2016-2017年总结——My heart

 时光荏苒,来到这里已经一年了,想想时间真是嗖嗖地,总觉得刚刚做了半年总结就要做年总结了。这些日子成长了很多,经历了出展牌,作品展,英语晨读,暑假集体学习等等大大小小的活动,看到学到了很多

回首往事

作品展期间,看到同学们团结一致的把各个大小事务努力的向更好的方面发展,虽然有些问题的出现,但是我们不退缩不畏惧,勇敢的面对,不放过我们每一个可以成长的机会!一个大活动的成功举办背后一定有这观众看不到的努力准备!

作品展过后大多都开始着各个项目的进行,红皮书,数据库视频,课本,学生系统等这些基础的东西都需要掌握了解,从心底来说自己很想努力学习,天天向上,无奈不知为何面对一行行代码的时候不知该如何着手,很是捉急,看到同行的伙伴每天都积极的面对出现的各种bug想想自己,真是需要提升的太多太多,不是没有过对调bug的兴趣,到总是兴趣点总会不断的降低,这里下文会做详细描述。

学习英语的路程很漫长,这是一个不断积累的过程,因为兴趣所以想做的就多一点,每天愿意按照规定时间内的学习,世界总是充满了精彩,让我们不断发现新大陆,回学校不到一个月的时间,看到了不一样的面孔,感受到不一样的心情,原来的面貌已经不再是原来的面貌,经过时间的沉淀,发现了自己的成长方法有了很大的差别。

展望未来


面向对象——兴趣

这个话题很有意思,对于计算机的兴趣,总是不高,记得说过要对计算机产生兴趣以后,就越来越没有兴趣了,但是不讨厌,还是会继续做些相关方面的学习,想着提高对计算机学习的兴趣以后,总会有意识的想我要对这方面提高兴趣,总觉得自己在逼着自己做这件事儿,而后就会更加不怎么感兴趣,有些东西是越不动就越不动,当做不好的时候总会打击自己,负面情绪就会油然而生!

面向对象——英语学习

开始在这里对英语的懵懂学习、"探索学习"、坚定目标这三个阶段算是安心下来好好学习English
坚定好好的学习英语应该是在今年六月份,开始没有明确自己的目标,只是知道导师给怎样说的,同学怎样做的就随大流,效果不怎么样,只是觉得自己很忙碌,然而没有什么成效,再次不知自己飘到哪里去了,接收到的新鲜知识太多了,看到后总想着不断的尝试,觉得很爽,过后总是觉得缺少点东西,直到再次研究SLA文档,听过诸多演讲分享后发现了自己的原因,首先,自身是没有明确自己的目标,不知道自己该去哪里,有该到哪里。需要描绘清楚自己的蓝图!再次,找到适合自己的方式,用心去做!最后,学会反馈,学会交流,这会让我们可以更好的共同前行。

面向对象——有计划、目标


计划不仅仅是用来打破的更是用来执行的,一个个的目标就像是前行路上的一盏盏光亮,在行走的路上有暖光相伴。
对于计划自己需要非常注意的一点:保持良好的心态,放松自己!
半年计划
1、计算机到寒假开始学到UML
2、截止到新美,把各个材料内容掌握到80%
3、自考的学习,每天保证1.5小时(10月21号结束)





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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