第七章 new的三步曲

这章是本系列文章的重点,这章揭示了js对象的真正本质

看下面的事例

var a = new  b();

等价于

①var a={};

②a.__proto__=b.prototype;

③b.call(a);

 

上面的事例揭示了 用new的方法 创建对象的过程,下面问你来详细分析下这个过程

我们首先定义一个函数

function person(){

this.pname="lily";

this.psay=function(){

console.log("hello word");

}

}

person.prototype.pwrite=function(){

console.log("I am lily");

}

 

下面我们来定义一个对象

var myp=new person();

然后我们按着三步曲,一步一步的去看,每步都做了什么

第一步

var myp={};

我想这步就不需要解释了,就是定义了一个空对象

第二步

myp.__proto__=person.prototype;

注意: 这个地方大家姑且这样理解,__proto__为对象原型链)

.....

第三步

person.call(myp);

这步等价于下面

myp.pname="lily";

myp.psay=function(){

console.log("hello word");

}

 

到这里new的三步曲已经完毕,大家接下来可以自己写程序验证下。这里大家思考一个问题:

在构造函数里面 用this.xx定义的属性和object.prototype.xxx定义的属性有什么区别?(答案我们在下章揭示)

转载于:https://www.cnblogs.com/blowfish/p/3247372.html

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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