cv2.face.createLBPHFaceRecognizer() 这个是老版本的函数，并没有read函数，有没有相应的函数

时间: 2024-03-20 09:42:02 浏览: 116
ZIP

基于opencv2.4 的人脸识别 使用LBPH

抱歉，我的回答有误，`cv2.face.createLBPHFaceRecognizer()` 函数确实是 OpenCV 2.x 版本中的函数，而在 OpenCV 3.x 版本中已经被移除了。在 OpenCV 3.x 版本及以上，可以使用 `cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()` 函数来创建 LBPH 人脸识别器，同时该函数也包含了 `read()` 方法用于读取已经训练好的模型。 具体的代码如下所示： ```python # 创建一个 LBPH 人脸识别器 recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() # 从文件中读取已经训练好的模型 recognizer.read('path/to/trained_model.xml') ``` 其中，`path/to/trained_model.xml` 是您已经训练好的模型文件的路径。请注意，模型文件通常包括两个文件，一个是 `.xml` 文件，另一个是 `.yml` 文件，您需要指定 `.xml` 文件的路径。
阅读全文

相关推荐

rar

人脸识别python（LBPH）

基于LBP算法的人脸识别程序（python），建立相应的文件夹，修改代码路径即可使用，很基础的代码供人脸识别学习。
rar

自己做的人脸识别函数库

我这里是用opencv写的几个函数，大家可以参考一下，只是通过简单的算法的，包括获取眼睛，嘴巴的位置，准确率还行，对于初学者有帮助……

cv2.face.createLBPHFaceRecognizer() 中有无类似 read 函数的函数

cv2.face.createLBPHFaceRecognizer() 是 OpenCV 2.x 版本的函数，它没有提供类似 read() 函数的功能。如果您使用的是 OpenCV 2.x 版本，并且想要读取已经训练好的 LBPH 人脸识别器模型，可以使用以下方法： 1....

cv2.face.createLBPHFaceRecognizer() 这个函数如何读取已经训练好的模型

cv2.face.createLBPHFaceRecognizer() 函数是用于创建 LBPH 人脸识别器的，它不能直接读取已经训练好的模型。如果您想要读取已经训练好的模型，可以使用 cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() 函数来创建一个空...

cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()

在上述示例中，首先使用 cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() 函数创建了一个基于 LBP-H 算法的人脸识别器对象，并使用 read() 方法加载了预先训练好的模型。然后使用 CascadeClassifier 对象 face_cascade...

基于以下代码import sys import dlib import cv2 predictor_path="shape_predictor_194_face_landmarks.dat" detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path) cam = cv2.VideoCapture(0) cam.set(3, 1280) cam.set(4, 720) color_white = (255, 255, 255) line_width = 3 while True: ret_val, img = cam.read() rgb_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) dets = detector(rgb_image) for det in dets: cv2.rectangle(img, (det.left(), det.top()), (det.right(), det.bottom()), color_white, line_width) shape = predictor(img, det) for p in shape.parts(): cv2.circle(img, (p.x, p.y), 2, (0, 255, 0), -1) cv2.imshow('my webcam', img) if cv2.waitKey(1) == 27: break cv2.destroyAllWindows() 加入dilb和OpenCV的目标跟踪算法，于持续视频播放中，每秒中的第一帧图像执行dilb人脸特征点检测，后续图像跟踪这些特征点，并使用dlib.correlation_tracker()函数、cv2.calcOpticalFlowFarneback()函数，争取实现194个人脸特征点的跟踪

抱歉，这段代码并没有加入目标跟踪算法。如果要加入目标跟踪算法，可以使用dlib.correlation_tracker()函数进行跟踪。这个函数可以帮助我们跟踪在第一帧中检测到的人脸特征点。 具体步骤如下： 在每秒中的第一帧...

'cv2.face_LBPHFaceRecognizer' object has no attribute 'compute'

在新版的 OpenCV（4.0及以上版本）中，cv2.face.LBPHFaceRecognizer 没有 compute 方法。相反，它提供了一个名为 predict 的方法来对输入图像进行人脸识别。以下是一个相应的代码示例： python import cv2...

import cv2 import mediapipe as mp import time class FaceDetector(): def __init__(self, minDetectionCon=0.5): self.minDetectionCon = minDetectionCon self.mpFaceDetection = mp.solutions.face_detection self.mpDraw = mp.solutions.drawing_utils self.faceDetection = self.mpFaceDetection.FaceDetection(self.minDetectionCon) def findFaces(self, img, draw=True): imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) self.results = self.faceDetection.process(imgRGB) # print(self.results) bboxs = [] if self.results.detections: for id, detection in enumerate(self.results.detections): bboxC = detection.location_data.relative_bounding_box ih, iw, ic = img.shape bbox = int(bboxC.xmin * iw), int(bboxC.ymin * ih), \ int(bboxC.width * iw), int(bboxC.height * ih) bboxs.append([id, bbox, detection.score]) if draw: img = self.fancyDraw(img,bbox) cv2.putText(img, f'{int(detection.score[0] * 100)}%', (bbox[0], bbox[1] - 20), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, (255, 0, 255), 2) return img, bboxs def fancyDraw(self, img, bbox, l=30, t=5, rt= 1): x, y, w, h = bbox x1, y1 = x + w, y + h cv2.rectangle(img, bbox, (255, 0, 255), rt) # Top Left x,y cv2.line(img, (x, y), (x + l, y), (255, 0, 255), t) cv2.line(img, (x, y), (x, y+l), (255, 0, 255), t) # Top Right x1,y cv2.line(img, (x1, y), (x1 - l, y), (255, 0, 255), t) cv2.line(img, (x1, y), (x1, y+l), (255, 0, 255), t) # Bottom Left x,y1 cv2.line(img, (x, y1), (x + l, y1), (255, 0, 255), t) cv2.line(img, (x, y1), (x, y1 - l), (255, 0, 255), t) # Bottom Right x1,y1 cv2.line(img, (x1, y1), (x1 - l, y1), (255, 0, 255), t) cv2.line(img, (x1, y1), (x1, y1 - l), (255, 0, 255), t) return img def main(): cap = cv2.VideoCapture("Videos/6.mp4") pTime = 0 detector = FaceDetector() while True: success, img = cap.read() img, bboxs = detector.findFaces(img) print(bboxs) cTime = time.time() fps = 1 / (cTime - pTime) pTime = cTime cv2.putText(img, f'FPS: {int(fps)}', (20, 70), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3, (0, 255, 0), 2) cv2.imshow("Image", img) cv2.waitKey(1) if __name__ == "__main__": main() 给以上代码进行解析讲解，并告诉我代码的亮点和难点

这段代码实现了使用 Mediapipe 库进行人脸检测，并在检测到人脸时在人脸周围绘制矩形框和关键点，并显示帧率。以下是代码的解析讲解： 1. 导入需要的库： python import cv2 import mediapipe as mp import ...

#导入cv模块 import cv2 as cv #检测函数 def face_detect_demo(img): gary = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) face_detect = cv.CascadeClassifier('E:/opencv/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml') face = face_detect.detectMultiScale(gary) for x,y,w,h in face: cv.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),color=(0,0,255),thickness=2) cv.imshow('result',img) #读取摄像头 cap = cv.VideoCapture(1) #循环 while True: flag,frame = cap.read() if not flag: break face_detect_demo(frame) if ord('q') == cv.waitKey(1): break #释放内存 cv.destroyAllWindows() #释放摄像头 cap.release()

这是一个基于 OpenCV 的人脸检测程序，可以通过摄像头获取实时图像，并在图像中检测人脸。程序中首先导入了 OpenCV 模块，接着定义了一个名为 face_detect_demo 的函数，该函数用于检测人脸，并在图像中绘制矩形框...

def webcam_feed(): cap = cv2.VideoCapture(0) face_mode = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt2.xml") while True: ret, frame = cap.read() gray_face=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) image = cv2.resize(gray_face, (640, 480)) _, buffer = cv2.imencode('.jpg', image) gray_face = buffer.tobytes() yield (b'--gray_face\r\n' b'Content-Type: image/jpeg\r\n\r\n' + gray_face + b'\r\n') cap.release() def webcam_view(request): return StreamingHttpResponse(webcam_feed(), content_type="multipart/x-mixed-replace;boundary=gray_face")为何不能显示灰度图片

可能是因为在代码中的webcam_feed()函数中，将灰度图像的像素值转换为字节字符串（buffer）之前，没有进行通道数的处理。灰度图像只有一个通道，而在转换为字节字符串之前，需要将它从单通道转换为三通道（BGR）以...

[ERROR:0@0.041] global D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\core\src\persistence.cpp (505) cv::FileStorage::Impl::open Can't open file: 'E:\PyCh\python\ venv\Lib\site-packages\cv2\data' in read mode Traceback (most recent call last): File "E:\PyCh\python\TTTT\xym\Face recognition2.py", line 43, in <module> yangmi=ReFileName(dirPathyangmi)#调用函数 File "E:\PyCh\python\TTTT\xym\Face recognition2.py", line 32, in ReFileName face, rect = face_detect_demo(img) File "E:\PyCh\python\TTTT\xym\Face recognition2.py", line 9, in face_detect_demo faces = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.2, 6) #使用此函数监测图像中的人脸。函数返回一个位置和大小的矩形列表，最后我们在原始图像中绘制矩形，已标记检测到人脸 cv2.error: OpenCV(4.6.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\objdetect\src\cascadedetect.cpp:1689: error: (-215:Assertion failed) !empty() in function 'cv::CascadeClassifier::detectMultiScale'

1. Can't open file: 'E:\PyCh\python\ venv\Lib\site-packages\cv2\data' in read mode：这个错误是由于无法以读取模式打开文件 'E:\PyCh\python\ venv\Lib\site-packages\cv2\data' 所导致的。请检查路径是否...

[ERROR:0@0.040] global D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\core\src\persistence.cpp (505) cv::FileStorage::Impl::open Can't open file: 'E:\PyCh\python\ venv\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml' in read mode Traceback (most recent call last): File "E:\PyCh\python\TTTT\xym\Face recognition2.py", line 43, in <module> yangmi=ReFileName(dirPathyangmi)#调用函数 File "E:\PyCh\python\TTTT\xym\Face recognition2.py", line 32, in ReFileName face, rect = face_detect_demo(img) File "E:\PyCh\python\TTTT\xym\Face recognition2.py", line 9, in face_detect_demo faces = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.2, 6) #使用此函数监测图像中的人脸。函数返回一个位置和大小的矩形列表，最后我们在原始图像中绘制矩形，已标记检测到人脸 cv2.error: OpenCV(4.6.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\objdetect\src\cascadedetect.cpp:1689: error: (-215:Assertion failed) !empty() in function 'cv::CascadeClassifier::detectMultiScale'

1. Can't open file: 'E:\PyCh\python\ venv\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml' in read mode：这个错误是由于无法以读取模式打开文件 'E:\PyCh\python\ venv\Lib\site-packages\...

import cv2 import mediapipe as mp mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils mp_drawing_styles = mp.solutions.drawing_styles mp_holistic = mp.solutions.holistic # For webcam input: filepath='F:\\video000\\ce.mp4' cap = cv2.VideoCapture(filepath) with mp_holistic.Holistic( min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as holistic: while cap.isOpened(): success, image = cap.read() if not success: print("Ignoring empty camera frame.") # If loading a video, use 'break' instead of 'continue'. break # To improve performance, optionally mark the image as not writeable to # pass by reference. image.flags.writeable = False image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = holistic.process(image) # Draw landmark annotation on the image. image.flags.writeable = True image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR) mp_drawing.draw_landmarks( image, results.face_landmarks, mp_holistic.FACEMESH_CONTOURS, landmark_drawing_spec=None, connection_drawing_spec=mp_drawing_styles .get_default_face_mesh_contours_style()) mp_drawing.draw_landmarks( image, results.pose_landmarks, mp_holistic.POSE_CONNECTIONS, landmark_drawing_spec=mp_drawing_styles .get_default_pose_landmarks_style()) # Flip the image horizontally for a selfie-view display. cv2.imshow('MediaPipe Holistic', cv2.flip(image, 1)) if cv2.waitKey(5) & 0xFF == 27: break cap.release() 在这段代码中引入注意力机制，使人体步态特征更好的提取

在这段代码中，要引入注意力机制以提取人体步态特征，可以考虑在Holistic模型的输出结果中使用注意力机制进行加权融合，以强化对关键信息的关注和捕捉。具体操作如下： 1. 在Holistic模型的process()函数中，设置...

import cv2 if __name__ == '__main__': # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) # 加载人脸检测器 faca_detector = cv2.CascadeClassifier('./haarcascade_frontalface_alt.xml') # 读取每一帧图像 while True: flag, frame = cap.read() # flag是否读取了图片 if not flag: break # 将图像转化为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(frame, code = cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 对每一帧灰度图像进行人脸检测 faces = faca_detector.detectMultiScale(gray,scaleFactor=1.1,minNeighbors=10) # 对每一个检测到的人脸区域绘制检测方框 for x,y,w,h in faces: cv2.rectangle(frame, pt1 = (x,y), pt2 = (x+w,y+h), color=[0,0,255], thickness=2) # 显示检测到的结果 cv2.imshow('face', frame) # 设置显示时长 key = cv2.waitKey(1000//24) # 注意要用整除//，因为毫秒为整数 # 按q键退出 if key == ord('q'): break # 销毁内存 cv2.destroyAllWindows() cap.release()

这段代码的作用是打开摄像头，使用OpenCV中的人脸检测器对每一帧图像进行人脸检测，并在检测到的人脸区域绘制矩形方框，最后显示检测结果并等待用户按下q键退出程序。 具体实现过程如下： 1. 导入OpenCV库。 2. ...

def point(dst,roll): color = dst[roll] black_count = np.sum(color == 0) if black_count == 0: return 0 else: black_index = np.where(color == 0) return black_index[0][0] while (1): ret, frame = cap.read() cv2.imshow("recognize_face", frame) # 转化为灰度图 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 大津法二值化 retval, dst = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU) # 膨胀，白区域变大 dst = cv2.dilate(dst, None, iterations=2) # # 腐蚀，白区域变小 # dst = cv2.erode(dst, None, iterations=6) dst = dst.transpose() image = dst image = cv2.flip(dst,0,dst=None) cv2.imshow("灰度图", image) # 单看某行的像素值 y1 = point(dst,500) y2 = point(dst,300) y3 = point(dst,600) direction_line = y3-y2 if y2==0 or y3==0 : direction_line = 0 direction = y1-200 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break distance = Distance_test() if distance < 50: stop() print("stoping") else: run(direction*0.1,direction_line)

这个程序的主要逻辑是：循环读取摄像头数据并在窗口中显示，将图像转化为灰度图并进行二值化、膨胀、腐蚀等处理，然后根据某些行的像素值计算出行进方向和方向偏移量，并根据超声波传感器的距离值控制小车的运动。...

import cv2 as cv # 导入识别脸部的分类器 face_cascade = cv.CascadeClassifier('') # 导入识别眼睛的分类器 eye_cascade = cv.CascadeClassifier('') # 通过videoCapture()函数可以进行视频信息的导入 capture = cv.VideoCapture('') while(True): # 获取一帧 ret, frame = capture.read() # 读取成功后ret返回为布尔值True，frame返回读取的一帧图像 gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY) # 对脸部分类器的大小以及绘制的框图数进行限定 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) for (x, y, w, h) in faces: # 对脸部进行矩形框绘制 cv.rectangle(frame, (x + y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2) # 建立这个数据的目的是进行眼睛的识别时减小计算量 roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w] roi_color = frame[y:y+h, x:x+w] # 对眼睛分类器进行限定 eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray) for (ex, ey, ew, eh) in eyes: # 对眼睛进行框取 cv.rectangle(roi_color, (ex, ey), (ex + ew, ey + eh), (0, 255, 0), 2) frame = cv.resize(frame, dsize = None, fx = 0.3, fy = 0.3) cv.imshow('frame', frame) if cv.waitKey(1) == ord('b'): break 请解释这段代码每行在干什么

这段代码是一个基于OpenCV库的人脸检测和眼睛检测程序。以下是每一行代码的解释： import cv2 as cv # 导入OpenCV库 face_cascade = cv.CascadeClassifier('') # 导入人脸分类器 eye_cascade = cv....

face_recognition图像采集函数

你可以使用Python中的face_recognition库来采集图像。以下是一个简单的示例： python import face_recognition import cv2 # 打开摄像头 video_capture = cv2.VideoCapture(0) # 采集图像 while True: ret, ...

D:\python3.10\python.exe D:\opencv\text\人脸识别.py [ERROR:0@0.016] global persistence.cpp:505 cv::FileStorage::Impl::open Can't open file: 'D:/opencv/opencv/sources/data/haarcascade/shaarcascade_frontalface_alt2.xml' in read mode Traceback (most recent call last): File "D:\opencv\text\人脸识别.py", line 11, in <module> face_detect_demo() File "D:\opencv\text\人脸识别.py", line 6, in face_detect_demo face = face_detect.detectMultScale(gary) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: 'cv2.CascadeClassifier' object has no attribute 'detectMultScale'. Did you mean: 'detectMultiScale'?

根据您提供的信息，这似乎是一个Python的OpenCV错误。您的代码中的 detectMultScale 函数应该是 detectMultiScale，因为它是CascadeClassifier对象的一个属性。此外，错误消息中提到找不到文件 shaarcascade_...

r = dst[roll] black_count = np.sum(color == 0) if black_count == 0: return 0 else: black_index = np.where(color == 0) return black_index[0][0] while (1): ret, frame = cap.read() cv2.imshow("recognize_face", frame)

在这个循环中，使用cap.read()函数读取摄像头数据，并将图像显示在名为"recognize_face"的窗口中，使用cv2.imshow()函数实现。在这个程序中，还定义了一个名为dst的数组，并使用numpy库中的一些函数对其进行处理，...

最新推荐

recommend-type

【java毕业设计】小型企业办公自动化系统的设计和开发源码（ssm+vue+mysql+说明文档+LW）.zip

小型企业办公自动化系统在Eclipse环境中，使用Java语言进行编码，使用Mysql创建数据表保存本系统产生的数据。系统可以提供信息显示和相应服务，其管理员管理部门经理，管理总经理，管理员工和员工留言以及员工工资，管理内部邮件，管理审批流程，管理离职申请。部门经理给员工发放工资，审核并回复员工留言，管理员工工资，审核员工的离职申请信息，查询和下载内部邮件以及审批流程。总经理查询下载内部邮件和审批流程，审核员工离职申请，查询员工工资，查询员工和部门经理。员工发布留言，发布内部邮件，发布离职申请，查询通知公告和审批流程，查看员工本人工资。 项目包含完整前后端源码和数据库文件 环境说明： 开发语言：Java 框架：ssm，mybatis JDK版本：JDK1.8 数据库：mysql 5.7 数据库工具：Navicat11 开发软件：eclipse/idea Maven包：Maven3.3 服务器：tomcat7
recommend-type

基于JAVA+SpringBoot+Vue+MySQL的智慧草莓基地管理系统 源码+数据库+论文(高分毕业设计).zip

项目已获导师指导并通过的高分毕业设计项目，可作为课程设计和期末大作业，下载即用无需修改，项目完整确保可以运行。 包含：项目源码、数据库脚本、软件工具等，该项目可以作为毕设、课程设计使用，前后端代码都在里面。 该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷，具有很高的实际应用价值。 项目都经过严格调试，确保可以运行！可以放心下载 技术组成 语言：java 开发环境：idea 数据库：MySql8.0 部署环境：maven 数据库工具：navicat
recommend-type

WordPress作为新闻管理面板的实现指南

资源摘要信息: "使用WordPress作为管理面板" WordPress，作为当今最流行的开源内容管理系统（CMS），除了用于搭建网站、博客外，还可以作为一个功能强大的后台管理面板。本示例展示了如何利用WordPress的后端功能来管理新闻或帖子，将WordPress用作组织和发布内容的管理面板。 首先，需要了解WordPress的基本架构，包括它的数据库结构和如何通过主题和插件进行扩展。WordPress的核心功能已经包括文章（帖子）、页面、评论、分类和标签的管理，这些都可以通过其自带的仪表板进行管理。 在本示例中，WordPress被用作一个独立的后台管理面板来管理新闻或帖子。这种方法的好处是，WordPress的用户界面（UI）友好且功能全面，能够帮助不熟悉技术的用户轻松管理内容。WordPress的主题系统允许用户更改外观，而插件架构则可以扩展额外的功能，比如表单生成、数据分析等。 实施该方法的步骤可能包括： 1. 安装WordPress：按照标准流程在指定目录下安装WordPress。 2. 数据库配置：需要修改WordPress的配置文件（wp-config.php），将数据库连接信息替换为当前系统的数据库信息。 3. 插件选择与定制：可能需要安装特定插件来增强内容管理的功能，或者对现有的插件进行定制以满足特定需求。 4. 主题定制：选择一个适合的WordPress主题或者对现有主题进行定制，以实现所需的视觉和布局效果。 5. 后端访问安全：由于将WordPress用于管理面板，需要考虑安全性设置，如设置强密码、使用安全插件等。 值得一提的是，虽然WordPress已经内置了丰富的管理功能，但在企业级应用中，还需要考虑性能优化、安全性增强、用户权限管理等方面。此外，由于WordPress主要是作为内容发布平台设计的，将其作为管理面板可能需要一定的定制工作以确保满足特定的业务需求。 【PHP】标签意味着在实现该示例时，需要使用PHP编程语言。WordPress本身是由PHP语言开发的，因此开发者可能需要具备PHP开发能力，或至少能够理解PHP代码基础，以便对WordPress进行定制和扩展。 最后，【压缩包子文件的文件名称列表】中的"dctb-wp-as-admin-panel-master"暗示了这是一个存放所有相关文件的主目录，包括源代码、配置文件、模板文件、资源文件等，这些文件是安装和运行WordPress管理面板所必需的。在实际部署时，开发者需要上传这些文件到服务器，按照文档说明进行配置和安装。 总之，本示例提供了一个通过WordPress来搭建一个简单新闻或帖子管理系统的思路，展示了如何利用现有的开源工具来实现特定的业务需求。开发者需要有相应的PHP和WordPress知识，以及对网络安全和性能优化的基本了解。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

函数与模块化编程宝典：J750编程高效之路

![函数与模块化编程宝典：J750编程高效之路](https://github.blog/wp-content/uploads/2021/12/python-intermediate-update.png?resize=1024%2C494) 参考资源链接：[泰瑞达J750设备编程基础教程](https://wenku.csdn.net/doc/6412b472be7fbd1778d3f9e1?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. 函数与模块化编程基础 ## 1.1 编程中的函数基础 函数是编程的基础构件，它允许将代码块组织成可重复使用的组件。在函数中封装特定的逻辑
recommend-type

用C语言求有4个圆塔，圆心分别为（2，2)，(2，-2)，(-2，2)，(-2，-2)圆半径为1， 这4个塔的高度为10m 塔以外无建筑物接输入任意点的坐标 求该点的建筑高度（塔外的高度为零)的程序

在C语言中，你可以编写一个简单的函数来解决这个问题。首先，你需要确定每个圆是否包含了给定的点。如果包含，则返回塔高10米，如果不包含则返回0。这里提供一个基本的伪代码思路： ```c #include <stdio.h> #include <math.h> // 定义圆的结构体 typedef struct { double x, y; // 圆心坐标 int radius; // 半径 } Circle; // 函数判断点是否在圆内 int is_point_in_circle(Circle circle, double px, double py) { d
recommend-type

NPC_Generator：使用Ruby打造的游戏角色生成器

资源摘要信息:"NPC_Generator是一个专门为角色扮演游戏（RPG）或模拟类游戏设计的角色生成工具，它允许游戏开发者或者爱好者快速创建非玩家角色（NPC）并赋予它们丰富的背景故事、外观特征以及可能的行为模式。NPC_Generator的开发使用了Ruby编程语言，Ruby以其简洁的语法和强大的编程能力在脚本编写和小型项目开发中十分受欢迎。利用Ruby编写的NPC_Generator可以集成到游戏开发流程中，实现自动化生成NPC，极大地节省了手动设计每个NPC的时间和精力，提升了游戏内容的丰富性和多样性。" 知识点详细说明: 1. NPC_Generator的用途： NPC_Generator是用于游戏角色生成的工具，它能够帮助游戏设计师和玩家创建大量的非玩家角色（Non-Player Characters，简称NPC）。在RPG或模拟类游戏中，NPC是指在游戏中由计算机控制的虚拟角色，它们与玩家角色互动，为游戏世界增添真实感。 2. NPC生成的关键要素： - 角色背景故事：每个NPC都应该有自己的故事背景，这些故事可以是关于它们的过去，它们为什么会在游戏中出现，以及它们的个性和动机等。 - 外观特征：NPC的外观包括性别、年龄、种族、服装、发型等，这些特征可以由工具随机生成或者由设计师自定义。 - 行为模式：NPC的行为模式决定了它们在游戏中的行为方式，比如友好、中立或敌对，以及它们可能会执行的任务或对话。 3. Ruby编程语言的优势： - 简洁的语法：Ruby语言的语法非常接近英语，使得编写和阅读代码都变得更加容易和直观。 - 灵活性和表达性：Ruby语言提供的大量内置函数和库使得开发者可以快速实现复杂的功能。 - 开源和社区支持：Ruby是一个开源项目，有着庞大的开发者社区和丰富的学习资源，有利于项目的开发和维护。 4. 项目集成与自动化： NPC_Generator的自动化特性意味着它可以与游戏引擎或开发环境集成，为游戏提供即时的角色生成服务。自动化不仅可以提高生成NPC的效率，还可以确保游戏中每个NPC都具备独特的特性，使游戏世界更加多元和真实。 5. 游戏开发的影响： NPC_Generator的引入对游戏开发产生以下影响： - 提高效率：通过自动化的角色生成，游戏开发团队可以节约大量时间和资源，专注于游戏设计的其他方面。 - 增加多样性：自动化的工具可以根据不同的参数生成大量不同的NPC，为游戏世界带来更多的故事线和交互可能性。 - 玩家体验：丰富的NPC角色能够提升玩家的沉浸感，使得玩家在游戏中的体验更加真实和有吸引力。 6. Ruby在游戏开发中的应用： 虽然Ruby不是游戏开发中最常用的编程语言，但其在小型项目、原型设计、脚本编写等领域有其独特的优势。一些游戏开发工具和框架支持Ruby，如Ruby on Rails可以在Web游戏开发中发挥作用，而一些游戏开发社区也在探索Ruby的更多潜力。 7. NPC_Generator的扩展性和维护： 为了确保NPC_Generator能够长期有效地工作，它需要具备良好的扩展性和维护性。这意味着工具应该支持插件或模块的添加，允许社区贡献新功能，并且代码应该易于阅读和修改，以便于未来的升级和优化。 综上所述，NPC_Generator是一款利用Ruby编程语言开发的高效角色生成工具，它不仅提高了游戏开发的效率，而且通过提供丰富多样的NPC角色增加了游戏的深度和吸引力。随着游戏开发的不断发展，此类自动化工具将变得更加重要，而Ruby作为一种支持快速开发的编程语言，在这一领域有着重要的应用前景。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

流程控制与循环结构详解：J750编程逻辑构建指南

![流程控制与循环结构详解：J750编程逻辑构建指南](https://d1g9li960vagp7.cloudfront.net/wp-content/uploads/2018/10/While-Schleife_WP_04-1024x576.png) 参考资源链接：[泰瑞达J750设备编程基础教程](https://wenku.csdn.net/doc/6412b472be7fbd1778d3f9e1?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. 流程控制与循环结构的编程基础 编程中，流程控制和循环结构是构建有效程序逻辑的核心元素。本章将带你从基础概念出发，逐步深入理解
recommend-type

python实现生成一个窗口，其窗口题目为“二冷配水模型模型”，窗口中包含八个输入栏，三个按钮，每个按钮点击后会产生一个不同的页面

在Python中，尤其是使用Tkinter库可以方便地创建图形用户界面(GUI)。为了实现你所描述的功能，我们可以创建一个简单的窗口，并添加相应的组件。以下是一个基本的例子： ```python import tkinter as tk def button_click_1(): # 这里可以编写打开新页面的逻辑，这里仅作示例 new_window = tk.Toplevel() new_window.title("新页面1") # 添加其他元素到新窗口... def button_click_2(): new_window = tk.Toplev