11、从国家精英到地区精英:挪威贵族在奥尔登堡复合国家中的角色转变

从国家精英到地区精英:挪威贵族在奥尔登堡复合国家中的角色转变

早期现代欧洲复合国家的特点

16 至 18 世纪的典型欧洲国家是复合国家,这一表述比常用的“民族国家”更为恰当。当时的欧洲国家大多并非由单一民族构成,“民族国家”并不等同于“nation state”,很少有欧洲国家能符合后者的定义。早期现代欧洲国家是一个王朝统治不同王国、省份和地区的历史产物。

中央政府的国内政策特点是,需使其行政管理适应具有历史自治权的省份的政治、文化和社会传统。通常有一个王国及其精英在国家中占据政治、经济和社会主导地位。

关于欧洲国家建设,存在两种观点:
- 传统观点 :国家建设从中心开始,周边地区需被军事征服、法律上服从、制度上整合或文化上同化。
- 新观点 :欧洲的国家建设者往往谨慎行事,统治者意识到维持地方认同和接受地区差异的重要性。地方社会可以成为早期现代欧洲国家形成和巩固的动力,成功的整合不仅仅是强者对弱者的征服和吸收,地方和更广泛利益在更大政治框架内的融合与延续也很重要。此外,下层群体(农民、市民和低级贵族)也有意无意地成为国家建设的推动者。

挪威贵族在 1537 年后实际上被排除在中央政治影响之外。1536 - 1537 年克里斯蒂安三世的政变使挪威失去政治独立,处于丹麦统治之下。挪威贵族为保留其地位和影响力的斗争可以被视为一种“自下而上的国家建设”。

挪威与丹麦的关系及地位

1523 - 1537 年卡尔马联盟解体后,形成了丹麦 - 挪威和瑞典王国两个北欧国家。丹麦 - 挪威在 1536 - 1537 年成立时就具有复合特征

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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