vi 开发快捷键备忘

一 复制

    1 复制单行:移动光标到需要复制的行,输入yy,再移动到目标位置,输入p。

    2 复制多行:yy改用nyy,比如复制5行用5yy

    3 移动:光标移到起始位置,输入ma,光标移到结束位,输入mb,然后移到要输入的位置,输入mc,然后 :'a,'b m 'c,如果要复制,把m改为co

    4 跨文件复制,在第一个文件要复制的地方输入 "a2yy  (假设输入2行),到另外一个文件,光标移动到目标位置,输入 "ap

 

二 格式化

   1 按v进行visual 模式,通过"j"往下或者"k"往上选择多行,按<或者>进行缩进格式化整个文件的缩进:  把光标移动到文件的开头,然后按 =G

   2 先得到要缩进的开始行号和结束行号(比如开始行3 结束行9),然后用3,9> 向右增加一个tab的缩进,3,9 <向左缩进

 

三 跳转

1 在一个word上,通过*可以直接跳转到下一个相同word上;

2 set incsearch or set is 在查找时可以立即查找,即不用输入完整的待查word即可显示;

3 set noincsearch or set nois 取消立即查找;

4 %进行对应{} ()的跳转;

5 { 对块跳转;

6 gd 到变量define的地方;

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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