内部类

本文详细解析了Java内部类的概念,包括成员内部类、局部内部类、匿名内部类和静态内部类的特点与使用场景,探讨了内部类如何解决多继承问题,以及在事件驱动和线程编程中的应用。

可以将一个类定义在另一个类里面或者一个方法里面,这样的类称为内部类。内部类一般来说包括四种:成员内部类、局部内部类、匿名内部类和静态内部类。

成员内部类是最普通的内部类,它的定义为位于另一个类的内部

class Animal{
class Dog{}

}
成员内部

类可以无条件访问外部类的所有成员属性和成员方法(包括private成员和静态成员)
当成员内部类拥有和外部类同名的成员变量或者方法时,会发生隐藏现象,即默认情况下访问的是成员内部类的成员。如果要访问外部类的同名成员,需要以下面的形式进行访问
外部类.this.成员变量
外部类.this.成员方法

外部类想访问成员内部类的成员,必须先创建一个成员内部类的对象,再通过指向这个对象的引用来访问
成员内部类是依附外部类而存在的,也就是说,如果要创建成员内部类的对象,前提是必须存在一个外部类的对象

内部类可以拥有private访问权限、protected访问权限、public访问权限及包访问权限。比如上面的例子,如果成员内部类Inner用private修饰,则只能在外部类的内部访问,如果用public修饰,则任何地方都能访问;如果用protected修饰,则只能在同一个包下或者继承外部类的情况下访问;如果是默认访问权限,则只能在同一个包下访问。这一点和外部类有一点不一样,外部类只能被public和包访问两种权限修饰。我个人是这么理解的,由于成员内部类看起来像是外部类的一个成员,所以可以像类的成员一样拥有多种权限修饰。

局部内部类

是定义在一个方法或者一个作用域里面的类,它和成员内部类的区别在于局部内部类的访问仅限于方法内或者该作用域内。

注意,局部内部类就像是方法里面的一个局部变量一样,是不能有public、protected、private以及static修饰符的。

匿名内部类应该是平时我们编写代码时用得最多的,在编写事件监听的代码时使用匿名内部类不但方便,而且使代码更加容易维护。

这种写法虽然能达到一样的效果,但是既冗长又难以维护,所以一般使用匿名内部类的方法来编写事件监听代码。同样的,匿名内部类也是不能有访问修饰符和static修饰符的。

匿名内部类

是唯一一种没有构造器的类。正因为其没有构造器,所以匿名内部类的使用范围非常有限,大部分匿名内部类用于接口回调。匿名内部类在编译的时候由系统自动起名为Outter$1.class。一般来说,匿名内部类用于继承其他类或是实现接口,并不需要增加额外的方法,只是对继承方法的实现或是重写。

静态内部类

也是定义在另一个类里面的类,只不过在类的前面多了一个关键字static。静态内部类是不需要依赖于外部类的,这点和类的静态成员属性有点类似,并且它不能使用外部类的非static成员变量或者方法,这点很好理解,因为在没有外部类的对象的情况下,可以创建静态内部类的对象,如果允许访问外部类的非static成员就会产生矛盾,因为外部类的非static成员必须依附于具体的对象。

1.每个内部类都能独立的继承一个接口的实现,所以无论外部类是否已经继承了某个(接口的)实现,对于内部类都没有影响。内部类使得多继承的解决方案变得完整,

2.方便将存在一定逻辑关系的类组织在一起,又可以对外界隐藏。

3.方便编写事件驱动程序

4.方便编写线程代码个人觉得第一点是最重要的原因之一,内部类的存在使得Java的多继承机制变得更加完善。

创建静态内部类对象的一般形式为: 外部类类名.内部类类名 xxx = new 外部类类名.内部类类名()

创建成员内部类对象的一般形式为: 外部类类名.内部类类名 xxx = 外部类对象名.new 内部类类名()

而java通过内部类加上接口,可以很好的实现多继承的效果。

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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