《走进科学》 之 左眼看到鬼

经验丰富的软件工程师小R遇到了一个棘手的问题:在他的三星S3C8249单片机程序中,尽管程序已将GPIO端口设为高电平,但对应的外设却没有响应。在使用示波器检查后,发现GPIO端口并未真正拉高。

最近一段时间,经验丰富的软件工程师小R被一个问题困扰好几天,这在以往的工作中是很不多见的,这到底是怎么回事呢?

小R的工作是开发基于三星S3C8249的单片机程序,S3C8249是一款低功耗8bit mcu,价格便宜,工控领域使用的还算不少。小R的程序需要使用某一个GPIO端口操作一个外设,很简单,当程序使得这个GPIO为高时,这个外设将被打开。但是就是简单的一个功能,却没能像小R预期的那样顺利实现,程序明明已经将IO口设高了,但是外设却一点反应多没有。小R在示波器使用专家老J的帮助下连上示波器,查看管脚状态,发现果然,发现管脚始终没有被拉高,赶紧翻看程序,管脚配置位的确被设置成了11,就是输出啊,程序没有错,真是见了鬼了……

可以使用Python结合OpenCV和dlib库实现从人脸图像中截出左眼图像,以下是实现步骤和示例代码: ### 安装依赖库 首先需要安装必要的库,使用以下命令进行安装: ```bash pip install opencv-python pip install dlib ``` ### 示例代码 ```python import cv2 import dlib # 加载人脸检测器和面部特征预测器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") # 读取人脸图像 image = cv2.imread("your_image.jpg") gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测人脸 faces = detector(gray) for face in faces: # 检测面部特征点 landmarks = predictor(gray, face) # 左眼的特征点索引范围是36到41 left_eye_points = [(landmarks.part(n).x, landmarks.part(n).y) for n in range(36, 42)] # 获取左眼的边界框 min_x = min([p[0] for p in left_eye_points]) max_x = max([p[0] for p in left_eye_points]) min_y = min([p[1] for p in left_eye_points]) max_y = max([p[1] for p in left_eye_points]) # 截取左眼图像 left_eye_image = image[min_y:max_y, min_x:max_x] # 显示左眼图像 cv2.imshow("Left Eye", left_eye_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` ### 代码解释 1. **加载必要的库和模型**:使用`dlib.get_frontal_face_detector()`加载人脸检测器,使用`dlib.shape_predictor`加载面部特征预测器,需要提前下载`shape_predictor_68_face_landmarks.dat`文件。 2. **读取图像并转换为灰度图**:使用`cv2.imread`读取图像,并使用`cv2.cvtColor`将图像转换为灰度图。 3. **检测人脸**:使用`detector(gray)`检测图像中的人脸。 4. **检测面部特征点**:对于每个检测到的人脸,使用`predictor(gray, face)`检测面部特征点。 5. **获取左眼的特征点**:左眼的特征点索引范围是36到41,通过循环获取这些特征点的坐标。 6. **截取左眼图像**:根据左眼特征点的坐标,计算左眼的边界框,并使用切片操作截取左眼图像。 7. **显示左眼图像**:使用`cv2.imshow`显示截取的左眼图像。 ### 注意事项 - 需要提前下载`shape_predictor_68_face_landmarks.dat`文件,可以从dlib官方网站下载。 - 示例代码中的`your_image.jpg`需要替换为实际的人脸图像文件路径。
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