接口—工厂设计模式和代理设计模式

本文深入探讨了工厂设计模式和代理设计模式在面向对象编程中的应用。工厂模式通过构建工厂来解决复杂对象的创建问题,使代码更灵活、易维护。代理模式则通过代理对象控制对具体对象的引用,实现职责分离,提高系统的可扩展性和安全性。

工厂设计模式:在面向对象编程中,最通常的方法是一个new操作符产生一个实例对象,new操作符就是用来构造对象实例的。但是在一些情况下,new操作符直接生成对象会带来一些问题,举例来说,许多类型对象的创造需要一系列的步骤,你可能需要计算或取得对象的初始设置;选择生成那个子对象实例;或者在生成对象之前必须先生成一些辅助功能的对象,这些情况,新对象的建立就是一个‘“过程”,不再是一个单步操作。那么我们如何轻松地建立这么“复杂”的对象呢??答案则是,构建一个工厂模式,来创建新的对象
interface Fruit
{
public void eat();
}
class Apple implements Fruit
{
public void eat()//定义一个苹果标准
{
System.out.println(“吃苹果”);
}
}
class Orange implements Fruit
{
public void eat()
{
System.out.println(“吃橘子”);
}
}

class Factory1 {
public static Fruit getInstance(String className) {

    if ("apple".equals(className)) {
        return new Apple();
    }
    if ("orange".equals(className)) {
        return new Orange();
    }

return null;
}
}

public class factory
{
public static void main(String args[])
{
Fruit f=Factory1.getInstance(args[0]);
f.eat();
}
}

代理设计模式:给某一对象提供代理对象,并由代理对象控制具体对象的引用
代理,指的是一个角色代表另外一个角色采取行动,就像生活中,一个红酒厂商是不会直接把红酒零售给客户的,都是通过代理商来完成他的业务销售。而客户也不会为了喝红酒而到处找工厂,它只要找到当地的红酒代理商就可以,至于红酒厂在哪里,客户也不用去关心
我们看一下,具体的代码实现
abstract class Subject{
abstract public void request();
}
class RealSubject extends Subject//红酒厂商
{
@Override
public void request() {//实现抽象方法
System.out.println(“我是红酒厂商,欢迎品尝购买本品牌的红酒”);
}
}

class ProxySubject extends Subject
{
private RealSubject realSubject;

@Override
public void request() {
    preRequest();
    if(realSubject==null){
        realSubject=new RealSubject();
    }
    realSubject.request();
    postRequest();
}
private void preRequest(){
    System.out.println("广告宣传,免费品尝");
}
private void postRequest(){
    System.out.println("付款购买");
}

}

public class Proxytest {
public static void main(String[] args) {
Subject sub=new ProxySubject();
sub.request();

    }
}

在这里插入图片描述

### 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速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)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``Et`分别代表沿x轴、y轴时间轴的像素强度变化;`gray1``gray2`用于存储当前帧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效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、EyEt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。通过深入理解优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性实时性能。 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,能够有效捕捉理解动态场景中的运动信息
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