修改VMware中Linux屏幕分辨率zt

本文详细介绍了在CentOS虚拟机中安装并配置VMwareTools的过程,包括下载、复制、解压、执行安装脚本等步骤,并在设置中调整分辨率,最终实现虚拟机屏幕分辨率的优化。

我用过Ubuntu和CentOS,Ubuntu的很好改,直接修改分辨率就行了,但CentOS比较麻烦,我说说我的修改过程。

1.下载VMware tools。安装完系统后,会在VMware下面出现一个工具条,要你安装VMware tools,点击install,会在Linux系统中出现一个VMware tools的光盘

2.将VMware tools光盘中的VMware tools-8.1.3-203739.tar.gz复制到自己的文件夹中,比如/usr/local/vmware tools:

cp /media/VMWare Tools/VMware Tools-8.1.3-203739.tar.gz /usr/local/vmware tools

3.解压缩

tar -zxvf VMware Tools-8.1.3-203739.tar.gz

4.解压完后会有个vmware-tools-distrib目录,执行其中的vmware-install.pl

cd vmware-tools-distrib

./vmware-install.pl

5.安装完成后选择系统--&gt显示--&gt硬件--&gt配置--&gtGeneric LCD Display,选择你要的分辨率,确定,在设置选项卡中,选择分辨率,再次确定,注销,进入即可

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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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