VSC++ 忽略和取消跟踪文件夹

VSC++（Visual Studio Code with C++插件）是一款常用的集成开发环境，它允许用户配置文件路径以忽略或取消追踪特定文件夹。如果你想在VSC++中忽略某个文件夹，可以使用`.gitignore`文件，它是Git用于管理版本控制中不需要提交的文件的清单。对于非Git项目，你可以创建一个名为`.vscode`（隐藏的）文件夹，并在其中创建一个名为`settings.json`的文件，添加类似这样的内容：

{
    "files.exclude": {
        "path/to/ignore": true,
        "folder/to/track": false // 如果你想取消追踪这个文件夹，设置为false
    }
}

这里，`path/to/ignore`是你想要忽略的文件夹路径，将其设置为`true`表示VSC++将不会显示这个文件夹的内容。相反，如果你想恢复对`folder/to/track`的追踪，就把它设为`false`。

如果你是在VSCode的搜索功能中想要排除某些文件，可以在搜索框输入框前加上`!`号，如`!*.txt`表示排除所有.txt文件。

相关问题

VSC++ 本地Git忽略和取消跟踪文件夹

VSC++ (Visual Studio Code with C++) 中的 Git 配置通常涉及 `.gitignore` 文件，这是一个特殊的文本文件，用于告诉 Git 忽略哪些文件或目录不应该被版本控制系统追踪。当你有特定的文件或文件夹不想被 Git 自动添加到仓库时，可以将其添加到这个列表中。

创建`.gitignore`文件的基本步骤如下：

1. 打开 Visual Studio Code，点击左下角的 "Explorer" 或 "资源管理器" 标签页，找到你的项目根目录。
2. 如果还没有 `.gitignore` 文件，右键选择 "New File"，然后重命名为 `.gitignore`。
3. 编辑 `.gitignore` 文件，使用标准的 Git ignore 规则语法，例如：
- `*.obj` 或 `build/` 可以忽略编译生成的临时文件或构建文件夹。
- `node_modules/` 可以忽略依赖包目录，除非你确实想版本控制它们。
4. 添加完规则后，保存文件。

对于已添加到 Git 的但不再需要跟踪的文件夹，你可以执行以下操作来取消其追踪：

- 使用命令行工具：

   git rm --cached [folder_name]

替换 `[folder_name]` 为你想移除的文件夹名。
- 在 VSCode 内部，通过 Git 功能也可以做到这一点。打开终端（Terminal），定位到包含文件夹的目录，然后运行上述命令。

记得提交更改：

git commit -m "[描述] 删除[folder_name]从Git追踪"

vsc++姿态估计和人脸检测代码

以下是一个基于OpenCV和Dlib库的C++代码示例，用于姿态估计和人脸检测：

#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "dlib/opencv.h"
#include "dlib/image_processing.h"
#include "dlib/image_processing/frontal_face_detector.h"
#include "dlib/image_processing/shape_predictor.h"
#include <iostream>
#include <fstream>

using namespace cv;
using namespace dlib;
using namespace std;

int main()
{
    try
    {
        frontal_face_detector detector = get_frontal_face_detector();
        shape_predictor predictor;
        deserialize("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") >> predictor;

        VideoCapture cap(0);
        if (!cap.isOpened())
        {
            cerr << "Unable to connect to camera" << endl;
            return 1;
        }

        namedWindow("Face Detection and Tracking", WINDOW_NORMAL);
        setWindowProperty("Face Detection and Tracking", WND_PROP_FULLSCREEN, WINDOW_FULLSCREEN);

        while (true)
        {
            Mat frame;
            cap >> frame;

            if (frame.empty())
            {
                cerr << "Unable to capture frame" << endl;
                break;
            }

            cv_image<bgr_pixel> cimg(frame);
            std::vector<rectangle> faces = detector(cimg);

            std::vector<full_object_detection> shapes;
            for (unsigned long i = 0; i < faces.size(); ++i)
            {
                full_object_detection shape = predictor(cimg, faces[i]);
                shapes.push_back(shape);
            }

            for (unsigned long i = 0; i < faces.size(); ++i)
            {
                rectangle r = faces[i];
                rectangle r_scaled(r.left() / 2, r.top() / 2, r.right() / 2, r.bottom() / 2);
                rectangle frame_rect(0, 0, frame.cols, frame.rows);

                if (frame_rect.contains(r_scaled.tl()) && frame_rect.contains(r_scaled.br()))
                {
                    draw_rectangle(frame, r, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
                    full_object_detection shape = shapes[i];
                    for (unsigned long j = 0; j < shape.num_parts(); ++j)
                    {
                        circle(frame, cv::Point(shape.part(j).x(), shape.part(j).y()), 2, cv::Scalar(0, 0, 255), -1);
                    }

                    // 人脸姿态估计
                    std::vector<cv::Point3d> model_points;
                    // 3D模型点
                    model_points.push_back(cv::Point3d(0.0f, 0.0f, 0.0f));               // 鼻尖
                    model_points.push_back(cv::Point3d(0.0f, -330.0f, -65.0f));          // 下巴
                    model_points.push_back(cv::Point3d(-225.0f, 170.0f, -135.0f));       // 左眼内角
                    model_points.push_back(cv::Point3d(225.0f, 170.0f, -135.0f));        // 右眼内角
                    model_points.push_back(cv::Point3d(-150.0f, -150.0f, -125.0f));      // 左嘴角
                    model_points.push_back(cv::Point3d(150.0f, -150.0f, -125.0f));       // 右嘴角

                    std::vector<cv::Point2d> image_points;
                    // 2D图像点
                    for (unsigned long j = 0; j < shape.num_parts(); ++j)
                    {
                        image_points.push_back(cv::Point2d(shape.part(j).x(), shape.part(j).y()));
                    }

                    cv::Mat camera_matrix = (cv::Mat_<double>(3, 3) <<
                        1.0, 0, frame.cols / 2,
                        0, 1.0, frame.rows / 2,
                        0, 0, 1.0);  // 内参矩阵

                    cv::Mat dist_coeffs = cv::Mat::zeros(4, 1, cv::DataType<double>::type); // 4个畸变系数：k1,k2,p1,p2

                    cv::Mat rotation_vector; // 旋转向量
                    cv::Mat translation_vector; // 平移向量
                    cv::solvePnP(model_points, image_points, camera_matrix, dist_coeffs, rotation_vector, translation_vector);

                    // 旋转向量转换为旋转矩阵
                    cv::Mat rotation_matrix;
                    cv::Rodrigues(rotation_vector, rotation_matrix);

                    // 投影矩阵
                    cv::Matx34d projection_matrix(
                        rotation_matrix.at<double>(0, 0), rotation_matrix.at<double>(0, 1), rotation_matrix.at<double>(0, 2), translation_vector.at<double>(0),
                        rotation_matrix.at<double>(1, 0), rotation_matrix.at<double>(1, 1), rotation_matrix.at<double>(1, 2), translation_vector.at<double>(1),
                        rotation_matrix.at<double>(2, 0), rotation_matrix.at<double>(2, 1), rotation_matrix.at<double>(2, 2), translation_vector.at<double>(2)
                    );

                    // 计算欧拉角
                    cv::Vec3d euler_angles;
                    cv::Matx33d rotation_matrix_ = rotation_matrix;
                    double sy = sqrt(rotation_matrix_(0, 0) * rotation_matrix_(0, 0) + rotation_matrix_(1, 0) * rotation_matrix_(1, 0));
                    bool singular = sy < 1e-6;
                    if (!singular)
                    {
                        euler_angles[0] = atan2(rotation_matrix_(2, 1), rotation_matrix_(2, 2));
                        euler_angles[1] = atan2(-rotation_matrix_(2, 0), sy);
                        euler_angles[2] = atan2(rotation_matrix_(1, 0), rotation_matrix_(0, 0));
                    }
                    else
                    {
                        euler_angles[0] = atan2(-rotation_matrix_(1, 2), rotation_matrix_(1, 1));
                        euler_angles[1] = atan2(-rotation_matrix_(2, 0), sy);
                        euler_angles[2] = 0;
                    }

                    // 显示欧拉角信息
                    stringstream ss;
                    ss << "Yaw: " << euler_angles[1] * 180 / CV_PI << " degrees" << endl;
                    ss << "Pitch: " << euler_angles[0] * 180 / CV_PI << " degrees" << endl;
                    ss << "Roll: " << euler_angles[2] * 180 / CV_PI << " degrees" << endl;
                    cv::putText(frame, ss.str(), cv::Point(10, frame.rows - 50), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, cv::Scalar(0, 0, 255), 2);
                }
            }

            imshow("Face Detection and Tracking", frame);

            if (waitKey(1) == 27)
            {
                break;
            }
        }

        destroyAllWindows();
    }
    catch (exception& e)
    {
        cerr << e.what() << endl;
    }

    return 0;
}

这段代码实现了从摄像头捕捉视频流，实时检测人脸并标出关键点，同时根据人脸关键点进行姿态估计，并在视频中显示欧拉角信息。请注意，由于姿态估计需要3D模型点，因此需要预先定义这些点的坐标。在这个示例中，我们将这些点硬编码为固定值。这段代码还需要使用OpenCV和Dlib库，因此请确保在编译代码之前安装这些库。