多路复用

 

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import socket
import select
# select 帮你从一堆连接中找出来需要被处理的连接

server = socket.socket()
# 重用端口
server.setsockopt(socket.SOL_SOCKET,socket.SO_REUSEADDR,1)

server.bind(("192.168.11.210",9999))

server.listen(5)

# 设置是否为阻塞 默认阻塞
server.setblocking(False)

def data_handler(conn):
    print("一个新连接..")
    while True:
        data = conn.recv(1024)
        conn.send(data.upper())

# 需要检测的 是否可读取的列表  (recv就是一个读取操作)
rlist = [server,]
# 需要检测的 是否写入的列表  (send就是写入操作)
wlist = []

# 需要发送的数据 目前是因为 我们要把接收的数据在发回去 所以搞了这个东西 正常没有这种需求
# 目前客户端与服务器端 交互 是必须客户端发送数据 服务器端才能返回数据   正常没有这种需求
dic = {}


while True: # 用于检测需要处理的连接 需要不断检测 所以循环
    # rl目前可读的客户端列表  wl目前可写的客户端列表
    rl,wl,xl = select.select(rlist,wlist,[]) # select默认阻塞 阻塞到任意一个连接可以被处理
    print(len(rl))
    # 处理可读的socket
    for c in rl:
        # 无论是客户端还是服务器只要可读就会执行到这里
        if c == server:
            # 接收客户端的连接请求 (一个读操作)
            conn,addr = c.accept()
            # 将新连接也交给select来检测
            rlist.append(conn)
        else:# 不是服务器 就是客户端 客户端可读 可以执行recv
            try:
                data = c.recv(1024)
                if not data:
                    c.close()
                    rlist.remove(c)
                print("%s 发送 %s" % (c,data.decode("utf-8")))
                # 给客户端发送数据 前要保证目前可以发送 将客户端加入检测列表
                wlist.append(c)  # 正常开发中 不可能必须客户端发送数据过来后 才能 给客户端发送
                                 # 所以这个添加到检测列表的操作 应该建立连接后立即执行
                # 要发送的数据
                dic[c] = data
            except ConnectionResetError:
                # 客户端关闭连接
                c.close()
                rlist.remove(c)
    # 处理可写的socket
    for c in wl:
        print(c)
        try:
            c.send(dic[c].upper())
            # 删除数据
            dic.pop(c)
            # 从检测列表中删除已发送完成的客户端
            wlist.remove(c)
        except ConnectionResetError:
            c.close() # 关闭连接
            dic.pop(c) # 删除要发送的数据
            wlist.remove(c) # 从待检测的列表中删除
        except BlockingIOError:#可能缓存满了 发不了
            pass
服务端
import socket

c = socket.socket()

c.connect(("192.168.11.210",9999))

while True:
    msg = input(">>>:")
    if not msg:continue
    c.send(msg.encode("utf-8"))
    data = c.recv(1024)
    print(data.decode("utf-8"))
客服端

 

转载于:https://www.cnblogs.com/TF511/p/9958995.html

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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