你戴错眼镜啦

http://www.chinamyopia.org/maingb.htm

全世界99.99%的近视患者都戴错眼镜啦!为什么?因为早期的近视本来可以治好的,你却因为戴错近视眼镜,令你的视力愈来愈糟。其实近视眼镜只是一支视力拐杖,不曾令你的视力改善过,最糟的是你戴上后,从此难以摆脱。愈年幼开始戴近视眼镜,愈早成为大近视。

    恐怕你不知道,你近视不断加深的帮凶,正是你那副近视眼镜!普罗大众却一直被蒙在鼓里!我们几代人饱受近视之苦,别让下一代再成为近视的受害者。

    现在,我们以一个全新的角度,去探讨近视问题,阐述近视的主要成因,并指出,传统的凹透镜近视眼镜对眼睛的长期负面影响,更重要是,本书告诉你,对付近视的治本方法,利用凸透镜眼镜,阻止近视不断恶化,以至协助早期近视患者恢复正常视力。

什么是近视?

近视(Myopia / Nearsightedness)是现代人最常见的视力问题,征状是看远模糊不清,最普遍的「矫正」方法便是配戴近视眼镜。如果近视度数数浅(300度以下),近视患者看近尚可以,近视度数愈深,视力便愈差。300度以上近视患者,即使看近也不能不戴近视眼镜。

近视并非受病菌或病毒感染所造成,在视光学上称为屈光不正的状态。凡光线进入眼睛,经眼球各部份弯曲与折射,在视网膜上形成影像,这个过程称为屈光,能够正常屈光准确对焦的眼睛,没有半点近视,视光学专有名词称为正视眼。

近视、远视和散光均属于屈光不正,但近视患者远比远视和散光患者为多,通常近视与远视的比例约10比1,近视与散光则约4比1,近视还可以再细分为多种类型(如轴位性近视、先天性近视、混合性近视等)。

正常的眼睛看东西时,景物反射的光线进入眼睛,经屈折后,聚焦在视网膜上,形成清晰影像。近视患者的眼睛,因眼球过长,远方的光线只能聚焦在视网膜前,故远距离影像便变得模糊,如同照相机没有正确对焦一样。

 

    但为何会造成眼球过长产生近视?主要原因是看近过久和看得太近,儿童发育求学时期尤其容易产生近视,基本上要发育致成人阶段,近视度数才可以稳定下来。

有近视是不会死人的!但近视却是一辈子的负累,深近视更会引起众多眼疾。传统处理近视的方法就是配戴凹透镜(负镜)眼镜,此法是一种治标不治本的方法,间接令近视患者近视愈来愈深。

对付近视的最佳方法,是消灭近视于萌芽阶段,当儿童求学时,尚未有近视出现,或者有轻微近视出现时,每当从事近距离作业时,如阅读、用计算机时,便应配戴轻度的凸透镜眼镜来看近,这样可减轻看近时的调节压力,有效防止近视和治疗早期的近视,这个方法称为雾视治疗法,简单、易用、经济又有效,本站诚意推荐给所有的人,不要让孩子再承受近视的苦果。

甚么是雾视治疗法?

预防近视最主要的主张是,我们认为雾视治疗法是对付近视治本方法,也是对近视患者的最佳选择。

传统为近视患者配凹透镜(负镜)的方法,虽然实时可恢复清晰,但间接促使近视患者跌进近视不断加深的恶性循环,愈来愈依赖近视眼镜,根本是治标不治本的方法。事实上,对抗近视的最佳策略是,用雾视治疗法消灭近视于萌芽状态。

所谓雾视治疗法是指当出现早期近视时(甚至未出现近视时),近视患者可在看近时(比如读书、用计算机),配戴正视镜(凸透镜)眼镜,来舒缓看近时眼睛的调节压力,戴着正视镜看近的东西有放大效果,但戴着正视镜看远景物会更加不清,如像云雾中,故这个方法称为雾视治疗法,又称云雾法。

要注意,近视患者只需在长时间看近才需要配戴正视镜,平时就不必戴上!使用雾视治疗法需要耐性,使用一段时间后(起码数个月后),视力会慢慢改善。

雾视治疗法又分为近雾视法和远雾视法两种:

1)近雾视治疗法:即刚才提及看近时戴上正视镜来减轻看近的压力。

2)远雾视治疗法:是甚至戴着正视镜来看远,迫眼睛的睫状肌进一步放松。简单说,当一位正常视力人士戴上正视镜看远,看远便变得模糊不清,如果眼睛再使用(看近时的)调节功能,景物就更不清晰,眼睛睫状肌唯有完全放松调节,才可能看清楚一些,故正镜能产生促使睫状肌放松的效用。

早期的近视大部份只是痉挛性近视(又称为假性近视),是因为过度看近所造成,此时的近视尚可完全康复过来,但如果任由置之不理,或者沿用传统近视戴负镜的方法,近视问题只会更加恶化,其后会已演变成轴位性近视,即眼球已变长,这部份的近视,即使用雾视治疗法也难以逆转。故要保护儿童的视力,必须把握对付近视的时机,是趁近视尚处于萌芽阶段用雾视治疗法消灭之。

雾视治疗法并非新发明,早在100多年前已有眼科医生和视光师使用,许多医学书籍均有提及,可惜这个方法没被有大肆推广,故普罗大众均不知有这个方法存在。

雾视治疗法与传统配近视眼镜方法比较

雾视治疗法与传统配近视眼镜方法比较

 

传统方法

雾视治疗法

配戴镜片

凹透镜,又称负镜、近视镜,即中心比边缘薄的镜片。

凸透镜,又称正视镜、正镜,即中心比边缘厚的镜片。

使用方法

恒久配戴着近视眼镜,无论你是首次戴近视镜,或者已经近视了许多年,使用方法都是一直戴着,除了睡觉时,其余的时间都戴着。

对尚未有近视,以及刚出现早期的近视

对已形成一段时间的轴位性近视患者

配戴轻度正视镜专门来看近,其余时间不必配戴,如果希望效果更明显,配戴时间可以更长一些。

配戴近视度数较浅100度或浅150度的近视镜来看近,看远时可戴回原有近视度数的眼镜。

原理

近视患者戴上度数适合的负镜看远时,远方的平行光经过负镜变成散射光,令远方景物的影像刚好落在近视患者的远点上,令近视患者视力回复清晰。

但近视患者戴着负镜看近,由于近距离景物的光线已是散射光,负镜便使得原有散射光更散射,近处景物变得更近,故近视患者戴住负镜看近加速近视恶化。

人类看远方(6m以上)时,远方进入眼睛的光线均是平行光,眼睛睫状肌便处于放松状态。但看近时,进入眼睛的光线尽是散射光,睫状肌便要处于紧张状态。

戴上正视镜看近,近距离的散射光经过正视镜后变成平行光,原本看近时睫状肌的紧张状态便得纾解,从而产生预防近视之效。

例子

如果验到150度近视,便配150度近视镜

如果验到100度近视,近视患者应戴100度的正视镜专门来看近。

如果已700度近视,近视患者应戴550度的近视镜专门用来看近,看远时需要看清晰,便可戴回700度近视镜。

实时效果

视力马上恢复清晰,无论远看近都很清楚

看近时有放大效果,看近时感觉较舒适,但看远时会较模糊。

用较浅度数的近视镜来看近,效果与戴足度近视镜看近差别不大,但戴浅度数的近视镜看远,便明显会觉得较为不清。

长期效果

戴近视镜看近,令眼睛调节压力增加,令处于发育时期的学童,近视不断加深,一般要到成人阶段近视度数才可稳定下来。

未有近视者可预防近视,早期近视可慢慢复元,恢复原有良好的视力,但使用要有恒心和耐性,通常要使用数月后效果才出现。

可减轻看近时的眼睛调节压力,有助于阻止近视不断加深,长时间看近较不容易感觉疲劳,有恒心使用可减轻近视度数约100150度。

防止近视不断加深的方法

假如你已是轴位性近视患者(即患上近视多年,近视度数超过300度以上,眼球轴位基本上已经变长),使用雾视治雾法,虽难以把轴位性近视彻底根治,但仍有相当功效,首先,可减轻看近时的压力,舒缓眼睛的疲劳,可有助于防止近视加深(特别对处于发育阶段的幼童而言),以至把减低部份近视度数(一般可减100至200度近视)。

学童在小学至中学阶段,通常近视加深速度最快,每隔一两年,便又要配一副更深的近视眼镜(每年平均加深加深50至100度近视),这几乎是每一个近视患者成长的经历,因为这时儿童正处于发育阶段,眼球发育容易变长,故近视最容易加深,一般要至成人阶段,近视才会稳定下来。

求学阶段的儿童,如果已是轴位性近视,首先应做足预防近视的措施,减轻看近时眼睛所承受的调节压力,才能有效阻止近视恶化,不致成为深近视患者。

近视本来是一种自然的生理调节,目的是减轻看近时所承受的调节压力。要减轻看近时,眼睛所受的调节压力,最佳方法便是少看近,不阅读不用计算机最好,但现今社会又岂能不读书不用计算机!雾视治疗法正是减轻眼睛调节压力的最好方法,既简单、经济又有效。

对300度以下的近视患者,基本上你阅读和用计算机时,请把眼镜摘下来。换言之,看近时请不要戴近视眼镜,因为戴近视眼镜看近,正正是加速近视加深的重要原因。平时最好尽量少戴那副近视眼镜,当有需时看远很清晰时(如驾驶,看舞台剧等),才戴上近视眼镜。

对300度以上的近视患者而言,不戴眼镜看远时已相当模糊,甚至看近时也要戴着近视眼镜。建议你配两副眼镜,一副较浅度数(若浅100度或150度)的眼镜,专门用来看近,比如阅读、用计算机等,有助于纾缓看近时眼睛的调节压力。看远时,才戴回哪副度数足的眼镜。

假如你是配戴隐型眼镜的,你配戴隐型眼镜需要看近时,请另外戴一副有框的正视镜(凸透镜)眼镜,度数约+150度。戴着正视镜看远,景物会变得模糊(人造150度近视),但看近时景物会变大,看近时会觉得更为清晰,看近时间长也不容易觉得疲倦。

当阅读时或近距离工作时,每读完一页或每间5分钟间断,应抬头观望天花板或远方,以舒缓看近时的调节压力。(传统医学建议看近30分钟,便看远30秒作休息,我们认为应该增加休息密度。)

戴有框眼镜的近视患者阅读一段时间后,请把近视眼镜摘下,然后看远,虽然视力模糊,但你会发现这个方法可以令眼睛更快消除疲劳。

使用雾视治疗法需要有相当的耐性,并不非使用一两天近视便会改善,需要有一定恒心。笔者是一名大近视,使用雾视治疗法近两年多,近视约浅200度,看远时视力变得更为锐利,而且长时间看近时,明显较不容易觉得疲劳。(完)

三)各度数近视患者用雾视法应如何配镜?

配镜处方如下:

患者的近视度数

看近时可戴

看远时可戴

备注

平光

+100至+300均可

不用戴

此段阶段属消灭近视的黄金时期,用雾视法事半功倍

25

50

75

100

125

尽可能不戴负镜,如果有必须看远清晰时,才戴上度数较浅的负镜。

此阶段视力还有机会恢复正常,但要积极使用才会见效。

150

175

+50至+200均可

此阶段近视要完全康复已颇为困难,若十分积极使用仍有希望。

200

225

+100至不戴镜

尽戴度数较浅(即足度之下减浅50至100度)的负镜来看远 ,非必要尽量不要戴足度数负镜看远。

此阶段由于近视已颇深,可能已形成轴位性近视,即眼球已拉长了,故用雾视法也只能减浅部份近视,要用雾视法把近视完全治好的机会已不大。

雾视法可减少使用者看近时的调节压力,有效纾缓看近时眼睛的疲劳。

对发育中的孩子而言,可减慢近视加深速度,以至阻止近视加深。

即使成人戴了负镜一段日子,肯积极使用此法,日子有功可减浅部份近视,而对眼睛更健康。

250

不戴镜至-150

275

不戴镜至-175

300

-100至-200

325

-125至-225

此度数的近视患者看远不戴近视眼镜已不成了,但请在看远时才戴足度数的负镜,在使用雾视法一段日子后,当视力有改善的话,可把看远的负镜度数再减浅,你会发现看远仍可保持清晰 ,这是视力逐步改善的见证。

350

-150至-250

375

-175至-275

400

-200至-300

425

-225至-325

450

-250至-350

475

-275至-375

500

-300至-400

525

-325至-425

550

-350至-450

575

-375至-475

600

-400至-500

625

-425至-525

650

-450至-550

675

-475至-575

700

-500至-600

725

-525至-625

750

-550至-650

775

-575至-675

800

-600至-700

825

-625至-725

850

-650至-750

875

-675至-775

900

-700至-800

925

-725至-825

950

-750至-850

975

-775至-875

1000

-800至-900

1025

-825至-925

1050

-850至-950

1075

-875至-975

1100

-900至-1000

1125

-925至-1025

1150

-950至-1050

1175

-975至-1075

1200

-1000至-1100

1225

-1025至-1125

1250

-1050至-1150

1275

-1075至-1175

1300

-1100至-1200

1325

-1125至-1225

1350

-1150至-1250

1375

-1175至-1275

1400

-1200至-1300

1425

-1225至-1325

1450

-1250至-1350

1475

-1275至-1475

1500

-1300至-1400

1500以上

基本上看近时戴浅100至200度的负镜

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这样由于模型是一个2B小模型。所以有时候不能完全按照指定要求生成,是不是可以考虑加一个人工修正的后处理来解决这样的问题,比如有时候下半身会出现条纹裤这种未出现的类别,但是图片确实是条纹裤,但是这样我的分类模型没办法确定下来: import os # 设置环境变量避免内存碎片 os.environ["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"] = "expandable_segments:True" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "7" import json import re from modelscope import Qwen3VLForConditionalGeneration, AutoProcessor # 加载模型和处理器(只需一次) model = Qwen3VLForConditionalGeneration.from_pretrained( "./Qwen", dtype="auto", device_map="auto" ) processor = AutoProcessor.from_pretrained("./Qwen") # 定义提示词 text_prompt = """请严格按以下要求分析图像: 1. 识别图中所有行人(直立行走的人类个体) 2. 为每个行人分析以下属性(属性值必须严格使用指定选项): - 性别:男/女/未知 - 年龄段:婴儿(0-2)/儿童(3-12)/青少年(13-17)/成年(18-60)/老年(60+)/未知 - 相对身高:很高(>180cm)/高(170-180cm)/中等(160-170cm)/矮(150-160cm)/很矮(<150cm)/未知 - 体型:很胖/较胖/中等/较瘦/很瘦/未知 - 上半身衣物:长袖衬衫/短袖T恤/无袖背心/毛衣/外套/羽绒服/西装/未知 - 是否背包:双肩包/单肩包/手提包/腰包/无/未知 - 下半身衣物:长裤/短裤/七分裤/长裙/短裙/连衣裙/未知 - 上衣颜色:黑/白/灰/红/蓝/绿/黄/紫/橙/棕/粉/多色/未知 - 下衣颜色:黑/白/灰/红/蓝/绿/黄/紫/橙/棕/粉/多色/未知 - 鞋类:运动鞋/皮鞋/靴子/凉鞋/拖鞋/高跟鞋/帆布鞋/未知 - 头部状态:帽子/头巾/带头盔/无覆盖物/未知 - 是否眼镜:有框眼镜/墨镜/无眼镜/未知 - 面部状态:口罩/未遮挡/部分遮挡/未知 - 发型:长发(过肩)/中发(及肩)/短发(耳上)/光头/未知 - 姿态:行走/站立/奔跑/蹲坐/未知 3. 输出要求: - 严格使用JSON格式 - 结构为对象数组(每个对象代表一个行人) - 属性名使用中文 - 无行人时返回空数组 - 禁止任何额外解释文字 示例输出格式: [ { "性别": "男", "年龄段": "成年", "相对身高": "中等", "体型": "中等", "上半身衣物": "短袖T恤", "是否背包": "无", "下半身衣物": "长裤", "上衣颜色": "白", "下衣颜色": "蓝", "鞋类": "运动鞋", "头部状态": "无覆盖物", "是否眼镜": "无眼镜", "面部状态": "未遮挡", "发型": "短发", "姿态": "行走" } ] """ # 置路径 input_folder = "./query" # 输入图片文件夹 output_folder = "./results" # 输出JSON文件夹 # 支持的图片格式 SUPPORTED_EXTENSIONS = ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp', '.tiff', '.webp'] # 创建输出文件夹 os.makedirs(output_folder, exist_ok=True) def process_image(image_path): """处理单张图片并返回解析结果""" try: messages = [{ "role": "user", "content": [ {"type": "image", "image": image_path}, {"type": "text", "text": text_prompt} ] }] # 准备模型输入 inputs = processor.apply_chat_template( messages, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_dict=True, return_tensors="pt" ).to(model.device) # 生成输出 generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512) generated_ids_trimmed = [ out_ids[len(in_ids):] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids) ] output_text = processor.batch_decode( generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False )[0] # 尝试提取JSON json_match = re.search(r'\[.*\]', output_text, re.DOTALL) if json_match: json_str = json_match.group() result = json.loads(json_str) return True, result else: return False, output_text except Exception as e: return False, f"处理误: {str(e)}" # 遍历并处理所有图片 print(f"开始处理文件夹: {input_folder}") processed_count = 0 success_count = 0 for filename in os.listdir(input_folder): # 检查文件扩展名 if any(filename.lower().endswith(ext) for ext in SUPPORTED_EXTENSIONS): image_path = os.path.join(input_folder, filename) print(f"\n处理中: {filename}...") # 处理图片 success, result = process_image(image_path) # 准备输出路径 json_filename = os.path.splitext(filename)[0] + ".json" output_path = os.path.join(output_folder, json_filename) if success: # 保存JSON结果 with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(result, f, ensure_ascii=False, indent=2) print(f"✅ 成功保存结果到: {output_path}") success_count += 1 else: # 保存误信息 error_path = os.path.join(output_folder, f"{os.path.splitext(filename)[0]}_error.txt") with open(error_path, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(f"处理失败:\n{result}") print(f"❌ 处理失败,误信息保存到: {error_path}") processed_count += 1 print(f"\n处理完成! 总计处理: {processed_count} 张图片, 成功: {success_count} 张, 失败: {processed_count - success_count} 张")
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