Cordova关于Weex项目示例

Cordova关于Weex项目示例

  1. 接入通用代码块
  2. 接入vConsole调试
  3. 执行回调

cordova.pre.js

;(function () {
  function dynamicLoadJs(url) {
    console.log('cordovaEnv', cordovaEnv)
    const head = document.getElementsByTagName('head')[0]
    const script = document.createElement('script')
    script.type = 'text/javascript'
    script.src = url
    head.appendChild(script)
  }
 
  let u = navigator.userAgent,
    cordovaEnv = null
  ;(href = location.href), (loadUrl = 'http://admp-doc.test.geely.com/lynkco-weex/cordova/')
  if (u.indexOf('x-cordova-platform/android') > -1) cordovaEnv = 'android'
  else if (u.indexOf('x-cordova-platform/ios') > -1) {
    if (u.indexOf('cordova-6') > -1) cordovaEnv = 'ios6'
    else cordovaEnv = 'ios'
  } else cordovaEnv = 'web'
  if (cordovaEnv !== 'web') {
    dynamicLoadJs('https://app-cdn.lynkco.com/cordova/' + cordovaEnv + '/cordova.js')
    document.addEventListener(
      'deviceready',
      function () {
        if (typeof window.LYNKInitForWeb === 'function') window.LYNKInitForWeb()
      },
      false
    )
  } else {
    if (typeof window.LYNKInitForWeb === 'function') window.LYNKInitForWeb()
  }
})()

index.js

new VConsole()
     console.log('vConsole')
 
     // Cordova回调
     function LYNKInitForWeb() {
       console.log('Cordova Function Run')
       cordova.exec(
         function (ret) {
           const { accessToken, token } = ret.data
           console.log(JSON.stringify({ accessToken, token }))
         },
         function (error) {
           console.log({ error })
         },
         'SWXUserSessionPlugin',
         'readToken',
         []
       )
     }
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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