利用calib.jar包,实现无接口动态代理

本文介绍了一个使用Java动态代理实现的示例,通过定义真实类Message和代理类ProxySubject,展示了如何利用CGLIB库创建代理对象,并在调用真实对象的方法前后添加额外的功能。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

定义真实类:

public class Message {
	public void print(){
		System.out.println("发送消息");
	}
}

定义代理类:

定义代理类,实现MethodInterceptor接口,实现动态代理

public class ProxySubject implements MethodInterceptor {
	private Object obj;
	public ProxySubject(Object obj){
		this.obj=obj;
	}
	
	public void ready(){
		System.out.println("打开电脑");
	}
	public void over(){
		System.out.println("关闭电源");
	}


	@Override
	public Object intercept(Object obj, Method method, Object[] arg, MethodProxy arg3) throws Throwable {
		this.ready();
		Object ret=method.invoke(this.obj, arg);
		this.over();
		return ret;
	}
}

定义测试类:

ublic class Test {
	public static void main(String[] args) {
		Message msg=new Message();
		Enhancer enhancer=new Enhancer();	//负责代理关系操作的类
		enhancer.setSuperclass(msg.getClass()); //传入真实对象
		enhancer.setCallback(new ProxySubject(msg));//传入代理对象
		
		Message temp=(Message) enhancer.create();
		temp.print();
	}
}

 

### Calib.io 使用教程 Calib.io 主要用于校准和验证传感器数据,在自动驾驶、机器人等领域有广泛应用。为了更好地理解如何使用 calib.io,以下是详细的使用教程: #### 1. 安装依赖项 在开始之前,确保安装了必要的软件和工具链。对于大多数项目而言,这通常括编译器、构建工具以及特定于项目的库。 ```bash sudo apt-essential \ cmake \ git \ wget \ python3-pip ``` #### 2. 获取并设置 up Calib.io 库 可以从 GitHub 或其他源码托管平台获取最新版本的 calib.io 源代码。下载完成后解压并将路径添加到环境变量中以便后续调用[^2]。 ```bash git clone https://github.com/example/calib.io.git cd calib.io mkdir build && cd build cmake .. make -j$(nproc) export LD_LIBRARY_PATH=$PWD:$LD_LIBRARY_PATH ``` #### 3. 配置与初始化 创建一个新的配置文件 `config.yaml` 来定义所需的参数,如相机内参矩阵、畸变系数等。这些参数可以通过标定板或其他方法获得,并保存为 YAML 文件格式供程序读取[^4]。 ```yaml camera_matrix: rows: 3 cols: 3 dt: f data: [fx, 0, cx, 0, fy, cy, 0, 0, 1] distortion_coefficients: rows: 1 cols: 5 dt: f data: [k1, k2, p1, p2, k3] ``` #### 4. 编写测试代码 编写简单的 C++ 测试程序来加载上述配置文件并对图像执行去畸变处理。这里提供了一个基本的例子作为参考[^3]。 ```cpp #include "calib_io.h" using namespace cv; int main(int argc, char **argv){ // 加载配置文件 FileStorage fs("config.yaml", FileStorage::READ); Mat cameraMatrix, distCoeffs; fs["camera_matrix"] >> cameraMatrix; fs["distortion_coefficients"] >> distCoeffs; // 读入待矫正图片 String img_path = "./input_image.png"; Mat src_img = imread(img_path); // 图像去畸变操作 Mat dst_img; undistort(src_img, dst_img, cameraMatrix, distCoeffs); imwrite("./output_image.png", dst_img); } ``` #### 5. 构建与运行 完成以上步骤后即可尝试编译并执行该示例程序,观察输入输出效果差异以确认功能正常工作[^1]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值