Python 列表

1,修改添加和删除列表中的元素:

(1)修改str[0]=newstr

(2)添加

在列表末尾添加元素:str.append()

在列表任意位置插入元素:str.insert(3,'newstr')  (将列表中2以后位置上的元素都右移一个)

(3)删除

del str[3] (删除并不再使用)

删除列表末尾的元素并接着使用:newstr=str.pop() (删除列表末尾元素等于弹出栈顶元素)

删除任意位置的元素:str.pop(3)  (删除同时使用)

根据值删除元素:str.remove('要删除的元素’)

注意:remove只删除第一个值,如果要删除所有,可以使用循环语句

2,组织列表

(1)str.sort():按首字母永久性排序

按与字母排序相反的顺序排序:str.sort(reverse=True)  (简单地传递参数即可)

(2)sorted()函数与sort函数用法一致,但是是临时排序:print(sorted(str))

(3)反转列表元素输出:str.reverse()   print(str)

(4)确定列表长度:len(str)

(5)列表索引同C++一样,从0开始,每当访问最后一个列表元素时,都可以使用str[-1]

 

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,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),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 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: 支持批量导入本地人脸图像文件(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” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(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 人脸有效性校验: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人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,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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