回购shell脚本

本文档介绍了如何使用bash脚本alldateduringtwodays1.sh,通过输入起止日期,生成并操作这两个日期之间的所有日期。它展示了如何创建日期数组、遍历数组以及调用相关操作,适合对shell编程和日期处理感兴趣的读者。
#!/bin/bash
# FileName: alldateduringtwodays1.sh
# Description: Print all the date during the two days you inpute.
#Simple Usage:sh repo_asset_3days.sh 2017-04-01 2017-06-14 /user/etl/fa45/dwd/repo_asset.sql &
 
echo "input param length:" $# 
if [[ $# -ne 3 ]]; then
 echo "#Simple Usage:sh repo_asset_3days.sh 2017-04-01 2017-06-14 /user/etl/fa45/dwd/repo_asset.sql &"
 exit 1
fi
 
START_DAY=$(date -d "$1" +%s)
END_DAY=$(date -d "$2" +%s)
# The spliter bettwen year, month and day.
SPLITER=-
 
 
# Declare an array to store all the date during the two days you inpute.
declare -a DATE_ARRAY
 
 
function genAlldate
{
 echo "genAlldate input param length:" $#
 if [[ $# -ne 3 ]]; then
 echo "#params eg. 2017-04-01 2017-06-14 -"
 exit 1
 fi
 
 START_DAY_TMP=${1}
 END_DAY_TMP=${2}
 SPLITER_TMP=${3}
 I_DATE_ARRAY_INDX=0
 
 # while [[ "${START_DAY}" -le "${END_DAY}" ]]; do
 while (( "${START_DAY_TMP}" <= "${END_DAY_TMP}" )); do
 cur_day=$(date -d @${START_DAY_TMP} +"%Y${SPLITER_TMP}%m${SPLITER_TMP}%d")
 DATE_ARRAY[${I_DATE_ARRAY_INDX}]=${cur_day}
 
 # We should use START_DAY_TMP other ${START_DAY_TMP} here.
 START_DAY_TMP=$((${START_DAY_TMP}+86400))
 ((I_DATE_ARRAY_INDX++))
 
 #sleep 1
 done
}
 
# Call the funciotn to generate date during the two days you inpute.
genAlldate "${START_DAY}" "${END_DAY}" "${SPLITER}"
 
 
# [Method 1] Traverse the array.
echo -e "output the date array."
WORK_DIR=`pwd`
for SINGLE_DAY in ${DATE_ARRAY[@]};
do
 echo ${SINGLE_DAY}
 sh ~/etl_app/fa45/bin/dwd/incre/repo_asset.sh $3 ${SINGLE_DAY} 
done
 
exit 0

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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