eclipse-下安装svn插件

使用links方法安装Subclipse插件至Eclipse
[b]1,用links方法进安装[/b]
1. 从subclipse官方网站http://subclipse.tigris.org/servlets/ProjectDocumentList?expandFolder=2240&folderID=2240,下载和eclipse匹配的版本
2. 安装eclipse插件有3种方式
2.1.eclipse更新方式(subclipse官方网站有详细说明)
2.2 直接拷贝方式(直接把下载的插件文件拷贝到eclipse目录,覆盖相应文件夹)
3.3 link方式
3. link方式的好处是方便装卸插件, 我喜欢采用这种方式,我用的eclipse3.3,所以下载的是1.6.5版本的插件,安装插件的方法也以此环境为例。
4.link方式安装步骤
4.1 在eclipse目录下建立文件夹myPlugins(有人推荐重新建立links文件夹,但是我发现MyEclipse中可以直接在dropins中,所以可以直接在eclipse/dropins)
4.2 在myPlugins目录下建立svn\此结构目录,
4.3 把下载的site-1.6.5.zip解压缩,将解压缩出来的文件拷贝到\eclipse3.3\svn\s/site-1.6.12目录下
4.4 在links文件夹下建立一个文件svn.link(这个可以随意命名只要是个普通文本就可以了),文件内容为:
Txt代码
1. path=path=myPlugins/svn/site-1.6.12
4.5 重新启动eclipse
(略加改动)
摘自:http://cqjava.iteye.com/blog/487838
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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