2015第29周一

三个故事的启示

周一没什么工作总结,记录下两个看到的不错的故事:开阔思想眼界。

故事一:

  有一次,一个老强盗带着徒弟去抢劫银行,被警方追捕。两人狂逃,差点儿连裤子都跑掉了。好不容易甩掉了警察,两人上气不接下气,瘫倒在地上。
  良久,惊魂稍定,徒弟说:“师父啊师父,要是这个世界上没有警察,该有多么美好啊!”师父骂道:“放屁!要是没有警察,我们还有饭吃吗?!”徒弟大惑不解。师父“语重心长”地说:“你只知其一不知其二啊!你想想,如果没有了警察,是不是大家都敢去偷、去抢了?正因为有了这些警察,把那些能人挡住了,我们才有生存空间啊!和他们相比,我们算什么东西?有什么本事啊?我们不就是仅仅凭着一颗贼胆,敢干他们不敢干的事,才混得一口饭吃吗?有了警察,才有我们啊!没有警察,哪里有我们的好日子过啊!”

故事二:

  有个老太太坐在马路边望着不远处的一堵高墙,总觉得它马上就会倒塌,见有人向墙走过去,她就善意地提醒道:“那堵墙要倒了,远着点走吧。”被提醒的人不解地看着她大模大样地顺着墙根走过去了—那堵墙没有倒。老太太很生气:“怎么不听我的话呢?”又有人走来,老太太又予以劝告。三天过去了,许多人在墙边走过去,并没有遇上危险。第四天,老太太感到有些奇怪,又有些失望,不由自主便走到墙根下仔细观看,然而就在此时,墙缍倒了,老太太被掩埋在灰尘砖石中,气绝身亡。

启示:提醒别人时往往很容易,很清醒,但能做到时刻清醒地提醒自己却很难。所以说,许多危险来源于自身,老太太的悲哀便因此而生。

故事三:

  有个太太多年来不断抱怨对面的太太很懒惰,“那个女人的衣服永远洗不干净,看,她晾在外院子里的衣服,总是有斑点,我真的不知道,她怎么连洗衣服都洗成那个样子”。直到有一天,有个明察秋毫的朋友到她家,才发现不是对面的太太衣服洗不干净。细心的朋友拿了一块抹布,把这个太太的窗户上的灰渍抹掉,说:“看,这不就干净了吗”?原来,是自己家的窗户脏了。

引申:别埋怨责怪别人,更别嘲笑别人,有时候并不是别人的错,而是自己无知。

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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