Draw Eye

最新推荐文章于 2025-07-29 16:20:35 发布
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#生活

本教程为初学者提供了一套详细的绘画眼睛的方法，通过多个步骤和实例帮助大家掌握画眼技巧。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一套初学者画眼睛的教程，非常实用

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HALCON标定之hand_eye_stationarycam_calibration.hdev
weixin_41244604的博客
09-14 1418
*这个示例演示如何进行相机机械手相对固定场合的手眼标定，标定物体附着在机械手臂上 This example explains how to use the hand eye calibration for the case where the camera is stationary with respect to the robot and the calibration object is attached to the robot arm. *在这个案例中，手眼标定的目标是：确定两个未知的位姿
pygame draw circlex
power的专栏
03-01 595
white = (255, 255, 255) # 红色。black = (0, 0, 0) # 蓝色。# 在圆环内画一个实心的正方形。# 初始化Pygame。# 画一个实心的圆环。# 画一个实心的圆环。# 退出Pygame。
CST仿真实例：眼图工具Eye Diagram Tools（上）
a18665053298的博客
12-04 1108
然后在左下角的Task Parameter List(Spara1)表格里选择，Termination，可以改动端口阻抗（Renormalize）,例如把两个端口都改成100欧姆，如下图所示。为了达到能快速演示功能的目的，第一集我们用一个简单的微带线走线作为通道仿真的模型。
Java Applet draw a snowman
orypeu的博客
09-15 328
//*********************************************************************** //Snowman.java Author:Jayson // //*******************************************************
How to Draw Useful Technical Architecture Diagrams
flyweight_visitor的博客
03-04 648
【转载】https://medium.com/the-internal-startup/how-to-draw-useful-technical-architecture-diagrams-2d20c9fda90d A technical architecture diagram provides a bird’s eye view of the infrastructure of your organisation. The diagram illustrates how components in a
Halcon手眼标定例程注释 ——hand_eye_movingcam_calibration.hdev
u012177450的博客
05-24 8616
* * This example explains how to use the hand eye calibration for the case where* the camera is attached to the robot tool and the calibration object* is stationary with respect to the robot. The robo...
基于halcon的眼在手外（Eye-to-Hand）标定
cg1135217680的博客
06-27 1712
基于halcon的眼在手外（Eye-to-Hand）标定
a demo about Eye-tracking
weixin_45338913的博客
04-16 3097
Intoduction Eye-Tracking data is a very useful source of information to study cognition and especially language comprehension in humans. How to track the eye for the futher research？This demo has designed and implemented a simple program using opencv and
基于halcon的眼在手上（Eye-in-Hand）标定
cg1135217680的博客
05-19 2910
前些时间写了一个关于python+opencv的眼在手上的标定方法，大致流程就是先做相机内参标定，再移动机械臂以不同的角度、姿态对标定板进行拍照，并且每次拍照都需要记录下机械臂的姿态。准确来说，是机械臂末端法兰坐标系在机械臂基座标系下的位姿和姿态。需要注意的是，如果在移动时，机械臂设置的是工具坐标系，那么读取到的结果也是工具坐标系在基座标系下的位置和姿态，如果用这个结果标定，获得的结果就是相机相对于工具坐标系下的结果。同样，halcon的眼在手上的标定用的也是这种方式，下面将进行叙述。
def detect_eyes(frame, gray, shape): """Detect eyes and calculate eye aspect ratio, draw eye contours and key points""" left_eye = np.array(list(map(tuple, map(lambda p: (p.x, p.y), shape.parts()[36:42]))), dtype=np.int32) right_eye = np.array(list(map(tuple, map(lambda p: (p.x, p.y), shape.parts()[42:48]))), dtype=np.int32) # cv2.convexHull是OpenCV中的一个函数，用于计算给定点集的凸包。cv2.convexHull接受一个点集作为输入，然后返回其凸包的点集，用于图像处理、计算形状的轮廓等方面 left_eye_hull = cv2.convexHull(np.array(left_eye)) right_eye_hull = cv2.convexHull(np.array(right_eye)) # cv2.drawContours是OpenCV库中的一个函数，用于在图片上绘制轮廓 cv2.drawContours(frame, [left_eye_hull], -1, (0, 255, 0), 1) cv2.drawContours(frame, [right_eye_hull], -1, (0, 255, 0), 1) left_eye_points = [(shape.part(i).x, shape.part(i).y) for i in range(36, 42)] right_eye_points = [(shape.part(i).x, shape.part(i).y) for i in range(42, 48)] # Calculate eye aspect ratio left_ear = calculate_ear(left_eye_points) right_ear = calculate_ear(right_eye_points) # Calculate average eye aspect ratio ear = (left_ear + right_ear) / 2.0 # Draw eye aspect ratio and key points cv2.putText(frame, "EAR: {:.2f}".format(ear), (10, 60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2) for i in range(36, 48): cv2.circle(frame, (shape.part(i).x, shape.part(i).y), 2, (0, 0, 255), -1) return frame, ear
06-09
这段代码看起来像是使用dlib库中的shape_predictor模型来检测人脸关键点，然后通过计算眼睛关键点的EAR（eye aspect ratio）值来判断眼睛是否闭合。EAR值是通过计算眼睛关键点的纵向距离和横向距离之比得到的，通常...
import turtle doraemon = turtle.Turtle() doraemon.speed(10) def draw_eye_white_circle(x): doraemon.goto(x, 80) doraemon.pendown() doraemon.color('black') doraemon.begin_fill() doraemon.circle(15) doraemon.color('white') doraemon.end_fill() def draw_eye_black_circle(x): doraemon.goto(x, 90) doraemon.color('black') doraemon.begin_fill() doraemon.begin_fill() doraemon.circle(6) doraemon.end_fill() doraemon.penup()
05-19
其中，`draw_eye_white_circle(x)` 函数用来画白色的眼球圆圈，参数 `x` 是眼睛圆圈中心的 x 坐标；`draw_eye_black_circle(x)` 函数用来画黑色的瞳孔圆圈，参数 `x` 是瞳孔圆圈中心的 x 坐标。 具体的绘制过程如下...
Traceback (most recent call last): File "/home/zxr/Desktop/pypro/basic/eye_position.py", line 32, in <module> main() File "/home/zxr/Desktop/pypro/basic/eye_position.py", line 25, in main result_img = detect_and_draw(img, cascade) File "/home/zxr/Desktop/pypro/basic/eye_position.py", line 5, in detect_and_draw gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.error: OpenCV(4.2.0) ../modules/imgproc/src/color.cpp:182: error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function 'cvtColor'
03-18
嗯，用户遇到了OpenCV的cvtColor函数报错，错误是(-215:Assertion failed) !_src.empty()。首先，我需要确定这个错误的具体原因。根据引用[^1]中的类似错误信息，比如src.type() == CV_8UC1的断言失败，可以推断...
Traceback (most recent call last): File "/home/zxr/Desktop/pypro/basic/eye_position.py", line 32, in <module> main() File "/home/zxr/Desktop/pypro/basic/eye_position.py", line 25, in main result_img = detect_and_draw(img, cascade) File "/home/zxr/Desktop/pypro/basic/eye_position.py", line 8, in detect_and_draw eyes = cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=2, flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE, minSize=(30, 30)) cv2.error: OpenCV(4.2.0) ../modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp:1689: error: (-215:Assertion failed) !empty() in function 'detectMultiScale'
03-18
好的，我现在需要解决用户提到的OpenCV中detectMultiScale函数抛出的断言错误问题。首先，我得理解这个错误的具体原因。根据用户提供的引用内容，错误信息是“cv2.error: OpenCV(4.x) ... (-215:Assertion failed) !...
“磁”力全开：钕铁硼重塑现代科技生活
DeepCeLa的博客
07-25 541
钕铁硼（NdFeB）是由金属钕（Nd）、铁（Fe）、硼（B）及少量添加元素组成的合金磁体，属于第三代稀土永磁材料。在当今科技飞速发展的时代，有一种稀土材料以其惊人的磁性能量，悄然改变着我们的生活方式。这种由钕、铁、硼三种元素组成的合金，以其卓越的磁性能，正在书写着现代科技的新篇章。它的出现，不仅推动了电子设备的小型化与高效化，还为清洁能源、医疗技术等领域带来了革命性突破。钕铁硼的磁能积（衡量磁体强度的关键指标）远超传统磁铁，是铁氧体磁铁的10倍以上，甚至能吸起自身重量640倍的物体！
智慧园区系统引领未来：一场科技与生活的完美融合
最新发布
2501_92707382的博客
07-29 254
据一些园区负责人介绍，这个智慧园区系统是经过多年的研发和测试，结合了最先进的物联网、大数据、人工智能等技术，旨在为园区内的企业和居民提供一个更加便捷、高效、安全的生活和工作环境。园区内的保安人员表示，自从有了这个系统，他们的工作变得更加轻松，园区内的安全状况也得到了极大的改善。智慧园区系统的投入使用，不仅为园区内的企业和居民带来了便利，也为城市的发展注入了新的活力。在未来的日子里，我们有理由相信，智慧园区系统将会在更多的城市和园区中得到应用，为我们的生活带来更多的便利和美好。
智慧园区：科技与生活的完美融合
2501_92707382的博客
07-25 401
园区内广泛种植了各种绿色植物，不仅美化了环境，还能吸收空气中的有害物质，释放氧气，改善空气质量。此外，智慧园区的建设还需要政府的政策支持和居民的广泛参与，这需要各方共同努力，形成合力。如今，随着科技的飞速发展，智慧园区应运而生，它不仅满足了我们对美好生活的向往，更以其独特的魅力，成为现代城市中一道亮丽的风景线。在未来，智慧园区不仅能够为居民提供更加舒适、便捷的生活环境，还能为城市的可持续发展做出更大的贡献。智慧园区的建设，是一次对未来城市生活的美好憧憬，也是一次对科技与自然和谐共生的积极探索。
对于GEO和SEO以及未来他们会如何联动，如何影响我们的生活
oe1019的专栏
07-28 280
AI领域的"生成式引擎优化"(GEO)正悄然影响内容可信度，类似搜索引擎的竞价排名但更隐蔽。通过特殊优化，某些内容可能被AI过度引用，模糊商业动机与中立知识的界限，威胁AI可信度。开源模型和批判性思维是应对之道。以Agent调研为例，大模型可能因训练数据时效性或初始提示词差异导致结果偏差，凸显GEO与SEO联动对信息获取的影响。保持警觉和查证习惯至关重要。
人工智能与城市：城市生活的集成智能
一套方法论打通全栈闭环，从 0 到 1 教你驾驭需求、设计、开发、项目、课题、论文和软著，速成全栈王者！
07-27 1200
技术只是手段，让城市更宜居、更安全、更绿色才是智慧城市的本质。从缩短通勤时间到优化政务服务，从降低能耗到提升安全感，AI 驱动的智慧城市建设，最终要回归 “以人为本”—— 让每个市民都能感受到技术带来的便利，而不是被技术裹挟；让城市既有高效运转的 “智慧”，又有温暖包容的 “温度”。未来的智慧城市，将是 “技术理性” 与 “人文关怀” 的完美融合：AI 处理复杂的数据分析和协同决策，人类专注于创意、情感和价值判断。
外带服务的温度：藏在包装里的“生活共情力”
keqi8888的博客
07-26 526
这些「多做一步」的包装设计，本质是对顾客使用场景的预判 —— 不是简单装食物，而是帮顾客解决「路上可能遇到的麻烦」。服务者用「观察代替询问」，用「习惯代替流程」，把「标准化操作」变成「个性化适配」，让外带餐品从「商品」变成「为你定制的生活道具」。这些 “超纲” 的体贴，让打包袋成了 “情感载体”：发消息会说 “给你带了碗酒酿圆子，热乎的”，朋友圈文案写 “这家的外带，比我自己想得还周到”。外带服务的温度，不是精美的礼盒包装，也不是印满品牌标语的封条，而是当顾客接过塑料袋时，能从包装里摸到的“细节温度”。
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