RxJava学习

本文详细解析了RxJava的基本使用方法,通过示例展示了如何创建Observable与Observer进行数据传递,以及Subject如何同时扮演Observable和Observer的角色。进一步讨论了flatMap、filter和map等操作符的应用场景,展示了RxJava在处理异步数据流时的强大能力。

为了学springCloud的hystrix,没办法呀,只能硬啃咯~。当然,为了学这个我还是参考了这个博客https://www.jianshu.com/p/5e93c9101dc5

那么还是从如何用开始了解。

Observable<String> sender = Observable.create(new Observable.OnSubscribe<String>() {
    @Override
    public void call(Subscriber<? super String> subscriber) {
        subscriber.onNext("有人找工作吗?");
    }
});
Observer<String> receiver = new Observer<String>() {
    @Override
    public void onCompleted() {
        // 数据接收完成时调用
    }
    @Override
    public void onError(Throwable e) {
        // 发生错误调用
    }
    @Override
    public void onNext(String s) {
        // 正常接收数据调用
        System.out.print(s); // 将接收到来自sender的问候"Hi,Weavey!"
    }
};
sender.subscribe(receiver);

从上面来看,observer是一个观察者,等待Observable发送消息。

借鉴一下上述博客当中的最后一个表达rxJava魅力的地方。

Observable.create(new Observable.OnSubscribe<List<User>>() {
    @Override
    public void call(Subscriber<? super List<User>> subscriber) {
        //(1)本来的需求是 查找所有的用户
        List<User> userList = null;
        ···
        //从数据库获取用户表数据并赋给userList
        ···
        subscriber.onNext(userList);
    } 
}).flatMap(new Func1<List<User>, Observable<User>>() {
    @Override
    public Observable<User> call(List<User> users) {
        return Observable.from(users);
    }
}).filter(new Func1<User, Boolean>() {
    @Override
    public Boolean call(User user) {
        //(2)需求变了,需要改成找到名字是小明的用户
        //这个时候我们看见了,我并没有去改变(1)当中的代码
        return user.getName().equals("小明");
    }
}).map(new Func1<User, User>() {
    @Override
    public User call(User user) { 
        //(3)需求又变了。根据小明的数据user从数据库查找出小明的父亲user2
        return user2;
    }
}).subscribe(new Action1<User>() {
    @Override
    public void call(User user2) {
        //拿到谜之小明的爸爸的数据
    }
});

这样带来的阅读性,确实无可比拟,基本注释都可以省略了,可是换个角度,我认为这样会牺牲一定的性能。

还有一个扮演两个角色的角色—Subject

能扮演两个角色,无非就是实现了上述两个接口

public abstract class Subject<T, R> extends Observable<R> implements Observer<T> 

 

 

### 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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