矿井人员视频行为分析算法 opencv

矿井人员视频行为分析算法通过opencv+python网络模型技术,矿井人员视频行为分析算法实时监测人员的作业行为,并与安全标准进行比对,可以及时发现不符合安全要求的行为,预防事故的发生。OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library,是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库,是由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护,支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序,该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。

OpenCV基于C++实现,同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API,结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。OpenCV可以在不同的系统平台上使用,包括Windows,Linux,OS,X,Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。完善的传统计算机视觉算法,涵盖主流的机器学习算法,同时添加了对深度学习的支持。OpenCV-Python使用Numpy,这是一个高度优化的数据库操作库,具有MATLAB风格的语法。所有OpenCV数组结构都转换为Numpy数组。这也使得与使用Numpy的其他库(如SciPy和Matplotlib)集成更容易。

OpenCV-Python是一个Python绑定库,旨在解决计算机视觉问题。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。与C / C++等语言相比,Python速度较慢。也就是说,Python可以使用C / C++轻松扩展,这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码,并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处:首先,代码与原始C / C++代码一样快(因为它是在后台工作的实际C++代码),其次,在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。

Adapter接口定义了如下方法:

public abstract void registerDataSetObserver (DataSetObserver observer)

Adapter表示一个数据源,这个数据源是有可能发生变化的,比如增加了数据、删除了数据、修改了数据,当数据发生变化的时候,它要通知相应的AdapterView做出相应的改变。为了实现这个功能,Adapter使用了观察者模式,Adapter本身相当于被观察的对象,AdapterView相当于观察者,通过调用registerDataSetObserver方法,给Adapter注册观察者。

public abstract void unregisterDataSetObserver (DataSetObserver observer)

通过调用unregisterDataSetObserver方法,反注册观察者。

public abstract int getCount () 返回Adapter中数据的数量。

public abstract Object getItem (int position)

Adapter中的数据类似于数组,里面每一项就是对应一条数据,每条数据都有一个索引位置,即position,根据position可以获取Adapter中对应的数据项。

public abstract long getItemId (int position)

获取指定position数据项的id,通常情况下会将position作为id。在Adapter中,相对来说,position使用比id使用频率更高。

public abstract boolean hasStableIds ()

hasStableIds表示当数据源发生了变化的时候,原有数据项的id会不会发生变化,如果返回true表示Id不变,返回false表示可能会变化。Android所提供的Adapter的子类(包括直接子类和间接子类)的hasStableIds方法都返回false。

public abstract View getView (int position, View convertView, ViewGroup parent)

getView是Adapter中一个很重要的方法,该方法会根据数据项的索引为AdapterView创建对应的UI项。

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