面向对象的勾勾画画

 从开始学习编程,面向对象就是我们的目标,一直在学,一直在用,一直在被推翻,也一直再被重新建立,对“OO”的认识,总是在边缘徘徊。
 虽然说学习是个不断反复,盲人摸象的过程,可是,为什么我们用了两年的时间,还是只是在大象腿周围转圈?
 
 个人情况:
 1、面向对象家族的成员都认识,只是很少“主动和其打交道”。
 
 总是习惯于一种固定的编程习惯,使用熟悉的方法去思考,不想去接触,去探索“不熟悉”的,没有去主动拿来用。而“OO”确确实实是“你用或者不用,我就在那里”,因此我们和“OO”是相对静止的观望。
   
 2、为了用而用,不知其所以然
  
 编程中,有泛型,有集合,了解继承,多态,也用了,但是没有深入的思考,这些东西给我们带来了什么?
 没有对比,就不会看到巨人的伟大,当然就不会站在巨人的肩膀上去思考。
  
 3、没有扩展
   
 使用集合,泛型,体会到了一点好处,就沾沾自喜,没有思考在这个层面上的其他情况,或者更大层面上,类似的情况,可不可以使用,所以就停留在了“OO”的表皮,无法深入。
   
 下图是在听课时做的笔记。
  1、面向对象中只有两样东西:类,对象。前者是“虚”
只有被实例化了,才是我们需要的“实”
  2、面向对象中的任何东西的表现形式,归根结底都是通过“类”表现出来的(接口也是一种类)。
  3、定义类的同时就是在“封装”,只是封装的好坏不同;在不断的抽象,实现/继承的过程中,就是多态的体现;
  4、Collection不要翻译成“集合”,就是Collection。有些东西翻译过来后悔影响理解。从本身属性的角度来说Collection包含:list,map,set ,容器;不要让“list=集合”存在脑中。
  
 对于这张图,都是“OO”的家庭成员,都被我们熟知。不做解释,也说不清,现在写出来总是觉得肤浅,贴图的目的:征集集体的思想,仁者见仁,留下您宝贵的“思想”!



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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