星沙的那几日

星沙的那几日
--星沙
我不喜欢长沙的城市建设,但喜欢长沙城那中韵味的文化气息。因而我习惯管它叫星沙。

--来也轻轻
有几个家伙责怪我,埋怨我来沙前不支一声。

--找书店难
某些因素决定我必须在9:30PM--10:00PM之间找到一本SQL。4年前对星沙人不爱读书的印象,在
今日似乎又得到了验证,当然最后我还是找到了一家二手书店。

--惟楚有才,于斯为盛
当然今日的湘楚大地再也找不出第二个朱熹,于斯也缔造不了第二个曾国藩。但只要我存在一天,这副
对子就得在三湘大地搁上一天。在某日,我会将它重新挂上去。

--39.4度,决不是高烧
第二天,我便去河西瞧瞧那个4年未见的家伙,结果她能听、能聊、能看、能动、还能做恶梦,一点也
瞧不出是与“病魔”做过斗争的人。

--找书更难
我还得找一本Csharp,我发誓我在地忘台问了个底朝天,没着落。

--求人,不如求自己
我是一个书架接一个书架去找,发现满地都是。原来群人压跟不知道Csharp就是指C#。

--14个小时搞定它吧
一本书花了我7小时,直到凌晨6:00才搞定。另一本书我计划14小时搞定,已花了4小时,回过头效果不
怎么的,但至少把结构弄清晰了,应该能按时完成任务。

--1分钟,汗水+负载跑=?
12:09AM我赶到了售票大厅,但我必须在12:10发车前上车,否则得都等50分钟;我必须在车站外一里
地外上车,这样可以省21块钱。所以标准答案是=上车—50min—21¥。

--去也轻轻
也不想跟那些家伙告别,我还有我的事要做,他们也有他们的事要做。

转载于:https://www.cnblogs.com/Rothsmiche/archive/2008/09/11/1289096.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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