在网络上踢足球:建立我自己的 python (Django) 足球网站
最编程
2024-03-06 14:23:13
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足球不仅仅是球场上的90分钟。它是一个不断发展的故事,一个全球球迷社群的粘合剂,一个数据和热情交织的世界。作为一名开发者和球迷,我决定将这两大爱好结合起来,用 Django 打造一个足球网站,让球迷们能够追踪他们最爱的球队,分享他们的观点,还能追踪最新的比赛信息。这是我的旅程。具体的网站框架如下:
大致的网站首页展示:
第一站:球队信息管理
在设计球队信息管理模块时,我想象着球迷急切地了解他们最爱的球队。在 Django 的 ORM 下,我创造了一个模型,不仅可以存储球队的名称、徽标,还可以记录球队的完整介绍
球队详情页:
第二站:新闻资讯更新
新闻模块是动态的,为了让球迷们获取第一手资讯,后台支持管理员上传对应的新闻数据,具体的新闻展示如下,更含有关键词匹配的模糊搜索 :
新闻详情是一个富文本的内容,可以包含图片、文字,具体样式如下:
第三站:比赛安排查询
对于想要知道下一场比赛何时举行的球迷来说,我设计了一个清晰的时间表界面。它不仅显示了比赛的时间
实时更新:支持管理员后台实时更新数据。
第四站:转会表单
为了让大家体验一下球员转会的玩法,设置了一种转会表单的功能:
用户可以填写表单信息,提交转会申请,管理员可以在后台进行审批是否通过。
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[姿势估计] 实践记录:使用 Dlib 和 mediapipe 进行人脸姿势估计 - 本文重点介绍方法 2):方法 1:基于深度学习的方法:。 基于深度学习的方法:基于深度学习的方法利用深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)或递归神经网络(RNN),直接从人脸图像中学习姿势估计。这些方法能够学习更复杂的特征表征,并在大规模数据集上取得优异的性能。方法二:基于二维校准信息估计三维姿态信息(计算机视觉 PnP 问题)。 特征点定位:人脸姿态估计的第一步是通过特征点定位来检测和定位人脸的关键点,如眼睛、鼻子和嘴巴。这些关键点提供了人脸的局部结构信息,可用于后续的姿势估计。 旋转表示:常见的旋转表示方法包括欧拉角和旋转矩阵。欧拉角通过三个旋转角度(通常是俯仰、偏航和滚动)描述头部的旋转姿态。旋转矩阵是一个 3x3 矩阵,表示头部从一个坐标系到另一个坐标系的变换。 三维模型重建:根据特征点的定位结果,三维人脸模型可用于姿势估计。通过将人脸的二维图像映射到三维模型上,可以估算出人脸的旋转和平移信息。这就需要建立人脸的三维模型,然后通过优化方法将模型与特征点对齐,从而获得姿势估计结果。 特征点定位 特征点定位是用于检测人脸关键部位的五官基础部分,还有其他更多的特征点表示方法,大家可以参考我上一篇文章中介绍的特征点检测方案实践:人脸校正二次定位操作来解决人脸校正的问题,客户在检测关键点的代码上略有修改,坐标转换部分客户见上图 def get_face_info(image). img_copy = image.copy image.flags.writeable = False image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = face_detection.process(image) # 在图像上绘制人脸检测注释。 image.flags.writeable = True image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR) box_info, facial = None, None if results.detections: for detection in results. for detection in results.detections: mp_drawing.Drawing.detection = 无 mp_drawing.draw_detection(image, detection) 面部 = detection.location_data.relative_keypoints 返回面部 在上述代码中,返回的数据是五官(6 个关键点的坐标),这是用 mediapipe 库实现的,下面我们可以尝试用另一个库:dlib 来实现。 使用 dlib 使用 Dlib 库在 Python 中实现人脸关键点检测的步骤如下: 确保已安装 Dlib 库,可使用以下命令: pip install dlib 导入必要的库: 加载 Dlib 的人脸检测器和关键点检测器模型: 读取图像并将其灰度化: 使用人脸检测器检测图像中的人脸: 对检测到的人脸进行遍历,并使用关键点检测器检测人脸关键点: 显示绘制了关键点的图像: 以下代码将参数 landmarks_part 添加到要返回的关键点坐标中。
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