2021年计划

该博客主要聚焦于巩固Android基础知识,包括触摸事件传递、自定义View绘制、消息机制、线程与线程池及动画特效。同时,博主计划学习Kotlin、Jetpack和MVVM等新技术,并将学习成果沉淀至公司知识库或个人博客。此外,也会涉猎设计模式,以提升代码质量和可维护性,以及SQL查询和问题整理。希望通过源码阅读和新技术应用,进一步提升技术水平。

书籍学习(Android核心知识点)

  • Android开发艺术探索
  • Android第三行代码

目标:

  • 巩固Android基础,对Android应用开发涉及的核心知识点进行了系统的学习 & 复习 & 理解,并对其中的重难点知识进行梳理
  • Android触摸事件传递机制
  • Android 自定义View的绘制流程
  • Android中的消息机制Handler
  • Android中的线程和线程池
  • Android中的动画和特效等

新技术学习

  • Kotlin
  • Jetpack
  • MVVM
  • 沉淀至公司知识库或博客

设计模式学习

目标:

  • 减少重复代码
  • 提高代码健壮性
  • 提高项目维护性
  • 沉淀至公司知识库或博客

其他

  • 学习sql查询数据库表
  • 技术问题整理,公司知识库或博客,形成文档

寄望

  • 逐渐深入学习,研究一些常用开源框架的源码,学习其代码思想,让自己的技术更近一层楼,对自身进行提升;
  • 整理技术沉淀,让知识沉淀下去
  • 学习新技术,应用到工作中,使开发更顺手
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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