爆笑小學生造句

1.沒有...沒有...更沒有...

  學校裡沒有流浪貓...沒有流浪狗...更沒有流浪的人...

  2.不如

  暴力傾向版你不如去死

  3.一...就....

  一隻娃娃就要一百塊

  4.一時

  爸爸半夜一時0分時竟然還在喝酒。

  (評:不錯還會畫句點)

  一時想不通,開車去撞牆。

  (評:應該是想不開吧)

  5.一...先....

  一馬當先

  (真是傻眼@@)

  6.你看

  一年級小朋友造:你看什麼看 !沒看過啊!

  7.突飛猛進

  當我回家打開門時,我家的狗對我突飛猛進。

  8.照樣造句

  例題:你(唱歌) 我(跳舞)

  學生:你(好嗎) 我(很好)

  (OS:你在寫英文翻譯嗎??)

  9.寫出跟數字有關的成語
   例如:一心一意七上八下
   結果有個小朋友寫:四蛇五路
   剛開始完全看不懂,後來才發現
   原來是四捨五入阿==
   小朋友...這不是成語,而且跟蛇和路也沒關係

  10.永遠...永遠...不曾 ...

  小朋友: 媽媽那麼愛我,爸爸也很愛我,他們對我的愛永遠永遠不曾改變.

  (呀他中間的...當沒看見就是了)

  11.欣欣向榮比喻生長美好的樣子.

  小朋友:我的弟弟長得欣欣向榮.

  (評:孩子 你弟弟是植物人嗎 ...)

  12.謝謝....因為......

  小三的男生:我要謝謝媽媽,因為她每天都幫我寫作業......

  (露餡了...原來你的作業是媽媽寫的!!!!!!!)

  說不定這一句是他媽媽造的Orz

  13.皮開肉綻

  學生:停電的夜晚,到處很黑,我嚇得皮開肉綻!

  (O.S:這……有這麼怕嗎?)

  14.一....就....

  小朋友:她一接到電話就昏倒了。

  (現在的小孩也看瓊瑤嗎?)

  15.有的被...有的被...都.....

  小朋友:農場裡的雞有的被抓去做雞精,有的被拿去煮雞湯,最後他們都死了。

  16.一乾二淨

  很乖的小二女生:我把銀行搶得一乾二淨

  17.照樣造句

  別人都誇我 ( ),其實我()

  別人都誇我( 很帥 ),其實我( 是戴面具的)
   (評:什麼面具這麼好用???)

  別人都誇我( 長得很奇怪),其實我(根本不是長這樣)

  18.成語填空

  有志者()照理說是填(事竟成)

  結果他給我填(是進城)

  我差點沒把剛喝下去的水噴出來

  題目:只要......就能 ......

  造句:只要有LP,就能尿尿 ......

  [ 能...真是...]正確:能認識你這個朋友,真是我的榮幸。

  小朋友造的:小明能長這麼醜,真是他媽媽的錯。

  (OS:小明好可憐,常在他的造句裡當悲情人物.......)

  [越來越....就....]

  他越來越胖就死了。 (好驚悚阿==)

  [金光四射 ]

  她一走進教室就金光四射。 (突然想唱"轉吧~轉吧~七彩霓虹燈 ")

  [除了....還]

  她除了會泡美女還會甩美女

  「黯然神傷」造句

  學生:我跌了一跤,好痛,覺得很傷心,露出黯然神傷的神情。
   (同學的O.S:天啊,只是跌倒,有必要這麼嚴重嗎?)

  ( ) 的 ()

  題目 ( 萬紫千紅 ) 的 ( 花園 )

  小朋友 ( 一針見血 ) 的 (手槍 )

  [此起彼落]

  [我在教室裡此起彼落的跳著 .]

  好可怕,妳有這麼多個你喔~~

  [只見]

  1.死者的家人來到現場時,只見到一具冷冰冰的屍體.(os:蘋果看太多了吧)

  2.當警察趕到現場時,只見肉票和歹徒吃完的垃圾.(os:配合時事阿)

  3.爸爸只見妹妹一面就再也沒有看到妹妹了.(os:妹妹出事了嗎?)

  [一旦…就]

  我一旦考好,就會被媽媽打.(os:那考不好怎麼辦?)

  課本原句大概是:我是 (小鳥 ),想要(飛到天空)

  結果小朋友造:我是(小偷 ),想要( 偷錢 )

  他大概想錢想很久了吧= =

  有一個還造:我是( 小草 ),想要(彎腰 )

 
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!
本项目是一个基于STM32的人脸识别系统,利用OPENCV库进行图像处理,采用QT作为图形界面开发。该系统具备人脸采集、图片训练、数据库管理及人脸识别等功能,能够长时间稳定运行,并提供了统一的接口以便进行二次开发。 功能特点 人脸采集:系统能够从视频图像中采集人脸数据。 图片训练:通过提取人脸特征进行训练,提高识别准确性。 数据库管理:管理人脸数据,便于后续的识别和处理。 人脸识别:实现对人脸的检测与识别,适用于多种应用场景。 技术原理 本系统采用基于OPENCV的级联分类检测器,通过视频图像提取人脸特征进行训练。主要技术包括: 光线补偿技术:对图像进行补光处理,提高图像质量。 高斯平滑技术:消除图像噪声,提升图像清晰度。 二值化技术:采用局部阈值进行二值化处理,便于后续的人脸定位和特征提取。 应用场景 人脸识别技术在图像处理与视频检索、视频监控、视频显示等方面具有广泛的应用。本系统适用于以下场景: 安全监控:在公共场所进行人脸识别,提高安全监控效率。 身份验证:用于门禁系统、考勤系统等身份验证场景。 智能交互:在智能家居、智能终端等设备中实现人脸识别交互。 开发环境 硬件平台:STM32微控制器 软件平台:OPENCV库、QT图形界面开发工具 使用说明 环境搭建:确保STM32开发环境及OPENCV、QT库已正确安装。 代码编译:按照提供的Makefile文件进行代码编译。 系统运行:将编译后的程序烧录到STM32开发板,启动系统。 功能测试:通过QT界面进行人脸采集、训练和识别功能测试。
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