观察者模式

       观察者模式:定义一种一对多的依赖关系,让多个观察者对象同时监听某一个主题对象,这个主题对象在状态发生变化时,会通知所有的观察者对象,让他们能够自动更新自己。比如老板这个主题者对象来了,就会使员工观察者对象发生状态的变化。

       

        类图:

       

      优点:每个类单独处理自己的职责,而且观察者和被观察者类很容易扩展。一个对象改变需要改变多个对象时,适用于该模式。

       缺点:一个对象给多个对象发送消息,需要维护对象之间的一致性。我觉得还是比较耦合的。不过可以减少消息发送的层数。维护一致性就好办多了。


代码:

abstract class Subject
{
	private IList<Observer> observer =new List<Observer>();     //观察者列表
	public void Attach(Observer observer)
	{
		observers.Add(observer);
	}
	public void Detach(Observer observer)
	{
		observer.Remove(observer);
	}
	public void Notify()
	{
		foreach (Observer o in observers)       //循环遍历,更新所有观察者。
		{
			o.Update();
		}
	}	
}

abstract class Observer                 //抽象观察者类
{
	public abstract void Update();
}

class ConcreteSubject:Subject                //具体的主题类。
{
	private string subjectState;
	//具体被观察者状态
	public string SubjectState
	{
		get{return subectState;}
		set{subjectState=value;}
	}
}

class ConcreteObserver:Observer          //具体观察者类
{
	private string name;
	private string ObserverState;
	private ConcreteSunject subject;
	public ConcreteObserver (ConcreteSubject subject,string name)
	{
		this.subject =subject;
		this.name=name;
	}
	public override void Update()
	{
		observerState=subject.SubjectState;
		Console.WriteLine("观察者{0}的新状态是{1}",name,observerState);
	}
	public ConcreteSubject Subject
	{
		get{return subject;}
		set{subject=value;}
	}
}
static void Main(string[] args)
{
	ConcreteSubject s =new ConcreteSubject();
	s.Attach(new ConcreteObserver(s."x"));
	s.Attach(new ConcreteObserver(s,"Y"));
	s.Attach(new ConcreteObserver(s,"z");
	s.SubjectState="ABC";               //主题对象发生变化
	s.Notify();                         //引起多个观察者对象发生变化 
	
	Console.Read();
}
       观察者模式的学习告一段落,继续学习。


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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