Linux Commons Installation

本文提供了Linux系统安装后的检查步骤,包括验证内核版本、确保关键包安装正确、检查软连接有效性以及安装必要软件包等内容。

Linux Commons Installation

Linux 系統安装完毕之后,我们应该check 一下以下的步骤,前提是你需要这些包:

1 检查Linux Version

uname -r

3.10.0-123.el7.x86_64

2 检查kernel先关的包 是否安装,安装了是否与当前系统版本匹配

rpm -qa | grep kernel

至少应该有kernel,kernel-devel,kernel-tools 以及 kernel-headers几个包有。

如果没有,请安装:

 yum install kernel-tools-3.10.0-123.el7 kernel-devel-3.10.0-123.el7 kernel-headers-3.10.0-123.el7 kernel-debug-3.10.0-123.el7

 

3 然后检查软连接是否有错误 如果build 和 source 是红色标示不对 绿色就对了

 

[root@localhost opt]# cd /lib/modules/3.10.0-123.el7.x86_64
[root@localhost 3.10.0-123.el7.x86_64]# ls
build          modules.alias.bin    modules.dep      modules.modesetting  
modules.symbols      vdso extra          modules.block        modules.dep.bin  
modules.networking   modules.symbols.bin kernel         modules.builtin     
modules.devname  modules.order        source modules.alias  
modules.builtin.bin  modules.drm      modules.softdep      updates

 

 

如果不对 ,删除build,重新建立一下软连接

 

[root@localhost opt]# cd /lib/modules/3.10.0-123.el7.x86_64

[root@localhost opt]# rm -rf build

[root@localhost opt]# ln -s /usr/src/kernels/3.10.0-123.el7.x86_64 
/lib/modules/3.10.0-123.el7.x86_64/build

 

 

4 然后安装一些其他必要的软件包

[root@localhost opt]#yum install gcc make python-devel openssl-devel graphvi 
autoconf automake libtool  rpm-build

 

 

 

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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