vue 响应式原理

简易Vue.js实现
本文介绍了一个简化版的Vue.js框架实现过程,通过自定义observe方法实现了数据劫持,监测数据变化并更新视图。示例代码展示了如何创建一个Vue实例,设置响应式数据属性,并在数据变化时自动重新渲染。

不废话,直接上源码

function vue() {
  this.$data = { aaa: 1 };
  this.el = document.getElementById('app');
  this.virtualdom = '';
  this.observe(this.$data);
  this.render()
}
vue.prototype.observe = function (obj) {
  var self = this;
  var value;

  for (var key in obj) {
    value = obj[key];
    if (typeof value == 'object') {
      this.observe(value)
    } else {
      Object.defineProperty(this.$data, key, {
        get: function () {
          // 收集依赖
          return value
        },
        set: function (newValue) {
          // 调用notify(), 进行diff运算,调用render(),
          value = newValue;
          self.render()
        }
      })
    }
  }
}
vue.prototype.render = function () {
  this.virtualdom = 'i am ' + this.$data.aaa;
  this.el.innerHTML = this.virtualdom;
}
<!DOCTYPE html>
<html>
	<head>
		<meta charset="utf-8" />

		<title></title>
	</head>
	<body>
		<div id="app"></div>
		<script type="text/javascript" src='js/vue.js'></script>
		<script type="text/javascript">
			
			var vm = new vue()
			setTimeout(function(){
				vm.$data.aaa="小桃酥"
			},2000)


		</script>


	</body>

</html>

 

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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