半夜,我打110 5/14

深夜,作者被楼下餐馆的争吵声惊醒,目睹了一场争执并报警。回忆起自家开餐馆的艰辛及一次旅游中遭遇黑店的经历,感慨生活的不易。
睡夢中,被一陣劈裏嘩啦的碗碟碰撞聲和伴隨的激烈謾罵聲驚醒
揉著朦朧的睡眼,把陽臺的門開了條縫,站過去向下觀瞧
樓下馬路對面的潮汕砂蝸粥還在通宵營業中,店前搭著蓬子,下面擺放著桌椅,有幾個人叫嚷推推搡搡,時時向店門口移動,碗碟的碰撞聲似乎從那裏發出,靠路左邊有一輛摩托車,有兩名治安隊員站在那裏瞧著熱鬧,旁邊有幾個人也在觀望,靠路右邊有一輛黑色的小車,臨近一桌的桌布不見,桌椅比較淩亂
聲音似乎小些了,剛回屋躺下,謾罵推搡碗碟撞擊聲又起,再起來向下看,幾個人扭推著到了路中間

天呀,會不會出人命啊?!四川都死去了那麽多無辜的人,這群人深更半夜卻在這無聊地爭執著
我拿起電話,時間剛指向2:00,拔了110
"我這裏是*****,這有家潮汕砂鍋粥,好像有人在這裏砸場子了,你們要不要過來看看啊!"
"好,知道了"

講完電話,我又趟下,聽著外面那時漸時續的聲音
卻想起了去年自家開餐館的艱難,祈禱著這家開業兩三個多月,最近才比較火爆的小店...
也想起了幾年前和朋友在青島一家打著百年老店的黑店吃海鮮,他們要家高份量少而且強制要用另外收費的1元消毒筷,直腸的朋友和他們爭論,老板賴帳,還叫幾個夥計氣勢洶洶地圍著,我和另外的朋友看人多勢眾就勸朋友不要計較,這牛脾氣朋友就是不認邪,拔打了110,此時已是晚是12點多,無奈110不管事,推說由工商局管,要等到明天才行,本來是去旅遊的,時間又緊,朋友只好作罷,我們從110又打了的士往住處趕,一路上我的心恐慌極了,時不時向後瞧瞧看有沒有可疑的追兵...

不知道後來110到底有沒有來,我想著往事漸漸睡著了
人生在世活著不容易,不管在哪裏,我們都要珍惜自己和他人的生命

转载于:https://www.cnblogs.com/daisylh/archive/2008/05/14/1196822.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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