最是那一低头的温柔

        最近看的<三国英雄传之关公> 让我记起了一个人---邱于庭 名字很美 人如其名虽然极少被人提起 想起她脑海中的印象由几个我平时用的很吝啬的词组成 美丽 古装 婉约 淡然红颜薄命 痴情美丽 无需赘言 从她扮演的角色可窥一斑 貂蝉 鱼美人没有能让人信服的长相 类似角色基本上是毁人不倦的主在有她的片子里面其他的女性永远只是摆设 全都黯然失色前几天在PPstream上看到一个古装美女评比 贾静雯赫然在列殊不知《三》里 贾静雯在邱JJ面前就是个丫头 第一次看到她是儿时看包青天的时候 基本上内容都已忘却 但邱美人扮演的鱼美人却被牢牢记住 那种惊为天人的感觉现在我想再也不会有哪个女演员会给我当时的那种震撼了 以致这么多年后我还特地找出来再看了一遍 其实当时心里也是很忐忑 因为看过太多记忆中的美丽被打碎后的失落儿时的眼光和现在差异有如天壤之别很多小时候看的电视剧演员 当时觉得美如天仙下凡一般现在返过去看能被说句 嗯 不错 那都是难上加难但是邱JJ 的出场竟然有眼前一亮的感觉演得也是拿捏到位无那个年代现在看起来的矫揉之感出众的容貌加上一人分饰两角的演技 让我知道有些美丽是可以永恒的女艺人中容貌出色的不在少数,可像邱美人那么适合古装的却是凤毛麟角不光是美丽更是身上散发出来的那种古典温婉的气质 反观现在那些拍古装片的演员 感觉更像是演现代的分分合合 包了层古代的皮 但邱美人的扮相却让你有种时光倒流的恍惚 她好像天生是为古装而生一般 无论是淡妆素服 还是凤髻金泥 在她身上总是相宜的像《鸳鸯》里的沈柔一袭白衣却觉超凡脱俗 《英雄无泪》中的沈凤 一身土红色的布衣却盖不住那一潭秋水古装的美被她演绎得淋漓尽致有首英文名曲叫 KILLING ME SOFTLY WITH HIS SONG. 指的当然不是超女附庸风雅版 说的是一个人少女被 Don Mclean的歌声深深打动的故事 而用在邱美人这 则可以改成KILLING ME SOFTLY WITH HER EYES 她的眼睛并不大但很美 且极其的温柔 有一股让人怜惜的美感 那无意中的一瞥 惊慌闪躲的眼神抑或是深情款款的凝望都能在一瞬间征服你的心 在《蝶影》和《英雄》中邱JJ充分发挥了她眼神的杀伤力...基本上其他的都被偶无视了... 婉约 这是一种含蓄的气质 一种柔和的眼神一种蕙质兰心的高贵 这个是天生的 在《玉》中 那带泪的双目 《鱼》中那一低头的温柔还有《鸳鸯》中那对蝶的痴笑 仿佛这就是她的专属 那种能让人为之心动,却又为之心痛的一缕哀愁 她很适合那些温飞卿笔下的那些闺阁之中等待夫君归来的女子一秉红烛伴随一丝愁绪 泪痕犹在心痛谁人知 在看过的她的片子中她的角色不尽相同 但这份气质却从来没有变过淡然 给我这种感觉 一个原因是她饰演的角色总是那种自身无欲无求一份安定的生活仿佛就是她所追求的全部 但却总是被卷入别人的欲望之中就像《三》和《鸳鸯》向往平凡却注定坎坷其次是和她的名气有关 她从没有大红大紫过 到现在知道她名字的人甚至都不多但一般看过她片子的人都会记得有这么一个人 不过也许正是这样才显得弥足珍贵吧 才留下这单纯美好的回忆关于她的回忆基本上都是她演的角色 只知道她育有一子一女 家庭和睦很幸福的感觉 如果她像萧蔷那样半老徐娘却又天天靠绯闻走光造新闻的话 可能也就不会再有那份放在心中的牵挂与爱慕 发自内心的珍爱虽然窃以为她唯一不如萧蔷的就是她的身高光拿脸蛋来比萧蔷披上鱼美人中邱JJ的发型绝对能让人产生拖把与能作头型的联想。。。

        可能她自己就是个很淡然的人吧据说她是因为当了第三者才被台湾的妇女观众排斥的 我只想说 如果是真的那么那个人的老婆真的太不幸了红颜薄命 这主要是演得苦情角色太多惹得“祸” 她不是光靠脸蛋出位的女星她的演技也很赞 但是印象中只有鱼美人中的晓怜是活泼可爱那一型可能导演们都觉得她那戚戚然的眼神不去演悲剧简直是埋没人才 于是我们就看到了譬如《鸳鸯》中失去依靠的离垢《双钉记》中用白绫自尽的夫人 《报恩亭》中那个被骗身骗财的青楼女子最惨的是《三》里饰演貂蝉的她直接被青龙偃月刀给P了。。。举不胜举其实看过《鱼》的人都应该知道邱于庭演那种娇俏可爱的角色一点也不差 有种很灵动的感觉比现在很多疯疯傻傻的什么“侠女”“格格”什么的要好太多但是。。。无奈 谁叫咱不是导演呢红颜薄命必然联系着痴情 要不然也就不会薄命 但也正因为这样才难能可贵才更能打动人《鱼》中为了成全书生和小姐宁愿被囚于冰窖 《三》中虽然为报知遇之恩先后委身于董卓和吕布身处乱世中还是痴情于关羽《鸳鸯》中那句“若有来生愿为穿花之蝶 与你一世相随” 痴情的女子是愚蠢的因为痴情可能连一个关切的眼神都换不回来痴情的女子是让人心疼的因为就像玻璃那样太容易受到伤害 痴情的女人也是可爱的毫不吝啬的付出回报可能只要求一丝充满爱意的微笑痴情的女人也是幸福的 因为她们找到了那么一个让她们倾心付出的男子 这本就是一件叫人羡慕的事希望邱美人是幸福的那一种吧时光如隙 匆匆流逝 美人渐已老去 唯有那眼神中间的一潭温柔 是对邱美人最美的回忆 PS:网上的关于她的图数量本就不多 质量还都烂的出奇 不如不贴 土豆上找的视频音乐和那首竹枝词配的都很赞 和邱JJ的气质很搭王叔承的竹枝词:    月出江头半掩们,  待郎不至又黄昏。

                      深夜忽听巴渝曲,  起剔残灯酒尚温。

### 实现摄像头检测低头姿态的IT方案 为了实现通过摄像头检测低头姿态的功能,可以借鉴计算机视觉领域中的头部姿态估计技术。该技术通常依赖于深度学习模型和面部关键点检测方法,能够有效识别驾驶员或其他目标对象是否存在低头行为。 #### 数据采集与预处理 首先需要准备用于训练的姿态数据集。如果采用公开的数据集,则可以选择 MPII 或者 AFW 等常用的人脸姿态数据集[^1]。这些数据集中包含了标注好的人脸角度信息(如俯仰角、偏航角和滚转角)。对于特定场景下的应用(例如疲劳驾驶监测),还可以自行收集并标注相关数据以提高模型精度。 接着是对原始图片进行必要的前处理操作,比如裁剪感兴趣区域(ROI),调整大小至统规格以便输入网络层中进步计算;另外还需要做灰度化或者标准化变换等常规手段提升后续卷积运算效率及准确性。 #### 头部姿态估计算法选择 目前主流的头部姿态估算方法主要分为两类: - **基于回归的方法**:这类方法直接预测出三个欧拉角(pitch, yaw 和 roll)作为终的结果。它具有较高的速度优势,在实时性要求高的场合下表现良好。 - **基于分类的方法**:此策略先将连续的角度空间离散成若干区间段再分别对待每个类别执行概率分布评估从而得到有可能所属的那个区间的中心值代表实际测得的角度数值。这种方法相对稳健些因为即使某些样本标签存在轻微偏差也不会对整体性能造成太大影响但是可能会牺牲掉部分时间响应上的敏捷程度因此适合那些更注重鲁棒性的应用场景之中[^2]。 考虑到项目需求可能倾向于快速反馈以及简单部署等因素建议优先考虑前者即运用回归型架构搭建整个解决方案框架结构体系。 #### 软件工具链推荐 针对上述提到的技术要点,这里给出套完整的软硬件组合建议供参考实施: - 使用昇腾系列AI处理器配合其专属开发平台CANN完成高效能推理任务加速; - 借助OpenCV库函数简化图像读取显示流程同时辅助定位脸部位置框定范围缩小搜索域降低复杂度加快运行节奏; - 利用TensorFlow/PyTorch框架构建自定义神经网络模型导入先前整理完毕后的高质量素材集合开展监督式机器教学过程直至达成预期指标为止[^3]。 后提醒点就是务必做好充分测试验证工作确保各项功能模块协同运作无误之后才能正式上线投入使用环境当中去。 ```python import cv2 from tensorflow.keras.models import load_model def detect_head_pose(image_path): model = load_model('head_pose_estimation.h5') # 加载已训练好的模型 img = cv2.imread(image_path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml') faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30)) for (x,y,w,h) in faces: roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w] resized_roi = cv2.resize(roi_gray,(64,64)) / 255. input_data = np.expand_dims(resized_roi,axis=[0,-1]) pitch_yaw_roll = model.predict(input_data)[0] print(f'Pitch:{pitch_yaw_roll[0]}, Yaw:{pitch_yaw_roll[1]}, Roll:{pitch_yaw_roll[2]}') detect_head_pose('./test_image.jpg') ```
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