我家附近的烂尾楼

在百度、GOOGLE中搜索一下“友好(国际)老龄康复与养护中心”,可以找到一些诸如“北京友好(国际)老龄康复与养护中心附近酒店宾馆”之类的信息,以及该“养护中心”的地址:北京朝阳区高原街,与文学馆路路口东北侧。

 

然而,如果你真的到现场去观摩一下这个“友好(国际)老龄康复与养护中心”,却只会看到几栋盖了一半停工在那里的烂尾楼,四周被工地的围墙围住,里面一片萧条景象。在工地的大门上,可以看见,该工程是由中建一局承建的。

 

是的,这就是我标题中提到的,我每天上下班都要路过的“烂尾楼”。

 

关于这个工程,除了我看到的、网上搜到的,我无从知道更多。我只知道,从2007年底我开始在这一带活动直到现在,也不曾看见一个工人在里面施工,也不曾听到该工程的卡车、机器的轰鸣声,至于该工程为何“烂尾”,其背后有何内情,我等普通百姓自然不得而知。

 

每每经过这里,都不免慨叹:这么好的一大块地,要么盖住宅,要么建超市,要么建花园,总之,干点什么,不比现在荒废在那里强呢?讽刺的是,居然还能在网上找到这个“友好(国际)老龄康复与养护中心”的地址信息,真是叫人哭笑不得。

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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