javascript面向对象编程的学习---对象继承

本文介绍了JavaScript中的五种继承方式:对象冒充、call()方式、apply()方式、原型链及混合方式,并通过示例详细解释了每种方式的实现原理及其特点。
继承,通俗地说,之前你写过一些类,这些类中有一些是而你现在要写的类的功能的子集或者基本相同,那么你不用完全重新写一个新的类,你可以把之前写的类拿过来使用.这样的一种代码重用过程就叫做继承.
深入学习javascript继承之前,先了解下面的几个概念:
父类:被继承的类
子类:由继承得来的类
超类:也就是父类
抽象类:一般不用来实例化的类,它的用途是用来给其他类继承.
基类:提供给其他类可以继承的类
派生类:由基类继承而来的类

javascript对象继承通常有下面的5种方式:
1.对象冒充
2.call()方式
3.apply()方式
4.原型链
5.混合方式

A.对象冒充
所谓对象冒充,就是新的类冒充旧的类(旧的类必须采用构造函数方式),从而达到继承目的.
eg.1
function people(name,sex,age){ //使用构造函数方式
this.name=name;
this.sex=sex;
this.age=age;
this.say=function(){
alert("My name is "+this.name);
};
this.doing=function(){
alert("I am speaking");
};
}
var Marry=new people("Marry","Woman","23");
Marry.say();
Marry.doing();

function white_people(name,sex,age){
this.inherit=people;
this.inherit(name,sex,age);
delete this.inherit;

this.area=function(){
alert("I am in Europe");
}
}
var Tom=new white_people("Tom","man","21");
Tom.say();
Tom.area();
alert(Tom.age);
上面的例子中,people是用来做white_people的基类,记住这个格式是用来对象冒充达到继承目的的
this.inherit=people; //冒充
this.inherit(name,sex,age); //继承
delete this.inherit; //删除继承
所有新属性和新方法都必须再删除了继承后定义,这样是为了避免覆盖父类的相关属性和方法.
另外,对象冒充支持多继承.
eg.2
function worker(pay,work){
this.pay=pay;
this.work=work;
}
function city_worker(name,sex,age,pay,work){
this.inherit=people;
this.inherit(name,sex,age);
delete this.inherit;

this.inherit=worker;
this.inherit(pay,work);
delete this.inherit;
}

var Jerry=new city_worker("Jerry","man","21","$1000","coder");
Jerry.say();
alert(Jerry.work);
对象冒充有一个不足的地方:多继承机制实现时,如果基类存在相同的属性或者方法,将从后面的类继承.

B.call()方式
只是封装的对象冒充的一个函数.这样,我们不再需要写"经典"的三句话,而是用下面这句话代替:
基类.call(对象,参数列表)
eg.1
function farmer(name,sex,age,pay,work){
people.call(this,name,sex,age);
worker.call(this,pay,work);
}

var Nicholas=new farmer("Nicholas","man","27","$3000","irrigator");
Nicholas.say();
alert(Nicholas.pay);
同样,call()存在同名属性和方法的小问题.

C.apply()方式
和call()一样.apply()也是对象冒充的一个封装函数.其格式为:
基类.apply(对象,参数数组);
eg.1
function white_collar(name,sex,age,pay,work){
people.apply(this,new Array(name,sex,age));
worker.apply(this,[pay,work]);
}

var Jiessie=new white_collar("Jiessie","woman","26","$2500","editor");
Jiessie.say();
alert(Jiessie.work);
同样,apply()存在同名属性和方法的小问题.

D.原型链
上面三种方式都是采用构造函数方式的继承,对应地,也具有原型函数方式的继承:原型链.
eg.1
function blue_collar(){
}
blue_collar.prototype.name="Jean";
blue_collar.prototype.age="33";
blue_collar.prototype.say=function(){
alert("my name is "+ this.name);
};

function city_blue_collar(){
}
city_blue_collar.prototype=new blue_collar();

var jj=new city_blue_collar;
jj.say();
原型链也具有了原型链的缺点:不能传递参数.另外,原型链不支持多继承,因为

E.混合方式
使用构造函数方式来写类的属性,对属性的继承采用call()或者apply()
使用原型方式来写的方法,对方法的继承采用原型链
eg.1
function beauty(name,age){
this.name=name;
this.age=age;
}
beauty.prototype.say=function(){
alert("小女叫"+this.name);
};

function china_beauty(name,age,area){
beauty.call(this,name,age);
this.area=area;
}
china_beauty.prototype=new beauty();
china_beauty.prototype.from=function(){
alert("我来自"+this.area);
};

var diaochan=new china_beauty("貂禅","16","临洮");
diaochan.say();
diaochan.from();
alert(diaochan.age);
### 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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