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资源描述包com.shekhar.facedetection；并；进口org.opencv.core.core；进口org.opencv.core.mat；进口org.opencv.core.matofrect；进口org.opencv.core.point；进口org.opencv.core.rect；进口org.opencv.core.scalar；进口org.opencv.highgui.highgui；进口org.opencv.objdetect.cascadeclassifier；并；公共课facedetector {并；public static void main（String [] args）{并；系统。LoadLibrary（核心。native_library_name）；系统的输入（“ n跑步facedetector”）；并；facedetector =新的级联分类器级联分类器（facedetector。类。getResource（“haarcascade_frontalface_alt。XML”）。getpath()）；Mat图像= highgui。imread（facedetector。类。getResource（“Shekhar .jpg”）。getpath()）；并；matofrect facedetections =新matofrect()；facedetector detectmultiscale（图像，facedetections）；并；系统的输入（字符串格式（“检测到%s的面孔”，facedetections。toarray()。长度））；并；为（矩形：facedetections。toarray()）{核心。矩形（图像，新的点（如果X，如果Y），新的点（如果X + Y + rect.width，矩形，矩形的高度），新的标量（255，0，0））；}并；字符串的文件名=“PNG输出。”；系统的输入（字符串格式（写“%s”，文件名））；highgui imwrite（文件名、图像）；}}

应用背景每一年，似乎是缓慢的人类技术接近的世界像是摩登家庭。 ；只是今天，跳跃运动宣布了一个推出日期为它期待已久的议案控制器。小玩意儿连上电脑（Mac或PC）和使用户可以控制计算机只使用手势。这个微小设备将设置消费者回80美元。根据该公司的博客，跳跃运动控制器比你的iPod和200倍，比目前市场上任何其他姿态控制器更准确更没有。tgdaily报告，这意味着跳跃运动控制器，由于在可能，将能够捕获手势小如1 / 100  ；在290帧每秒一毫米。跳跃运动控制器的灵感来源于创始人对三维建模的挫折感。关键技术下面的示例演示如何使用我们的SDK Java多线程。这个例子的源代码是可用的，在这里。这个程序的输入参数是：使用线程数。输入目录。目录与所有的文本文件，我们要注明。输出目录。目录下，我们要保存注释的文件。我们要为文档注释的服务。MIME类型和响应请求的格式。原料药密钥和原料药的秘密首先，程序创建线程安全队列。然后，程序启动一个线程将所有的文件都输入到输入目录中。在踏上我们开始注释工作休息。对线程池队列中的一个文件，将其发送到S4服务，将结果保存到输出目录中的文件，然后再继续为下一个文件的队列。如果队列为空，文件列表是死的标注线线程将杀死它自己。毕竟注释线程死亡程序将完成。

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