接口权限放开说明

放开权限的接口参考

#接口说明

接口用途说明
api/afc/dict-types查询字典类型
api/afc/dict-entries查询字典项
api/afc/system-variables系统变量
api/afc/users/password/safety密码策略
api/afc/login/user-object获取用户信息
api/afc/menus/current/menus菜单
api/afc/resources/current/function权限码
api/afc/water_marks水印配置
api/afc/employees/water-mark/employees水印白名单
api/afc/system-variables/resolveSysVariable解析系统变量
api/afc/org-authority-centers/tenant首页的统计图的数据
api/afc/materials/font/actions/showsvg图标/图片
api/afc/materials/font/{groupCode}/iconfont.cssfont图标
api/afc/materials/font/{groupCode}/iconfont.woff
api/afc/materials/font/{groupCode}/iconfont.eot
api/afc/materials/font/{groupCode}/iconfont.svg
api/afc/materials/font/{groupCode}/iconfont.ttf
api/afc/materials/font/{groupCode}/iconfont.woff2
api/afc/selection-components/org选择组件/查询机构
api/afc/selection-components/child选择组件/查询子机构
api/afc/orgs选择组件/搜索机构
api/afc/selection-components/{orgId}/employees选择组件/同部门的员工
api/afc/orgs/{orgId}/users选择组件/账号
api/afc/selection-components/users/tree选择组件/搜索账号
api/afc/orgs/{orgId}/employees选择组件/员工
api/afc/selection-components/employees/tree选择组件/搜索员工
api/afc/employees/full-path选择组件/员工全路径
api/afc/positions/types选择组件/岗位类型
api/afc/orgs/positions/tree选择组件/岗位
api/afc/work-groups选择组件/工作组
api/afc/roles选择组件/角色
api/afc/login/password/key修改密码/密码加密策略
api/afc/users/password修改密码
api/afc/components/*组件管理获取静态资源

更多请参见EOS Low-Code Platform 8 

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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