srch_env.c

  name="google_ads_frame" marginwidth="0" marginheight="0" src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/ads?client=ca-pub-5572165936844014&dt=1194442938015&lmt=1194190197&format=336x280_as&output=html&correlator=1194442937843&url=file%3A%2F%2F%2FC%3A%2FDocuments%2520and%2520Settings%2Flhh1%2F%E6%A1%8C%E9%9D%A2%2FCLanguage.htm&color_bg=FFFFFF&color_text=000000&color_link=000000&color_url=FFFFFF&color_border=FFFFFF&ad_type=text&ga_vid=583001034.1194442938&ga_sid=1194442938&ga_hid=1942779085&flash=9&u_h=768&u_w=1024&u_ah=740&u_aw=1024&u_cd=32&u_tz=480&u_java=true" frameborder="0" width="336" scrolling="no" height="280" allowtransparency="allowtransparency"> #include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

void main(int argc, char *argv[])
 {
   char path[128];
  
   _searchenv(argv[1], "LIB", path);

   if (path[0])
     printf("Pathname: %s/n", path);
   else
     printf("File not found/n");
 }

以下代码是关于面部检测的,但是我没看到它在哪里加载模型文件:#!/usr/bin/env python3 # encoding: utf-8 #import ros lib import rclpy from rclpy.node import Node from geometry_msgs.msg import Point import mediapipe as mp #import define msg from yahboomcar_msgs.msg import PointArray #import commom lib import cv2 as cv import numpy as np import time print("import done") class FaceMesh(Node): def __init__(self, name,staticMode=False, maxFaces=2, minDetectionCon=0.5, minTrackingCon=0.5): super().__init__(name) self.mpDraw = mp.solutions.drawing_utils self.mpFaceMesh = mp.solutions.face_mesh self.faceMesh = self.mpFaceMesh.FaceMesh( static_image_mode=staticMode, max_num_faces=maxFaces, min_detection_confidence=minDetectionCon, min_tracking_confidence=minTrackingCon ) self.pub_point = self.create_publisher(PointArray,'/mediapipe/points',1000) self.lmDrawSpec = mp.solutions.drawing_utils.DrawingSpec(color=(0, 0, 255), thickness=-1, circle_radius=3) self.drawSpec = self.mpDraw.DrawingSpec(color=(0, 255, 0), thickness=1, circle_radius=1) def pubFaceMeshPoint(self, frame, draw=True): pointArray = PointArray() img = np.zeros(frame.shape, np.uint8) imgRGB = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2RGB) self.results = self.faceMesh.process(imgRGB) if self.results.multi_face_landmarks: for i in range(len(self.results.multi_face_landmarks)): if draw: self.mpDraw.draw_landmarks(frame, self.results.multi_face_landmarks[i], self.mpFaceMesh.FACEMESH_CONTOURS, self.lmDrawSpec, self.drawSpec) self.mpDraw.draw_landmarks(img, self.results.multi_face_landmarks[i], self.mpFaceMesh.FACEMESH_CONTOURS, self.lmDrawSpec, self.drawSpec) for id, lm in enumerate(self.results.multi_face_landmarks[i].landmark): point = Point() point.x, point.y, point.z = lm.x, lm.y, lm.z pointArray.points.append(point) self.pub_point.publish(pointArray) return frame, img def frame_combine(slef,frame, src): if len(frame.shape) == 3: frameH, frameW = frame.shape[:2] srcH, srcW = src.shape[:2] dst = np.zeros((max(frameH, srcH), frameW + srcW, 3), np.uint8) dst[:, :frameW] = frame[:, :] dst[:, frameW:] = src[:, :] else: src = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY) frameH, frameW = frame.shape[:2] imgH, imgW = src.shape[:2] dst = np.zeros((frameH, frameW + imgW), np.uint8) dst[:, :frameW] = frame[:, :] dst[:, frameW:] = src[:, :] return dst def main(): print("start it") rclpy.init() capture = cv.VideoCapture(0) capture.set(6, cv.VideoWriter.fourcc('M', 'J', 'P', 'G')) capture.set(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640) capture.set(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480) print("capture get FPS : ", capture.get(cv.CAP_PROP_FPS)) pTime, cTime = 0, 0 face_mesh = FaceMesh('face_mesh') while capture.isOpened(): ret, frame = capture.read() # frame = cv.flip(frame, 1) frame, img = face_mesh.pubFaceMeshPoint(frame,draw=False) if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cTime = time.time() fps = 1 / (cTime - pTime) pTime = cTime text = "FPS : " + str(int(fps)) cv.putText(frame, text, (20, 30), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 0, 255), 1) dst = face_mesh.frame_combine(frame, img) cv.imshow('dst', dst) # cv.imshow('frame', frame) # cv.imshow('img', img) capture.release() cv.destroyAllWindows()
10-15
采用PyQt5框架与Python编程语言构建图书信息管理平台 本项目基于Python编程环境,结合PyQt5图形界面开发库,设计实现了一套完整的图书信息管理解决方案。该系统主要面向图书馆、书店等机构的日常运营需求,通过模块化设计实现了图书信息的标准化管理流程。 系统架构采用典型的三层设计模式,包含数据存储层、业务逻辑层和用户界面层。数据持久化方案支持SQLite轻量级数据库与MySQL企业级数据库的双重配置选项,通过统一的数据库操作接口实现数据存取隔离。在数据建模方面,设计了包含图书基本信息、读者档案、借阅记录等核心数据实体,各实体间通过主外键约束建立关联关系。 核心功能模块包含六大子系统: 1. 图书编目管理:支持国际标准书号、中国图书馆分类法等专业元数据的规范化著录,提供批量导入与单条录入两种数据采集方式 2. 库存动态监控:实时追踪在架数量、借出状态、预约队列等流通指标,设置库存预警阈值自动提醒补货 3. 读者服务管理:建立完整的读者信用评价体系,记录借阅历史与违规行为,实施差异化借阅权限管理 4. 流通业务处理:涵盖借书登记、归还处理、续借申请、逾期计算等标准业务流程,支持射频识别技术设备集成 5. 统计报表生成:按日/月/年周期自动生成流通统计、热门图书排行、读者活跃度等多维度分析图表 6. 系统维护配置:提供用户权限分级管理、数据备份恢复、操作日志审计等管理功能 在技术实现层面,界面设计遵循Material Design设计规范,采用QSS样式表实现视觉定制化。通过信号槽机制实现前后端数据双向绑定,运用多线程处理技术保障界面响应流畅度。数据验证机制包含前端格式校验与后端业务规则双重保障,关键操作均设有二次确认流程。 该系统适用于中小型图书管理场景,通过可扩展的插件架构支持功能模块的灵活组合。开发过程中特别注重代码的可维护性,采用面向对象编程范式实现高内聚低耦合的组件设计,为后续功能迭代奠定技术基础。 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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