171015linux下的虚拟机上外网设置

本文介绍如何配置虚拟机通过真实主机的WiFi连接上网,并实现域名解析。包括设置SNAT功能、防火墙规则及DNS配置。
虚拟机上网设置

(虚拟机172.25.254.101,真机172.25.254.1):

真机器充当路由器的角色,通过snat功能将虚拟机到达的数据的内网ip段伪装成外网能识别的外网ip。

连接wifi查看wifi的ip:ifconfig查看为172.20.10.5

通过几条防火墙策略将真机变成能把其他网段来的数据包伪装成172.20.10.5的机器,充当路由器功能。

首先确保防火墙status是开的

firewall-cmd --permanent --add-masquerade

firewall-cmd  --permanent --add-rich-rule 'rule family=ipv4 source address=172.20.10.5 masquerade’      #将虚拟机的包伪装成172.20.10.5这个wifi的ip

firewall-cmd --reload           #刷新firewall状态

然后在虚拟机里配置网关为真机的ip:172.25.254.1

然后重启网络,要想生效有可能还需要先关闭下systemctl stop NetworkManager.service。

现在虚拟机就可以通过输入ip访问外网了,注意这里不能是域名,输入www.baidu.com等是无法访问的,只有输入百度的ip(220.181.111.188)才能访问,为什么呢?因为没有dns域名解析服务,无法将域名对应成域名本身的ip

先查看下真机连上wifi自动生成的dns:

把真机的dns配置:‘nameserver 172.20.10.1’添加到虚拟机/etc/resolv.conf文件中即可,这样在虚拟机输入域名就可以访问外网了。

tip:/etc/hosts是一个本地解析,也可以将一个ip对应一个域名,例如在虚拟机/etc/hosts里面加上’220.181.111.188  www.baidu.com’这样一条就可以输入百度域名访问了,但成千上万的域名不可能在本地一一手动输入。因此有dns服务,是一个能对应所有域名ip的互联网服务。这里选择使用172.10.10.1这台dns互联网服务器帮我们做所有域名解析的工作。

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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