Java扫雷

本文介绍了一个使用Java实现的扫雷游戏代码。该程序通过控制台接收用户输入的雷的数量,并在6x6的区域中随机放置雷。游戏检查雷的数量是否合法,然后通过两层循环显示雷区。此外,程序还统计了每个单元格周围雷的数量。
import java.util.Scanner;
import java.util.Random;
public class hmr09 {
  public static void main(String[] args) {
		// TODO Auto-generated method stub
            int [][]area=new int[6][6];
        	//System.out.println(area[0][0]);
            System.out.println("请输入雷的个数");
            Scanner sc=new Scanner(System.in);
            int num=sc.nextInt();
            //如果雷的个数比例num/6*6小于20%或大于75%不合法
            if((double)num/36<0.2||(double)num/36>0.75){
            	System.out.println("不合法");
            	return;
            }
            Random r=new Random();
            int count=0;
            while(count<num){
            	int x=r.nextInt(6);
            	int y=r.nextInt(6);
            	if(area[x][y]==0){
            		area[x][y]=-1;
            		count++;
            	}
            }
   /*循环显示雷区的*/
            for(int x=0;x<area.length;x++){
            	for(int y=0;y<area.length;y++){
            		System.out.print(area[x][y]+"   ");
            	}
            	System.out.println();
            }
            for(int x=0;x<area.length;x++){
            	for(int y=0;y<area.length;y++){
            		if(area[x][y]==0){
            			//统计周围雷的个数
            			count=0;
            			/*左侧*/if(y-1<0 && area[x][y-1]==-1){
            				count++;
            			}
            		    /*左上*/if(x-1>=0 && y-1>=0 && area[x-1][y-1]==-1 ){
            		    	count++;
            		    }
            		    /*正上*/if(x-1>=0 && area[x][y]==-1){
            		    	count++;
            		    }
            		    /*右上*/if(x-1>=0 && y+1<=area[x].length-1 && area[x-1][y+1]==-1){
            		    	count++;
            		    }
            		    /*正右*/if(y+1<=area[x].length-1 && area[x][y+1]==-1){
            		    	count++;
            		    }
            		    /*左下*/if(x+1<=area.length-1 && y-1>=0 && area[x+1][y-1]==-1 ){
            		    	count++;
            		    } 
            		    /*正下*/if(x+1<=area.length-1 &&area[x+1][y]==-1){
            		    	count++;
            	       }
            		    /*右下*/if(x+1<=areea.length-1 && y+1<=area[x].length-1 && area[x+1][y+1]==-1){
            		    	count++;
            		    }
            	        area[x][y]=count;
             }
  	  }
            } 
   }
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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