人的改变还是很快的

       我不知道自己到底是怎么啦?每天都呆在公司里,哪里都不想去;每天一到公司都是一头钻井杂乱无章的代码中;每天都有至少10小时的时间都在想解决问题;每天都..........!我不知道是不是用脑过度,发现自己的效率越来越低;发现自己解决问题的发放越来越落后;发现自己解决问题的思路越来越愚蠢;发现自己也越来越迟钝,反应很慢,顶多不超过原来的三分之一。

      今天是周六,我又来到了公司。刚打开代码,有个同事就叫我去打篮球。心想:好啊!这么长时间没打了,去看一看感觉还在不在了?没想到,到球场投的第一个球就.....!从拿到球的感觉到球出手后的轨迹,就可以知道球感不在身上已经很长时间!问题是不仅仅是没有球感,就连体力也下降的一塌糊涂。刚跑几步就面红耳赤!记得以前在学校的时候经常在篮球场一呆就是一个下午。唉!不写了不写了,越想越写不下去了.............
一、数据采集层:多源脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含脸,若未检测到脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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