本博.其人.编程.经历

从高中时期初次接触HTML和JS,到大学期间深入学习C++、C#、JAVA等编程语言及框架,再到实习与工作中运用Struts、Spring、ibatis等技术解决实际问题,这段旅程记录了一位程序员的成长历程。

这不是被设计好的梦,于是事情总会有开头。

 

2002年(HTMLJS

高一,电脑课的作业就是使用DW制作一个自己的个人网页,题材不限。现在还依稀记得在当年5K/s的网速下,到处寻找千奇百怪好玩的JS效果,加入到那仅有的几个静态页面中。至于为什么当年会有电脑课并且学校还提供10M的个人上传空间,好吧,我承认那是重点中学。甚至到现在还可以找回那个作为作业传到服务器上的那个网页,怎么看怎么怀念,怎么看怎么惭愧啊-_-||

 

2005年(C++

       大一,考上计算机专业后才知道,原来好大一部分人是没有用过电脑的。于是靠着兴趣和基础优势拿到了C++课的99分最终评价。但是实际操作还停留在控制台输入输出的算法实现阶段。

 

2006年(C#

       大二和大三,神马都是浮云。但在那浮云中,我仍清楚记得HYL老师的2门课:数据结构 编译原理。这2门课都有每月1次的实验作业,在制作过程中,我发现了图形用户界面的布局比枯燥的算法有趣得多。

       那时,不仅仅是使用MFC,还从同学手上得到了VS2005的安装包。菜单中,我发现了C#。于是,其他课程设计课的作品全都使用VS2005 + C#进行制作,这些作品都具有一个共同特征:很简单就可以具有整洁和华丽的外形。

 

2008年(JAVAJSP

       大四,JAVA课程和JSP课程。从前不闻网上事,历史总会被改写:咦,JAVA语法怎么那么像C#?笑话就不提了,于是进入了WEB开发的第一扇门。

 

2009年(StrutsSpringibatis

       实习,TF公司用的框架是Struts + Spring + ibatis。于是在模仿中,从ServletResultSet的使用进化到了框架的使用,但是由于没多少设计模式的概念,从始至终都只是处于模仿使用的阶段,而不清楚这些框架究竟是为了解决什么问题才被创造出来的。

       那时,一个三人开发小组加一个美工帮忙,居然用了半年的实习时间把一个外包的政府网站加CMS给做完上线了。

       同年,实习结束,和同宿舍的几个朋友一起进了YT公司工作。

 

2010年(ExtJSStruts2EJB3Oracle10JBoss4XSLT

       YT公司也开发CMS,用的框架是ExtJS2.2 + Struts2.1.6 + EJB3.0 + Oracle10g + JBoss 4.2.3GA,并且其中的主体内容管理部分使用XSLT技术,利用OracleXMLType类型字段作动态处理。但由于公司也成立没多久,没有基础代码的积累。于是唯有一点一点的进行资料搜集,示例及源码研究。

 

当一个大项目结束之后,大环境由热转冷,不能忍受这个转变时;当看到ruowu离开、继续扬帆出海的决心时,才鼓起停下来仔细思考:发现其实和《inception》的Cobb一样,想找到属于自己的那片天空(home)

漫长而真实的梦(life)在继续,是时候开始为它留下一份快照(blog) 

                                                                    2010.12.8

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!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值