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SQL Server附加數據庫失足,毛病代碼5123

編輯:MSSQL2008

SQL Server附加數據庫失足,毛病代碼5123。本站提示廣大學習愛好者:(SQL Server附加數據庫失足,毛病代碼5123)文章只能為提供參考,不一定能成為您想要的結果。以下是SQL Server附加數據庫失足,毛病代碼5123正文


形式辨認課上先生留了個試驗,在VC++情況下應用OpenCV庫編程完成人臉檢測與跟蹤。

然後就開端下載opencv和vs2012,再然後,設置裝備擺設了好幾回照樣設置裝備擺設不勝利,這裡不能不吐槽下微軟,軟件做這麼年夜,這麼難用真的好嗎?

因而就測驗考試了一下應用python完成試驗義務,年夜概進程就是如許子的:

起首,設置裝備擺設運轉情況:

下載opencv和python的比擬新的版本,推舉opencv2.4.X和python2.7.X。

直接去官網下載就ok了,python裝置時一路next就行,下載的opencv.exe文件運轉後根本上是一個解壓的進程,本身選擇一個解壓途徑(盡可能不要湧現中文),然後就座等解壓完成。

然後從opencv解壓後的途徑中找(D:\My Documents\Downloads)\opencv\build\python\2.7\x86,()外面的部門是你本身的裝置途徑,個中x86對應32位的機械,x64代表64位的機械,固然要依照你機械的現實情形選擇了。將這個途徑外面的cv2.pyd拷貝至python2.7的模塊途徑C:\Python27\Lib\site-packages裡,python2.7默許裝置在C盤跟目次下。

此時翻開python,在cmd下輸出python,或許直接翻開“一切法式->active state active python->Python Interactive Shell”都行。

接上去輸出import cv2,失足了對纰謬?為何呢?

這是由於沒有裝置numpy這個python模塊,去numpy的官網下載一個比擬新的版本,由於最新的版本普通都是源代碼,須要去敕令行中裝置,比擬費事,推舉找一個exe文件。留意,在官網給出的鏈接中,切記看完整稱號,前面普通都邑提醒這個模塊在哪一個python版本下裝置時比擬協調,選擇你本身裝置的python版本對應的numpy模塊。下載完成後裝置時看一下該模塊給出的python途徑對纰謬,對的話然後next就好了,纰謬的話能夠就是你的python是2.7,卻下了numpy for python 3.0.

這時候再去import一下cv2,假如甚麼也沒有輸入的話就是import勝利了。

的確比vs下的設置裝備擺設簡略了好幾個數目級,對纰謬?

設置裝備擺設好情況後,隨著opencv嗨起來!

然後在pythonwin或idle(python gui)下新建一個py文件,輸出以下代碼:

import cv2
import numpy as np
cv2.namedWindow("test")
cap=cv2.VideoCapture(0)
success,frame=cap.read()
classifier=cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml")   #確保此xml文件與該py文件在一個文件夾下,不然將這裡改成相對途徑,此xml文件可在D:\My Documents\Downloads\opencv\sources\data\haarcascades下找到。

while success:
  success,frame=cap.read()
  size=frame.shape[:2]
  image=np.zeros(size,dtype=np.float16)
  image=cv2.cvtColor(frame,cv2.cv.CV_BGR2GRAY)
  cv2.equalizeHist(image,image)
  divisor=8
  h,w=size
  minSize=(w/divisor,h/divisor)
  faceRects=classifier.detectMultiScale(image,1.2,2,cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,minSize)
  if len(faceRects)>0:
    for faceRect in faceRects:
      x,y,w,h=faceRect
      cv2.circle(frame,(x+w/2,y+h/2),min(w/2,h/2),(255,0,0))
      cv2.circle(frame,(x+w/4,y+h/4),min(w/8,h/8),(255,0,0))
      cv2.circle(frame,(x+3*w/4,y+h/4),min(w/8,h/8),(255,0,0))
      cv2.rectangle(frame,(x+3*w/8,y+3*h/4),(x+5*w/8,y+7*h/8),(255,0,0))
  cv2.imshow("test",frame) 
  key=cv2.waitKey(10)
  c=chr(key&255)
  if c in ['q','Q',chr(27)]:
    break
cv2.destroyWindow("test")

為何沒有正文,你生怕曉得下雨天,dir()和help()更配呦。

這段代碼的功效就是對盤算機攝像頭拍到的視頻加以處置,使其顯示並追蹤人臉。下圖是運轉後果:

最初再說一句,這個進程說起來簡略,但很輕易失足,願望年夜家能本身找到毛病的緣由,並處理毛病。假如本身處理不了的話,無妨把成績貼在評論裡,年夜家來配合處理,配合提高。

以上所述就是本文的全體內容了,願望年夜家可以或許愛好。

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