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前后端项目搭建指南
本文详细介绍了一个前后端分离项目的搭建过程,包括使用lowdb作为后端数据库及通过Angular CLI搭建前端应用的具体步骤,并提供了模块划分建议。

总纲

此项目分前端与后台两部分 前端为ag-cli 后端为lowdb

cd backend
npm install
node app

在localhost:5000 查看json


cd frontend
npm install 
ng serve

在localhost:4200 查看项目


backend

注意事项

  • 需要用最新的lowdb 新版与旧版的语法完全不同 而且会报错
  • 需要掌握json-server lowdb lodash语法

frontend

创建命令

ng new frontend
cd frontend
ng serve

安装ngx-bootstrap

# version 3.x
npm install ngx-bootstrap bootstrap --save

# .angular-cli.json  就这一行 记得重启服务器生效
"styles": [
  "../node_modules/bootstrap/dist/css/bootstrap.min.css",
  "styles.css"
],

#开始测试

# src/app/app.module.ts
import { AlertModule } from 'ngx-bootstrap';
...

@NgModule({
   ...
   imports: [AlertModule.forRoot(), ... ],
    ... 
})

# app.component.html
<alert type="success">hello</alert>

注意:更改.angular-cli.json后 需要重启 ng serve

目录结构规划

ag的模块划分 基本有两种构想
一种是一个页面算一个模块 页面内再划分组件 因为就是一级结构 所以路由十分简单 其他公共组件调取share文件夹
另一种是以功能块为一个模块 如 将文章列表 文章详情 和他们的module service 放到一起 好处是路由清晰 封装后适合一个人开发一整块 不好的地方在于层层嵌套
我将采用第一种模块方式 理由是结构清晰 路由简约 功能单一

此项目的文件夹规则为:
各个子导航 以页面为单位 各占一个文件夹 每个页面有自己的share文件夹 里面是自有component和route
share文件夹 下属 pipe component config models services layout
user单独一个文件夹
auth一个文件夹

这里写图片描述

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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