Box2D学习笔记(1)

  Box2D是一个用于游戏的2D刚体仿真库,程序员可以在他们的游戏里使用他们,也可以是的自己的物体运动的更可信。让他看起来更加接近现实。物理引擎是一个程序性的动画系统。而不是由动画师去移动物体。这一切都是建立在牛顿力学的基础之上。

  Box2D最初是用c++来写的,之后有被多种语言所实现。

Box2D Physics Engine

Box2d中的核心概念:

刚体:和我们在物理中学习的刚体的概念是一样的,两物体之间的距离都是完全不会变化的。不会发生变形。他就是Box2D中的body。

形状:一个依附于body的几何结构体,同时具有物理的摩擦(friction)和恢复(restitution)的材料性质。

约束:就是我们所熟悉的自由度

世界:我们所处的真实的世界,包括物体和相互的作用

转载于:https://www.cnblogs.com/daidu/archive/2009/10/30/1592979.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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