样式结构的统筹定义

今天花了三个多小时来重新调整样式结构!
        起初自己是站在节省id,class的使用和充分利用优先级的立场来编写的(这样一来可以省去命名混乱和结构不清晰的问题),但我忽略了一个问题,所被定义的样式层次结构开始加深,让样式编辑开始变得有些复杂,另外也正是优先级带来的 负面影响就是你有时甚至很难找到你当前正在编写的一个样式,不知是继承了之前的哪个,又或是被哪个优先级更高的给复写啦!
       当然今天也发现不少问题:
                    一、结构的划分不够精细,basestyle定义时没有考虑到全局;
                    二、baseframe定义没有达到持久化的特点;
                    三、样式细节定义不是做得很好(有些国外网站中样式定义的真正意图没有理解透彻);
                    四、有些可以很方便解决兼容不通浏览器中 对某些标签和属性的解析问题,花了长时间不断调试才发觉;
                    五、不能钻牛角尖,凡事站在全局效率的角度来看,不能太片面。
       也有好的地方:
                   一、平常的对一些解决浏览器兼容的hack在这得到了很好的应用,有些还屡试不爽;
                   二、熟记标签 让我在这次使用标签的过程中非常顺手,当然还有些不是非常了解,有待一一实践;
        这个产品网站进度完成了一半,感觉还不错,明天把过程中遇到的细节问题做个小结,然后把接下来的任务完成;
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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