眼镜眨巴眨巴-一步几个脚印从头设计数字生命2——仙盟创梦IDE
import cv2
import mediapipe as mp
import numpy as np
import timemp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
mp_face_mesh = mp.solutions.face_mesh# 加载图片
image = cv2.imread('wlzc.jpg') #
image_height, image_width, _ = image.shape# 初始化面部网格模型
with mp_face_mesh.FaceMesh(static_image_mode=False,max_num_faces=1,min_detection_confidence=0.5,min_tracking_confidence=0.5) as face_mesh:# 将图像转换为RGB格式image_rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)# 处理图像results = face_mesh.process(image_rgb)if results.multi_face_landmarks:for face_landmarks in results.multi_face_landmarks:# 定义眼睛区域的关键点索引left_eye_indices = [362, 382, 381, 380, 374, 373, 390, 249, 263, 466, 388, 387, 386, 385, 384, 398]right_eye_indices = [33, 7, 163, 144, 145, 153, 154, 155, 133, 173, 157, 158, 159, 160, 161, 246]# 提取眼睛关键点坐标left_eye_landmarks = np.array([[int(landmark.x * image_width), int(landmark.y * image_height)]for idx, landmark in enumerate(face_landmarks.landmark) if idx in left_eye_indices])right_eye_landmarks = np.array([[int(landmark.x * image_width), int(landmark.y * image_height)]for idx, landmark in enumerate(face_landmarks.landmark) if idx in right_eye_indices])# 模拟眨眼逻辑（简单示例，可根据需要优化）blink_interval = 3 # 眨眼间隔时间（秒）blink_duration = 0.5 # 眨眼持续时间（秒）last_blink_time = time.time()is_blinking = Falseblink_start_time = 0while True:current_time = time.time()# 绘制眼睛关键点for eye_landmarks in [left_eye_landmarks, right_eye_landmarks]:cv2.polylines(image, [eye_landmarks], isClosed=True, color=(0, 255, 0), thickness=2)# 模拟眨眼if current_time - last_blink_time > blink_interval and not is_blinking:is_blinking = Trueblink_start_time = current_timeelif is_blinking and current_time - blink_start_time > blink_duration:is_blinking = Falselast_blink_time = current_timeif is_blinking:# 这里简单地清空眼睛区域来模拟眨眼效果for eye_landmarks in [left_eye_landmarks, right_eye_landmarks]:cv2.fillPoly(image, [eye_landmarks], (0, 0, 0))cv2.imshow('Blinking Eyes', image)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == 27: # 按下Esc键退出breakcv2.destroyAllWindows()---
import cv2
import mediapipe as mp
import numpy as np
import time
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
mp_face_mesh = mp.solutions.face_mesh
# 加载图片
image = cv2.imread('wlzc.jpg') # 请将 'your_image.jpg' 替换为实际的图片路径
image_height, image_width, _ = image.shape
mediapipe
MediaPipe 是一个由 Google 开发的开源跨平台框架，可用于构建多模式应用程序中的机器学习管道。它提供了一系列的工具和预训练模型，能够帮助开发者快速实现诸如人脸检测、手部追踪、姿势估计等计算机视觉任务。以下从多个方面为你详细介绍
相关文章：
眼镜眨巴眨巴-一步几个脚印从头设计数字生命2——仙盟创梦IDE
import cv2 import mediapipe as mp import numpy as np import timemp_drawing mp.solutions.drawing_utils mp_face_mesh mp.solutions.face_mesh# 加载图片 image cv2.imread(wlzc.jpg) # image_height, image_width, _ image.shape# 初始化面部网格模型 with mp_face_…...
django之数据的翻页和搜索功能
数据的翻页和搜素功能 目录 1.实现搜素功能 2.实现翻页功能 一、实现搜素功能 我们到bootstrap官网, 点击组件, 然后找到输入框组, 并点击作为额外元素的按钮。 我们需要使用上面红色框里面的组件, 就是搜素组件, 代码部分就是下面红色框框出来的部分。 把这里的代码复制…...
linux复习
1.关于进程 1.1 概念 用户角度：进程是程序的一次执行实例，也就是正在运行的程序 内核角度：操作系统分配内存和cpu资源的实体 操作系统使用内核数据结构 程序的代码及数据 描述进程，Linux中对应的内核数据结构就是task_struct…...
Post-Processing PropertySource instance详解 和 BeanFactoryPostProcessor详解
PropertySourcesBeanFactoryPostProcessor详解 1. 核心概念 BeanFactoryPostProcessor 是 Spring 框架中用于在 BeanFactory 初始化阶段 对 Environment 中的 PropertySource 进行后处理的接口。它允许开发者在 Bean 创建之前 对属性源进行动态修改，例如添加、删除…...
go 编译的 windows 进程（exe）以管理员权限启动（UAC）
引言 windows 系统，在打开某些 exe 的时候，会弹出“用户账户控制(UAC)”的弹窗 “你要允许来自xx发布者的此应用对你的设备进行更改吗？” UAC（User Account Control，用户账户控制）是 Windows 操作系统中的…...
Elasticsearch性能优化实践
一、背景与挑战 基金研报搜索场景中，我们面临以下核心挑战： 数据规模庞大：单索引超500GB原始数据，包含300万份PDF/Word研报文档查询性能瓶颈：复杂查询平均响应时间超过10秒，高峰期CPU负载达95%存储…...
【Web API系列】Web Shared Storage API 深度解析：WindowSharedStorage 接口实战指南
前言 在当今 Web 应用日益复杂的背景下，跨页面数据共享与隐私保护已成为现代浏览器技术演进的重要命题。传统 Web 存储方案（如 Cookies、LocalStorage）在应对多维度用户特征存储、跨上下文数据共享等场景时，逐渐暴露出技术瓶颈与…...
Eureka、LoadBalance和Nacos
Eureka、LoadBalance和Nacos 一.Eureka引入1.注册中心2.CAP理论3.常见的注册中心 二.Eureka介绍1.搭建Eureka Server 注册中心2.搭建服务注册3.服务发现 三.负载均衡LoadBalance1.问题引入2.服务端负载均衡3.客户端负载均衡4.Spring Cloud LoadBalancer1).快速上手2)负载均衡策…...
智能体MCP 实现数据可视化分析
参考： 在线体验 https://www.doubao.com/chat/ 下载安装离线体验 WPS软件上的表格分析 云上创建 阿里mcp：https://developer.aliyun.com/article/1661198 （搜索加可视化） 案例 用cline 或者cherry studio实现 mcp server：excel-mcp-server、quickchart-mcp-server...
3小时速通Python-Python学习总部署、总预览（一）
目录 Python的关键字有哪些： 编辑 代码：1-5： 代码：6-10： 代码：11-15： 代码：16-20： 代码：21-25： 代码：26-27： Pyt…...
机器学习基础 - 分类模型之决策树
决策树 文章目录 决策树简介决策树三要素1. 特征的选择1. ID32. C4.53. CART2. 剪枝处理0. 剪枝的作用1. 预剪枝2. 后剪枝QA1. ID3, C4.5, CART 这三种决策树的区别2. 树形结构为何不需要归一化？3. 分类决策树与回归决策树的区别4. 为何信息增益会偏向多取值特征？4. 为何信息…...
Java面向对象的三大特性
## 1. 封装（Encapsulation） 封装是将数据和操作数据的方法绑定在一起，对外部隐藏对象的具体实现细节。通过访问修饰符来实现封装。 示例代码： java public class Student { // 私有属性 private String name; private int age; …...
【Pandas】pandas DataFrame truediv
Pandas2.2 DataFrame Binary operator functions 方法描述DataFrame.add(other)用于执行 DataFrame 与另一个对象（如 DataFrame、Series 或标量）的逐元素加法操作DataFrame.add(other[, axis, level, fill_value])用于执行 DataFrame 与另一个对象&…...
GTS-400 系列运动控制器板（六）----修改编码器计数方向
运动控制器函数库的使用 运动控制器驱动程序、 dll 文件、例程、 Demo 等相关文件请通过固高科技官网下载，网 址为： www.googoltech.com.cn/pro_view-3.html 1 Windows 系统下动态链接库的使用 在 Windows 系统下使用运动控制器，首先要安装驱动程序。在安装前需要提…...
卷积神经网络迁移学习：原理与实践指南
引言 在深度学习领域，卷积神经网络(CNN)已经在计算机视觉任务中取得了巨大成功。然而，从头开始训练一个高性能的CNN模型需要大量标注数据和计算资源。迁移学习(Transfer Learning)技术为我们提供了一种高效解决方案，它能够将预训练模型的知识…...
Django 入门实战：从环境搭建到构建你的第一个 Web 应用
Django 入门实战：从环境搭建到构建你的第一个 Web 应用 恭喜你选择 Django 作为你学习 Python Web 开发的起点！Django 是一个强大、成熟且功能齐全的框架，非常适合构建中大型的 Web 应用程序。本篇将通过一个简单的例子，带你走完…...
【后端】构建简洁的音频转写系统：基于火山引擎ASR实现
在当今数字化时代，语音识别技术已经成为许多应用不可或缺的一部分。无论是会议记录、语音助手还是内容字幕，将语音转化为文本的能力对提升用户体验和工作效率至关重要。本文将介绍如何构建一个简洁的音频转写系统，专注于文件上传、云存储以及…...
http通信之axios vs fecth该如何选择？
在HTTP通信中，axios和fetch都是常用的库或原生API用于发起网络请求。两者各有特点，适用于不同的场景。下面详细介绍它们的差异和各自的优势： fetch 特点： 原生支持：fetch是现代浏览器内置的API，不需要额外…...
iostat指令介绍
文章目录 1. 功能介绍2. 语法介绍3. 应用场景4. 示例分析 1. 功能介绍 iostat (input/output statistics)，是 Linux/Unix 系统中用于监控 CPU 使用率和 磁盘 I/O 性能的核心工具，可实时展示设备负载、吞吐量、队列状态等关键指标。 可以使用 man iostat查…...
NLP高频面试题（五十）——大模型（LLMs）分词（Tokenizer）详解
在自然语言处理（NLP）任务中，将文本转换为模型可处理的数字序列是必不可少的一步。这一步通常称为分词（tokenization），即把原始文本拆分成一个个词元（token）。对于**大型语言模型（LLM，Large Language Model，大型语言模型）**而言，选择合适的分词方案至关重要：分词的…...
桌面我的电脑图标不见了怎么恢复 恢复方法指南
在Windows操作系统中，“我的电脑”或在较新版本中称为“此电脑”的图标，是访问硬盘驱动器、外部存储设备和系统文件的重要入口。然而，有些用户可能会发现桌面上缺少了这个图标，这可能是由于误操作、系统设置更改或是不小心删除造成…...
【Qt】控件的理解 和 基础控件 QWidget 属性详解（通俗易懂+附源码+思维导图框架）
每日激励：“不设限和自我肯定的心态：I can do all things。 — Stephen Curry” 绪论： 通过上一章对信号槽的理解相信你对Qt的认识肯定有了很大的进步，下面将通过本篇文章带你深入的认识Widget控件（主窗口࿰…...
oracle将表字段逗号分隔的值进行拆分,并替换值
需求背景：需要源数据变动，需要对历史表已存的字段值根据源数据进行更新。如果是单字段存值，直接根据映射表关联修改即可。但字段里面若存的值是以逗号分割，比如旧值：‘old1,old2,old3’，要根据映射关系调整…...
用c语言实现——一个带头节点的链队列，支持用户输入交互界面、初始化、入队、出队、查找、判空判满、显示队列、遍历计算长度等功能
一、知识介绍 带头节点的链队列是一种基于链表实现的队列结构，它在链表的头部添加了一个特殊的节点，称为头节点。头节点不存储实际的数据元素，主要作用是作为链表的起点，简化队列的操作和边界条件处理。 1.节点结构 链队列的每…...
webpack基础使用了解（入口、出口、插件、加载器、优化、别名、打包模式、环境变量、代码分割等）
目录 1、webpack简介2、简单示例3、入口(entry)和输出(output)4、自动生成html文件5、打包css代码6、优化（单独提取css代码）7、优化（压缩过程）8、打包less代码9、打包图片10、搭建开发环境（webpack-dev-server…...
【项目】基于MCP+Tabelstore架构实现知识库答疑系统
基于MCPTabelstore架构实现知识库答疑系统 整体流程设计（一）Agent 架构（二）知识库存储（1）向量数据库Tablestore（2）MCP Server （三）知识库构建（1&a…...
C语言高频面试题——malloc 和 calloc区别
在 C 语言中，malloc 和 calloc 都是用于动态内存分配的函数，但它们在 内存初始化、参数形式 和 使用场景 上有显著区别。以下是详细的对比分析： 1. 函数原型 malloc void* malloc(size_t size);功能：分配 未初始化 的连续内存块…...
深入探讨JavaScript性能瓶颈与优化实战指南
JavaScript作为现代Web开发的核心语言，其性能直接影响用户体验与业务指标。随着2025年前端应用的复杂性持续增加，性能优化已成为开发者必须掌握的核心技能。本文将从性能瓶颈分析、优化策略、工具使用三个维度，结合实战案例，系统梳理JavaScript性能优化的关键路径。 一、Ja…...
[创业之路-376]：企业法务 - 创业，不同的企业形态，个人承担的风险、收益、税费、成本不同
在企业法务领域，创业时选择不同的企业形态，个人在风险承担、收益分配、税费负担及运营成本方面存在显著差异。以下从个人独资企业、合伙企业、有限责任公司、股份有限公司四种常见形态展开分析： 一、个人承担的风险 个人独资企业 风险类型&…...
【Lua】Lua 入门知识点总结
Lua 入门学习笔记 本教程旨在帮助有编程基础的学习者快速入门Lua编程语言。包括Lua中变量的声明与使用，包括全局变量和局部变量的区别，以及nil类型的概念、数值型、字符串和函数的基本操作，包括16进制表示、科学计数法、字符串连接、函数声明…...
低空经济 WebGIS 无人机配送 | 图扑数字孪生
2024 年，”低空经济” 首次写入政府工作报告，在政策驱动下各地纷纷把握政策机遇，从基建网络、场景创新、产业生态、政策激励等方面，构建 “规划-建设-应用-赋能” 的系统性布局，作为新质生产力的重要体现，推…...
【程序员 NLP 入门】词嵌入 - 如何基于计数的方法表示文本？ （★小白必会版★）
🌟 嗨，你好，我是 青松 ！ 🌈 希望用我的经验，让“程序猿”的AI学习之路走的更容易些，若我的经验能为你前行的道路增添一丝轻松，我将倍感荣幸！共勉~ 【程序员 NLP 入门】词…...
基于机器学习的多光谱遥感图像分类方法研究与定量评估
多光谱遥感技术通过获取可见光至红外波段的光谱信息，为地质勘探、农业监测、环境调查等领域提供了重要支持。与普通数码相机相比，多光谱成像能记录更丰富的波段数据（如近红外、短波红外等），从而更精准地识别地物特征。…...
BEVDepth: Acquisition of Reliable Depth for Multi-View 3D Object Detection
背景 基于多视角图片的3D感知被LSS证明是可行的，它使用估计的深度将图像特征转化为3D视椎，再将其压缩到BEV平面上。对于这个得到的BEV特征图，它支持端到端训练以及各种下游任务。但是对于深度估计这一块学习的深度质量如何，到目前为止没有相关工作研究。 贡献 本文的贡献…...
【Linux】静态库 动态库
🌻个人主页：路飞雪吖~ 🌠专栏：Linux 目录 一、👑静态库和动态库 静态库： 动态库： 🌠手动制作静态库 && 手动调用一下我们自己写的静态库 1> 安装到系统里面 ✨生成静…...
Java转Go日记（六）：TCP黏包
服务端代码如下： // socket_stick/server/main.gofunc process(conn net.Conn) {defer conn.Close()reader : bufio.NewReader(conn)var buf [1024]bytefor {n, err : reader.Read(buf[:])if err io.EOF {break}if err ! nil {fmt.Println("read from client…...
（51单片机）LCD显示温度（DS18B20教程）（LCD1602教程）（延时函数教程）（单总线教程）
演示视频： LCD显示温度 源代码 如上图将9个文放在Keli5 中即可，然后烧录在单片机中就行了 烧录软件用的是STC-ISP，不知道怎么安装的可以去看江科大的视频： 【51单片机入门教程-2020版 程序全程纯手打 从零开始入门】https://www.…...
【通过Docker快速部署Tomcat9.0】
文章目录 前言一、部署docker二、部署Tomcat2.1 创建存储卷2.2 运行tomcat容器2.3 查看tomcat容器2.4 查看端口是否监听2.5 防火墙开放端口 三、访问Tomcat 前言 Tomcat介绍 Tomcat 是由 Apache 软件基金会（Apache Software Foundation）开发的一个开源 …...
云原生--基础篇-3--云原生概述（云、原生、云计算、核心组成、核心特点）
1、什么是云和原生 （1）、什么是云？ “云”指的是云计算环境，代表应用运行的基础设施和资源。依赖并充分利用云计算的弹性、分布式和资源池化能力。 核心含义： 1、云计算基础设施 云原生应用的设计和运行完全基于云…...
Spark-Streaming
Spark-Streaming概述 DStream实操 案例一：WordCount案例 需求：使用 netcat 工具向 9999 端口不断的发送数据，通过 SparkStreaming 读取端口数据并统计不同单词出现的次数 实验步骤： 添加依赖 <dependency> <gro…...
乐视系列玩机------乐视2 x620红灯 黑砖刷写教程以及新版刷写工具的详细释义
乐视x620在上期解析了普通黑砖情况下的救砖刷机过程。但在一些例外的情况下。使用上面的步骤会一直刷写报错 。此种情况就需要另外一种强制刷写方法来救砖 通过博文了解💝💝💝 1💝💝💝-----详细解析乐视2 x620系列 红灯 黑砖线刷救砖的步骤 2💝💝💝----图…...
若依SpringCloud项目-定制微服务模块
若依SpringCloud项目-定制微服务模块 关于微服务先不过多介绍，刚开始熟悉并不能讲的很彻底，成熟的微服务项目-若依SpringCloud就是一个典型的微服务架构工程（网上有很多教程了，不明白的可以学习一下）。 我正在看的视…...
【扫描件批量改名】批量识别扫描件PDF指定区域内容，用识别的内容修改PDF文件名，基于C++和腾讯OCR的实现方案，超详细
批量识别扫描件PDF指定区域内容并重命名文件方案 应用场景 本方案适用于以下场景： 企业档案数字化管理：批量处理扫描的合同、发票等文件，按内容自动分类命名财务票据处理：自动识别票据上的关键信息（如发票号码、日期）用于归档医疗记录管理：从扫描的检查报告中提取患者I…...
学习Docker遇到的问题
目录 1、拉取hello-world镜像报错 1. 检查网络连接 排查： 2. 配置 Docker 镜像加速器（推荐） 具体解决步骤： 1.在服务器上创建并修改配置文件，添加Docker镜像加速器地址： 2. 重启Docker 3. 拉取hello-world镜像 2、删除镜像出现异常 3、 容器内部不能运行ping命令 …...
Docker 数据卷
目录 一、数据卷(Data Volume) 二、使用 1、单独建立数据卷 2、挂载主机数据卷 3、数据卷容器挂载 基本语法： 工作原理： 主要用途： 使用事例： 一、数据卷(Data Volume) 数据卷的使用，类似于 Linux 下对目录或文件进行 mount 数据卷(Data Volume)是一个可供一个或多…...
【数据结构】励志大厂版·初级（二刷复习）双链表
前引：今天学习的双链表属于链表结构中最复杂的一种（带头双向循环链表），按照安排，我们会先进行复习，如何实现双链表，如基本的头插、头删、尾删、尾插，掌握每个细节，随后进…...
通过dogssl申请ssl免费证书
SSL证书作为实现HTTPS加密的核心工具，能够确保用户与网站之间的数据传输安全。尤其是在小程序之类的开发时，要求必须通过https发起请求的情况下。学会如何免费申请一个ssl证书就很有必要了。这里我分享一下，我通过dogssl如何申请ssl的。 一&…...
路由与路由器
路由的概念 路由是指在网络通讯中，从源设备到目标设备路径的选择过程。路由器是实现这一过程的关键设备，它通过转发数据包来实现网络的互联。路由工作在OSI参考模型的第三层，‘网络层’。 路由器的基本原理 路由器通过维护一张路由表来决定…...
Docker底层原理浅析 | namespace+cgroups+文件系统
本文目录 1. Linux NamespaceLinux系统里是否只能有一个pid为1的进程？namespace机制查看namespacenamespace机制测试使用Docker验证namespace机制 2. Dcoerk网络模式3.Control groups4.文件系统（联合文件系统）5. 容器格式 1. Linux Namespace…...
【无人机】使用扩展卡尔曼滤波 （EKF） 算法来处理传感器测量，各传感器的参数设置，高度数据融合、不同传感器融合模式
目录 #1、IMU #2、磁力计 #3、高度 #典型配置 #4、气压计 #静压位置误差修正 #气压计偏置补偿 #5、全球导航系统/全球定位系统--GNSS/GPS #位置和速度测量 #偏航测量 #GPS 速度的偏航 #双接收器 #GNSS 性能要求 #6、测距 #条件范围辅助-Conditional range aidin…...