iOS--观察者模式

先说说生活中得小例子,还小得时候我们需要喝牛奶,为了喝上新鲜的牛奶,我们往往去一家专门订购牛奶的店面,把我们的住宅地址,还有订购的牛奶的品牌告诉店里面的负责人,然后我们每天就能喝上新鲜的牛奶了,这样做得好处是,我们不需要去任何地方,店里的负责人会亲自把牛奶送给你。

从中我们也可以发现,这样做还能避免“生产者”(制造牛奶的厂家)和“消费者”(我们)直接联系,其实就是降低两个模块之间的耦合度。牛奶厂家把各个品牌的牛奶发货到销售牛奶的店面,然后通过消费者的订购信息(牛奶品牌,住宅地址),把牛奶传递到我们“消费者”的手中。

 

在IOS开发里面,可以通过通知来实现这个功能,等以后有机会接触了KVO,再来好好总结。

注册通知

[[NSNotificationCenter defaultCenter] addObserver:self selector:@selector(sendMilk:) name:@"quechao" object:nil];

订购牛奶的店面就好比IOS里面的通知中心,注册了一个通知,名字是quechao,并把self(消费者)作为观察者,也就是当有名字是quechao的消息发送过来时(厂家把quechao品牌的牛奶送给店面),会执行sendMilk方法,把牛奶送给消费者

发送消息

[[NSNotificationCenter defaultCenter] postNotificationName:@“quechao” object:milk];

厂家把quecao品牌的牛奶发送给店面,通知收到消息后执行sendMilk:方法

-(void)sendMilk:(NSNotification *) notification
{
    //code
}

 

通知方法的优点是分离了生产者和消费者之间的联系,但正是这样,往往事情太过于绝对也不好,就像这,一点联系都没的话就容易导致代码的可读性差,通知多得时候,阅读起来可能很复杂,没有思路。

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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