方式比较多，用一个二维数组存放，如a[5][5]={{0.jpg，1.jpg,2.jpg,3.jpg,4.jpg},{"1212","1233","2323","23255","23554"}},可以动态的生成一个小于5的数字，直接把生成的数字和下标对应，在和后面的的字符串比较就可以自动验证了
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1.环境搭建
整个项目的结构图
2.编写DetectFaceDemo.java,代码如下：
[java] view plaincopy
package com.njupt.zhb.test;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfRect;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Rect;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.highgui.Highgui;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;
//
// Detects faces in an image, draws boxes around them, and writes the results
// to "faceDetection.png".
//
public class DetectFaceDemo {
public void run() {
System.out.println("\nRunning DetectFaceDemo");
System.out.println(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath());
// Create a face detector from the cascade file in the resources
// directory.
//CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath());
//Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("lena.png").getPath());
//注意：源程序的路径会多打印一个‘/’，因此总是出现如下错误
/*
* Detected 0 faces Writing faceDetection.png libpng warning: Image
* width is zero in IHDR libpng warning: Image height is zero in IHDR
* libpng error: Invalid IHDR data
*/
//因此，我们将第一个字符去掉
String xmlfilePath=getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath().substring(1);
CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(xmlfilePath);
Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("we.jpg").getPath().substring(1));
// Detect faces in the image.
// MatOfRect is a special container class for Rect.
MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);
System.out.println(String.format("Detected %s faces", faceDetections.toArray().length));
// Draw a bounding box around each face.
for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {
Core.rectangle(image, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(0, 255, 0));
}
// Save the visualized detection.
String filename = "faceDetection.png";
System.out.println(String.format("Writing %s", filename));
Highgui.imwrite(filename, image);
}
}
3.编写测试类：
[java] view plaincopy
package com.njupt.zhb.test;
public class TestMain {
public static void main(String[] args) {
System.out.println("Hello, OpenCV");
// Load the native library.
System.loadLibrary("opencv_java246");
new DetectFaceDemo().run();
}
}
//运行结果:
//Hello, OpenCV
//
//Running DetectFaceDemo
///E:/eclipse_Jee/workspace/JavaOpenCV246/bin/com/njupt/zhb/test/lbpcascade_frontalface.xml
//Detected 8 faces
//Writing faceDetection.png
这是靠eclipse自带的插件实现的，的确属于静态分析。动态分析我不太了解，可能会涉及到jvm，但主要是在编译器内获取一些动态信息，如果想对java的多态进行分析就需要动态分析，即在编译时获取具体调用的类的信息。但如果是问eclipse的语法纠错，远没涉及那么高级的内容。
如果你去看eclipse文件夹下的plugins文件夹，你能找到类似org.eclipse.jdt.XXX.XXX的若干jar文件，那些包就是eclipse专门用以处理java代码分析工作的jdt插件工具包。他能抽取java代码的AST（抽象语法树），也就是编译时用到的数据结构，你若学过编译原理就知道了，反正我还没学。如果做一些java方面的逆向工程，你甚至可以引用eclipse的jdt包，将java项目的代码通过相应接口（你可以在网上找到jdt的api和实例代码）传进去，获取代码中的类，字段，方法，和更细节的信息。
而jdt中也包含检测，处理语法错误的包，可以发现并纠正语法错误。这一特点还可以用来做一些正向工程（如自修改或动生成代码）。
哦，还有，针对你的问题还要说，这点特性不是编译器的，而是编辑器eclipse的。注意，绝对是编辑器的特点！虽然涉及到语法问题，但在eclipse纠错时，还没有调用编辑器，即程序还没有编辑。只有在运行程序前eclipse才会调用编辑器。编译一次不容易，每次纠错都调用编译器的话开销太大，纠错的反应速度绝对不会像平时eclipse做的那么快。
实际上eclipse可以说就是由各种插件组成的，它本身只提供一个供各种插件运行的平台，本身功能很简单，但就是通过向jdt这样的插件包实现各种复杂的功能。
android
studio是默认开启了代码提示的，如果输入代码提示的过程中被打断了，可以通过以下步骤重新显示代码提示：点击菜单”code“-”completion“-”basic“。