林书豪037-得分爆炸力

林书豪037,主教练看着这辣人眼睛的三分命中率,找林书豪沟通后,被林书豪说服了,开始设计林书豪的三分球战术。

 

林书豪日常训练也开始更加偏重三分球建议,随着常规赛的修炼深入,三分球命中率也逐渐提高了从20%提高到了29%左右。

 

而全队也开始尝试三分球,这样就会拉开空间,方便林书豪突破禁区上篮或者突破分球。

 

而其中对阵布朗大学的时候,对方坚决不夹击林书豪,林书豪用速度突破禁区,拿下了很多分数,砍下了47分,证明了林书豪是有得分爆炸力的。

 

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d3128e15f681 眨眼检测是一种生物特征识别技术,广泛应用于人机交互、疲劳驾驶监测等领域。本项目采用 Python 编程语言,结合 dlib 和 sklearn(Scikit-learn)库实现眨眼检测功能。dlib 是一个功能强大的 C++ 库,包含丰富的机器学习算法和工具,可方便地在 Python 中调用;而 sklearn 是 Python 中最受欢迎的机器学习库之一,主要用于数据挖掘和数据分析。 要实现眨眼检测,首先需要获取面部特征。dlib 库中的 shape_predictor 模型能够检测和定位面部关键点,包括眼睛位置。该模型通过预先训练好的 .dat 文件实现,项目中需引入此文件以实时定位人脸和眼睛。接下来,需定义算法判断眼睛状态,通常通过计算眼睛开放程度(眼睑闭合程度)实现,可采用计算眼睛区域像素差异或利用特定特征点(如眼角)的方法。获取这些信息后,可借助机器学习算法构建眨眼检测器。sklearn 库中的分类器(如 SVM 或决策树)可用于训练模型,根据眼睛状态(开放或闭合)预测是否眨眼。训练时需使用标注好的数据集,包含不同人的眨眼和非眨眼图像,这些图像需分为训练集和测试集,用于训练模型和评估性能。训练过程包括特征提取、特征选择和模型调优等,以达到最佳预测效果。在实际应用中,该系统可结合视频流处理,实时分析每一帧图像,检测到眨眼事件后可执行相应操作,如记录疲劳状态、提醒用户休息等。 项目文件夹 blink_detect 的结构如下:1. shape_predictor_68_face_landmarks.dat:dlib 的人脸关键点检测模型文件。2. preprocess.py:用于对图像进行预处理,如尺寸调整、灰度化等操作。3. eyelid_detector.py:包含眼睛状态检
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