JavaScript面向对象之继承(下)

本文探讨了JavaScript中原型式继承和寄生式继承的概念,解析了它们的工作原理及如何实现。通过具体代码示例,展示了如何使用Object.create进行原型式继承,以及如何通过封装函数实现寄生式继承,增强了对象并返回。

原型式继承

这种继承方式没有使用严格意义上的构造函数,借助原型还可以基于已有的对象创建新对象,同时还不必因此创建自定义类型

function object(o) {
    function Fun() {}
    Fun.prototype = o;
    return new Fun();
}

在object函数内部,先创建一个临时性的构造函数Fun,然后将传入的对象作为这个构造函数的原型,最后返回这个临时类型的一个新实例。
本质上来说,object对传入其中的对象执行了一次浅复制。

function object(o) {
function Fun() {}
Fun.prototype = o
return new Fun()
}
const Person = {
    name: "姓名",
    hobby: ["旅游","电影"]
}

const LJJ = object(Person)
LJJ.name =  "刘家军"
LJJ.hobby.push("敲代码")

const YH = object(Person)
YH.name = "袁姮"
YH.hobby.push("购物")

console.log(LJJ);
console.log(YH);
console.log(Person);

输出:
在这里插入图片描述
ES5新增Object.create规范了原型式继承

Object.create

Object.create()这个方法我在写js原型和原型链时简单介绍过了,如果还有什么不了解查看js权威文档MDN(Object.create)
看下面三种创建对象的方法

console.log(Object.create(null))
console.log(new Object())
console.log({})

输出:
在这里插入图片描述
可以看出第一种创建方法最干净;
我们继续看代码:

const Person = {
    name: "姓名",
    hobby: ["旅游","看电影"]
};
const LJJ = Object.create(Person, {
    private : {
        value: "私有的", // private 属性值
        writable:true // 属性可写
    }
});
LJJ.name = "刘家军"
LJJ.hobby.push("唱歌")
LJJ.private = "敲代码"
console.log(LJJ.private) // 敲代码
//--------------------------------------
const Person = {
    name: "姓名",
    hobby: ["旅游","看电影"]
};
const YH = Object.create(Person, {
    private : {
        value: "私有的", // private 属性值
        writable: false // 属性不可写
    }
});
YH.name = "袁姮"
YH.hobby.push("美食")
YH.private = "购物"
console.log(YH.private) // 私有的

private 的属性还有很多 详细请看js权威文档 MDN

区别

1.Object.cerate()继承指定对象
2.new Object() 继承内置对象Object
3.可以通过Object.create(null) 创建一个干净的对象,也就是没有原型,而 new Object() 创建的对象是 Object的实例,原型永远指向Object.prototype。

寄生式继承

寄生式继承是与原型式继承紧密相关的一种思路,它创造一个仅用于封装继承过程的函数,在函数内部以某种方式增强对象,最后再返回对象。

function object(o) {
    function F() {}
    F.prototype = o;
    return new F();
}

function clone(params) {
    const proto= object(params) //通过调用函数创建一个新对象
    return proto
}
const Person = {
    name: "姓名",
    hobby: ["旅游","看电影"]
}
const LJJ = clone(Person);
LJJ.name = "刘家军"
LJJ.hobby.push("敲代码")
console.log(LJJ)

输出:
在这里插入图片描述
寄生式继承和原型式继承,方法接近

寄生组合式继承

组合继承有个弊端就是会调用两次被继承者的构造函数,解决方法就是使用寄生组合式继承。这又是什么呢?这个相对之前的比较复杂,但是高效的一点是只调用一次被继承者构造函数,原理就是通过寄生方式创建一个被继承者的副本,副本和被继承者共用一个prototype,这样就解决了之前的问题

function object(o) {
    function F() {}
    F.prototype = o;
    return new F();
}
function clone(Children, Person) {
    const proto = object(Person.prototype) // 返回Person的一个副本
    proto.constructor= Children // 设置constructor指向, 因为新副本的原型对象被重写
    Children.prototype = proto // 副本作为Children的原型对象
}

function Person() {
    this.name = "姓名"
}
Person.prototype.sayName = function() {
console.log(this.name)
}
function Ljj() {
    Person.call(this)
    this.name = "刘家军"
}

function Yh() {
    Person.call(this)
    this.name = "袁姮"
}
clone(Ljj, Person)
clone(Yh, Person)
const LJJ = new Ljj()
const YH = new Yh()
LJJ.sayName() // 刘家军
YH.sayName() // 袁姮

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### 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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