文件的读取

import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.io.RandomAccessFile;

/**
 * java.io.RandomAccessFile
 * 用来读写文件数据
 * RAF是基于指针进行读写,即,
 * RAF总是在指针指向的位置读写字节,
 *  并且读写后指针会向后移动
 * @author Administrator
 *RAF既可以读写文件数据也可以向文件中写入数据
 *
 */
public class p8 {

	public static void main(String[] args) throws IOException {
		// TODO Auto-generated method stub
		File file=new File("d:/hellofeng.txt");
		/*
		 * 第一个参数既可以是File对象
		 * 也可以是路径
		 * 第二个参数为模式:常用的有
		 * r:只读模式
		 * rw:读写模式
		 */
		RandomAccessFile raf
			=new RandomAccessFile(file, "rw");
		/*
		 * void wtite(int d)
		 * 写入给定的int值对应的二进制低八位对应的字符
		 * 
		 */
		
		raf.write(97);
		raf.close();//必须关闭,第一耗资源,第二指向最后一位,读取不到输入的数据
		
		/*
		 * int read()
		 * 读取一个字节,并以10进制的int型返回
		 * 若返回值为-1,则表示读取到了文件末尾 
		 */
		RandomAccessFile raf2
		=new RandomAccessFile(file, "rw");
		int d=raf2.read();
		System.out.println(d);
		raf.close();
		
		/*
		 * 复制文件
		 */
		RandomAccessFile raf3
			=new RandomAccessFile("d:/h.mp3", "r");
		RandomAccessFile raf4
			=new RandomAccessFile("d:/h213.mp3", "rw");
		int d1;
		long c=System.currentTimeMillis();
		while ((d1=raf3.read())!=-1) {
			raf4.write(d1);
		}
		System.out.println(System.currentTimeMillis()-c);
		raf3.close();
		raf4.close();
		System.out.println("ok");
		/**
		 * 若想提高读写的效率,可以通过提高每次读写的数据量
		 * 来减少读写的次数
		 */
		RandomAccessFile raf5
			=new RandomAccessFile("d:/h.mp3", "r");
		RandomAccessFile raf6
			=new RandomAccessFile("d:/h214.mp3", "rw");
		/*
		 * int read(byte[] data)
		 * 一次性尝试读取给定的字节数组总
		 * 长度的字节量并存入该数组中,
		 * 返回值为实际读取到的字节量,
		 * 若返回值为-1,则表示本次没有读取到
		 * 任何数据
		 */
		int len;
		byte[] b=new byte[1024*10];//一次取10K
		while ((len=raf5.read(b))!=-1) {
			System.out.println(len);
			/*含头不含尾,  
			 * 还有不应该写成write(b)
			 * 因为要写入的文件的大小不一定是10K的整数倍
			 */
			raf6.write(b, 0, len);
		}
	}

}

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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