idea 使用笔记

本文详细介绍了如何在一个窗口中同时打开并管理多个工程,包括模块导入与创建,以及使用Git进行版本控制的完整流程。从新建模块到添加到版本控制,一步步教你搭建项目结构和管理版本变迁。

1. 一个窗口打开多个工程

file → Project Structure → Modules  →   +   → New Modul 或者 Import Modul  →  新建或者选择项目后 点击OK就行  

导入工程时 选择 maven 后 要把下图四个圈中的选项勾上 以便下载依赖

选择完后直接 点击  finash 完成就行

每个项目都是上述步骤 重复操作.

2.版本控制 ---- git

在导入完所有的工程后 

file  → Version Control  →  右上角 + 号  →  Directory   → 选择项目  →  OK   →  重复步骤添加所有项目  →  apply  →  ok 

如图:

完成后 再次点开 Version Control 有红色的项目  进行如下操作 :

VCS →  Import into Version Control →  Create Git Repository  →  然后选择红色的项目点击OK就行  

3.版本控制

右键项目此时应该会出现 Git 选项 ,把项目git地址复制下来添加项目地址到Remotos 

 

 

 

 

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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