理解 Delphi 的类(十一) - 深入类中的方法[6] - 类中的方法重载

本文深入解析了为何大部分程序员在职业生涯中未能晋升为架构师,从方法重载的角度出发,阐述了架构师所需的技术视野和能力,以及与普通程序员之间的差距所在。
//类中的方法重载首先具备前面说过的重载相关的所有特点, 如:
TMyClass = class(TObject)
  function Fun(s: string): string; overload;
  function Fun(i: Integer): Integer; overload; 
  function Fun(x,y: Integer): string; overload;
end;

 
 
 
 
 

 

 

  

//但如果是重载父类中的方法, 如果父类中被重载的方法在本类中没有重载的话, 可以省略 overload 指示字
TBass = class(TObject)
  function Fun(s: string): string; {这里省略了 overload, 当然也可以不省略}
end;

TChild = class(TBass)
  function Fun(i: Integer): Integer; overload;
end;

{这个很好理解, 父类并不知道哪个子类要重载它的哪个方法}

 
 
 
 
 

 

 

  

//published 区中的方法命名要有唯一性, 该区域中的方法不能重载!

{这样是不可以的}
TMyClass = class(TObject)
published
  function Fun(s: string): string; overload;
  function Fun(i: Integer): Integer; overload; 
end;

 
 
 
 
 

 

 

  

//这就有一个问题:  公共区域, 在默认情况下是归属于 published 区的, 为什么公共区域的函数可以重载?

{
  编译器会把公共区域中的重载函数自动归类到 public 区, 也可能会给 published 区一个; 
  这是我猜的, 没有资料可以参考.

  关于这个问题, 我又搞了一个实验:
}
//在自动生成的 TForm1 类的公共区域添加重载方法:
type
  TForm1 = class(TForm)
  procedure alert(s: string); overload;     {No.1}
  procedure alert(s1,s2: string); overload; {No.2}
  private
    { Private declarations }
  public
    { Public declarations }
  end;

//执行编译后, 只会留下第一个:
type
  TForm1 = class(TForm)
  procedure alert(s: string); overload;       {No.1}
  private
    { Private declarations }
  public
    { Public declarations }
  end;

 
 
 
 
 

 

 

  

转载于:https://my.oschina.net/hermer/blog/319991

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),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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