收集至少 5~10 张/人的多光照、多表情照片（LBPH 少量也能用）。用级联/关键点检测裁切并对齐人脸，转为灰度并统一尺寸（如 200×200）。做直方图均衡或其他归一化。按目录加载数据，构建。选择识别器（LBPH/Eigen/Fisher），进行train()。使用验证集调参并设定confidence阈值。save()模型与 label 映射。部署时read()模型，并在实时流中检测 -> 预

import cv2ANSWER_KEY = {0: 1, 1: 4, 2: 0, 3: 3, 4: 1} # 正确答案NumPy：用于数组和数学运算（特别是点坐标计算）。OpenCV：用于图像处理。ANSWER_KEY：字典，表示每道题的正确选项。例如{0: 1}表示第0题的正确答案是第1个选项。通用性强：可处理拍照角度不同、大小不同的答题卡。鲁棒性高：通过轮廓筛选和涂黑面积统计，能抵抗一定程度

系统性地讲清楚 什么是轮廓近似、背后的算法逻辑、各参数的含义、 如何选、代码每行在做什么、常见坑与调参思路。轮廓近似（Polygonal Approximation） 的目标是：用更少的顶点，在误差不超过阈值的前提下，逼近原始轮廓曲线。它能把“密密麻麻的轮廓点”简化成“折线/多边形的关键拐点”，从而：更便于形状理解（比如三角形、矩形、五边形……）；降低运算复杂度（点少了，后续判断更快）；提升鲁棒性

优点：无训练过程、易于理解、适用性广；挑战：对计算资源依赖高、受高维影响严重；优化路径：标准化、降维、加速邻居搜索、参数调优、类别平衡处理。KNN凭借其“无需训练，拿来即用”的特点，是机器学习中最容易理解和实现的算法之一。虽然它在高维、高频场景中存在计算瓶颈，但通过特征工程、参数调优和搜索优化，KNN依然能够在推荐系统、图像检索、异常检测、文本分类等任务中大放异彩。💡建议初学者掌握KNN作为理解

线性回归是回归分析的入门基础；使用可以快速构建模型；可以可视化预测结果和分析模型性能；推荐在实际应用中注重数据预处理、特征选择与残差分析。

2.点击你的用户名字（每个人用户名字不同，比如我的就是”86198“，也有人是中文的），打开”环境变量“，有”用户变量“的path和”系统变量“的path。这里是有优先级的，”系统变量“的path 优先级比 ”用户变量“的path的高。

模板构建：利用标准数字图像，建立模板库。图像预处理：灰度化 → 顶帽操作 → 闭运算 → 二值化，得到清晰的卡号区域。区域筛选：根据宽高比和大小，精确定位卡号段。逐位识别：通过模板匹配，识别每一位数字。结果展示：输出卡种 + 卡号，并可视化标注。这个流程思路清晰，适合入门OCR 与模板匹配的学习案例。

通过这段代码，可以看到如何使用 OpenCV 的模板匹配方法，结合旋转操作，在图像中查找多个方向的相同目标对象。该方法在简单场景下效果显著，尤其适合对象外形固定、尺寸不变的任务。t=P7R7（纯新手教学）计算机视觉（opencv）实战十三——图片旋转、图片镜像 的几种常用方法-CSDN博客https://blog.csdn.net/2302_78022640/article/details/151

模板匹配是一种直观、易用的目标检测方法，适用于固定目标、尺度不变的场景。通过与的组合，可以快速实现目标的定位与标记。虽然在复杂场景中可能受光照、旋转等因素影响，但在特定应用中依然是高效实用的工具。

创建硬链接（多个文件名指向同一物理文件），需管理员权限，且不能跨驱动器。：遍历当前目录下的所有项，累加每个文件的大小。注意：若目录包含子目录，修改当前工作目录，后续文件操作（如相对路径）将基于新目录。创建单层目录，若父目录不存在或目标目录已存在则报错。返回文件的字节大小，若路径为目录则返回值无意义。：输出当前目录下所有文件的总大小（字节）。对目录的返回值无意义，需递归处理子目录。返回指定路径下的文