安装Debain 4手记(1)

本文详细记录了Debian系统的安装过程及后续配置步骤,包括如何解决Firefox3安装时遇到的问题,调整宽屏显示器分辨率,以及改善字体显示效果等。
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有人说redhat9同比当前的linux发行版,就好像win95和xp的区别。:)对比fedora、ubuntu、SUSE最后debian的发行版还是比较合适的,自己动手试试看。安装下来,很简单。就是firefox3的安装卡壳在gtk的升级,也罢。流水帐如下
1、下载netinst CD image,并刻盘。就别整硬盘安装了。
地址 http://cdimage.debian.org/debian-cd/4.0_r4a/i386/iso-cd/debian-40r4a-i386-netinst.iso
2、安装的过程一路回车。完成之后,需要将新添加的用户放入sudo组,首先进入su
添加文件的写权限 chmod u+w /etc/sudoers
编辑/etc/sudoers文件 找到这一 行:"root ALL=(ALL) ALL"在起下面添加"xxx ALL=(ALL) ALL"(这里的xxx是你的用户名)
撤销文件的写权限 chmod u-w /etc/sudoers
3、为宽屏显示器调整分辨率
首先使用dpkg-reconfigure xserver-xfree86选中1440 900的分辨率,注销
如果出现不能全部显示的情况,就需要使用 xvidtune 手动调整(三星940bw与Geforce2gti组合就有这样的问题)
4、调整字体
有朋友已经讲的非常清楚了 http://www.linuxdiyf.com/viewarticle.php?id=75877
待续
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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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