同的是读取出来的是Object类,需要强制转换

                     Foo f = (Foo)obj;

                     ois.close();



附:

简单体现序列化作用的程序代码

package practice;//5.3 存储与恢复游戏人物
import java.io.*;

public class GameSaverTest {

	public static void main(String[] args) {
		GameCharacter one  = new GameCharacter( 50 ,"Elf",new String[] {"bow","sword","dust"});
		GameCharacter two  = new GameCharacter( 200 ,"XXD ",new String[]{"a","b","c"});
		GameCharacter three  = new GameCharacter( 120 ,"TSY ",new String[]{"d","e","f"});
	try{//序列化	
		FileOutputStream fos = new FileOutputStream("Game.ser");
		ObjectOutputStream os = new ObjectOutputStream(fos);
		os.writeObject(one);
		os.writeObject(two);
		os.writeObject(three);
		os.close();
	   }catch(IOException ex){
			ex.printStackTrace();
		}
	one = null;//将游戏人物数据清零,为的是体现序列化可以保存数据而不会因为数据变化而改变
	two = null;
	three = null;
	
	try{//解序列化
		ObjectInputStream is = new ObjectInputStream(new FileInputStream("Game.ser"));
		GameCharacter oneRestore=(GameCharacter) is.readObject();
		GameCharacter twoRestore=(GameCharacter) is.readObject();
		GameCharacter threeRestore=(GameCharacter) is.readObject();

		System.out.println(oneRestore.getPower());
		System.out.println(twoRestore.getPower());
		System.out.println(threeRestore.getPower());
	 }catch(IOException ex){
			ex.printStackTrace();
			
	 }catch(ClassNotFoundException ex){
		ex.printStackTrace();
	 }
}
}

class GameCharacter implements Serializable{//创建需要保存的类,实现启动序列化的接口
	int power;
	String type;
	String[] weapons;
	
	 public GameCharacter(int p ,String t,String[] w){
		power = p;
		type = t;
		weapons =w;
	}
	
	public int getPower(){
		return power;
		
	}
	
	public String getType(){
		return type;
	}
	
	public String getWeapons(){
		String weaponList = " ";
		for(int i=0 ;i<weapons.length;i++)
			weaponList += weapons[i];
		return weaponList;
		
	}
}



### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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