1.先采集摄像头视频，对每一帧图像进行处理。
（这部分在主函数里面）2.然后对每一帧图像进行hsv颜色空间变换，这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和度（S），明度（V）。
3.对hsv的各个通道进行阈值分割，分割出人体的肤色4.对分离出的人体肤色部分用腐蚀膨胀的方法进行滤波处理，在进行凹包凸包分析，计算各个分离出来的区块的面积，删除掉面积太小的区块，在计算轮廓的深度，取深度最大的为目标轮廓。
5.然后对目标轮廓的凹凸包的个数就可以的出手势表示的数字。
（这部分在主函数里面）2.然后对每一帧图像进行hsv颜色空间变换，这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和度（S），明度（V）。
3.对hsv的各个通道进行阈值分割，分割出人体的肤色4.对分离出的人体肤色部分用腐蚀膨胀的方法进行滤波处理，在进行凹包凸包分析，计算各个分离出来的区块的面积，删除掉面积太小的区块，在计算轮廓的深度，取深度最大的为目标轮廓。
5.然后对目标轮廓的凹凸包的个数就可以的出手势表示的数字。
2023/12/19 20:27:47
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肤色特征是人体表面的重要特征，在人脸检测与识别、基于内容的不良图像过滤系统中有着重要的地位。
分析了YUV颜色空间系统的特点，提出了一种基于椭圆区域的皮肤模型，将该模型应用于基于内容的不良图像过滤系统的皮肤检测部分中。
实验表明，利用该模型进行皮肤检测能够达到很好的效果。
分析了YUV颜色空间系统的特点，提出了一种基于椭圆区域的皮肤模型，将该模型应用于基于内容的不良图像过滤系统的皮肤检测部分中。
实验表明，利用该模型进行皮肤检测能够达到很好的效果。
2023/11/24 14:17:32
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三个我最喜欢的风格文件1、富士正片(艳丽)_RVP-100F(Vivid).pf2，适合拍风景照，特点：色彩浓郁艳丽；
2、人物风景照_FolkInScene(vivid).pf2，适合拍人物风景照，特点：风景与1类似，但人物肤色更白皙自然；
3、明亮清晰_PtSoft.pf2，适合近距离人物照，特点：肤色白皙自然。
2、人物风景照_FolkInScene(vivid).pf2，适合拍人物风景照，特点：风景与1类似，但人物肤色更白皙自然；
3、明亮清晰_PtSoft.pf2，适合近距离人物照，特点：肤色白皙自然。
2023/10/15 16:31:25
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基于CNN的静态手势识别系统，完整代码实现，可以基于二值化模型和高斯肤色模型对手掌分割，不包含训练好的CNN权值文件，需要的可以看博客另外下载。
2023/9/22 6:34:12
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人脸识别技术可以应用于基于网络的身份认证，我们实现了基于WebCam的人脸识别与跟踪系统。
本文以WebCam采集的视频流为数据源，截取视频流中的单帧图像，通过转换彩色空间、人脸肤色建模、后处理操作和人脸定位算法实现了人脸检测，并以此为基础实现了在视频流中对于人脸的跟踪。
试验结果表明，我们所实现的人脸识别算法适用于近距离人脸的检测，可以应用于基于WebCam的身份认证。
本文以WebCam采集的视频流为数据源，截取视频流中的单帧图像，通过转换彩色空间、人脸肤色建模、后处理操作和人脸定位算法实现了人脸检测，并以此为基础实现了在视频流中对于人脸的跟踪。
试验结果表明，我们所实现的人脸识别算法适用于近距离人脸的检测，可以应用于基于WebCam的身份认证。
2023/7/24 10:18:46
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人脸识另外方式有许多，钻研的方式也不合，所以有不合的分类方式。
依据咱们所读入图像中人脸的角度不合，可分为正脸，侧脸的人脸识别。
依据合个器官的肤色以及外形不合，咱们可有基于若干特色以及基于肤色的人脸识别。
依据读入图像的色调不合，咱们可有玄色以及灰度图像的人脸识别
依据咱们所读入图像中人脸的角度不合，可分为正脸，侧脸的人脸识别。
依据合个器官的肤色以及外形不合，咱们可有基于若干特色以及基于肤色的人脸识别。
依据读入图像的色调不合，咱们可有玄色以及灰度图像的人脸识别
2023/4/25 13:47:53
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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