vscode配置java环境,纯手把手教,有手就行

Posted 2023-04-02 波赛溪

vscode配置java环境

• 1.下载JDK(Java Development Kit)java开发工具
• • 进入官网下载https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/
  • 配置环境变量
  • 检查电脑是否安装java环境
• 2.在vscode中配置java
• • vscode的汉化
  • 安装java插件,扩展
  • 开始写java
• 3.写在最后
• 如何设置用ctrl + 鼠标滚轮进行代码编辑页面的放缩

1.下载JDK(Java Development Kit)java开发工具

进入官网下载https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/

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https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/
下载完成后记录jdk的文件位置
我的是:C:\\Users\\22727\\Desktop\\jdk
注意java开发中任何路径不能有中文

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记录jdk文件的位置C:\\Users\\22727\\Desktop\\jdk
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配置环境变量

右键我的电脑,打开属性

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找到高级系统设置
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点击环境变量后,在下面的系统变量中找到path,点击编辑
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添加两个path,然后确定
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然后在系统变量下面新建一个值
JAVA_HOME C:\\Users\\22727\\Desktop\\jdk
根据自己安装的路径写
然后,确定,确定,确定
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检查电脑是否安装java环境

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在开始处输入cmd,打开终端,命令行
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输入 javac 然后回车,如果出现下面的情况,说明成功配置java环境变量
可以在记事本中写代码了,不过我们要在vscode中写代码
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2.在vscode中配置java

vscode的汉化

参考我的另一篇文章vscode配置c语言环境,里面有汉化方式

安装java插件,扩展

安装下面四个插件,扩展

1.extension pack for java
2.debugger for java
3.maven for java
4.Language Support for Java™ by Red Hat




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开始写java

java的编写需要在一个文件夹中编写,且路径不能有中文
然后新建一个test.java文件
然后将下列代码赋值进去
按F5运行,然后就成功啦

public class test  //这里的test是文件名,在java中,文件名要和类名一致
    public static void main(String[] args) 
        System.out.println("hello world");
    

3.写在最后

   vscode是一款开源免费的强大的轻量级开发工具,如果不想使用大型的ide大型集成开发环境,相信vscode一定是你的不二选择

如何设置用ctrl + 鼠标滚轮进行代码编辑页面的放缩

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手把手教你实现人脸识别，有手就行

应用领域

• 金融领域。人脸识别当前在金融领域的应用最为广泛，当前国内金融领域监管要求严格，金融相关产品都需要实名认证，并且具有较高的安全性要求，活体识别，银行卡ocr识别，身份证ocr识别，人证对比等在各大手机银行，金融app，保险app等都已经成为不可或缺的一个环节
• 安保领域。目前大量的企业，住宅，社区，学校等安全管理越来越普及，人脸门禁系统已经成为非常普及的一种安保方式。
• 通行领域。很多城市的火车站已经安装了人脸识别通行设备，进行人证对比过检，有些城市的地铁站也可以通过人脸识别的方式进行地铁进出站通行。
• 泛娱乐领域。现在市场上火爆的美颜相机，网络直播，短视频等都是建立在人脸识别的基础上对人脸进行美颜和特效处理。
• 公安，司法领域。公安系统在追捕逃犯时也会利用人脸识别系统对逃犯进行定位，监狱系统目前也会对服刑人员通过人脸识别系统进行报警和安防
• 自助服务设备。如银行的自动提款机，无人超市等。
• 考勤及会务。如工作考勤，会议出席人脸墙等。目前人脸识别市场上的巨头主要有商场，也有很多领域内巨头公司投资的小公司。

第一步：导入模块

dlib模块安装其实是比较繁琐的，要认真耐心点，可以参考：dlib安装，如果不行再看看别的教程。

import sys
import cv2
import face_recognition #dlib 人脸识别库

第二步：加载图片并数值化

测试图片为我的偶像：

face_img=face_recognition.load_image_file('1.png')
print(face_img)

打印结果：

输出为三维图像矩阵，把图像转为矩阵。

第三步：获取图片中的人脸数据

提取人脸特征编码，并获取到人脸五官的位置：

face_encodings=face_recognition.face_encodings(face_img)#进行特征提取向量化，获取人脸的编码
face_locations=face_recognition.face_locations(face_img)#五官对应的位置
print(face_encodings)

图片中有几个人脸就有几个数组：

第四步：人数计算

这里只做判断两个人是否为一个人，超出两个就退出了

n=len(face_encodings)
print(n)
#这里只做判断两个人是否为一个人，超出两个就退出了
if n>2:
    print('超过两个人')
    sys.exit()

打印可以分出是两个人：

第五步：人脸比较

#获取两个人的数据
face1=face_encodings[0]
face2=face_encodings[1]

result=face_recognition.compare_faces([face1],face2,tolerance=0.6)#人脸比较，，误差不超过0.6则可以，默认值也为0.6
print(result)

返回：

判断出为不是同一个人。
再稍微修改一下，让表达更清楚：

if result==[True]:
    name='same'
    print('两个人为同一个人')
else:
    print('两者不是同一个人')
    name='different'

返回：

第六步：框出人脸写上文字

获取两个人脸位置坐标：

for i in range(len(face_encodings)):
    face_encoding=face_encodings[(i-1)] #倒序获取
    face_location = face_locations[(i - 1)]
    print(face_location)#获取人脸位置

返回：

元祖四个数值分别表示框人脸矩形框的四个点坐标。

获取到坐标后开始画框框并写上文字：

top,right,bottom,left=face_location#确定出坐标
    #画框框
    cv2.rectangle(face_img,(left,top),(right,bottom),(255,0,0))#传参分别为：图片，坐标，RGB颜色,框粗细
    #写字上去
    cv2.putText(face_img,name,(left-10,top-10),cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX,0.8,(255,255,0),2)#传参数分别为：图片，文字，坐标，字体，字体大小，颜色，粗细

第七步：显示处理好的图像

face_img_rgb=cv2.cvtColor(face_img,cv2.COLOR_BGR2RGB)#确保颜色不要混乱
#展示图像
cv2.imshow('compare',face_img_rgb)
#设置等待关闭
cv2.waitKey(0)

效果：

你只需要按步骤敲代码即可为全部代码，当然为了便于大家直接cv,代码展示如下：

# coding=gbk
"""
作者：川川
公众号：玩转大数据
@时间  : 2022/2/5 14:36
群：428335755
"""
import sys
import cv2
import face_recognition #dlib 人脸识别库


face_img=face_recognition.load_image_file('1.png')
# print(face_img)

face_encodings=face_recognition.face_encodings(face_img)#进行特征提取向量化，获取人脸的编码
face_locations=face_recognition.face_locations(face_img)#五官对应的位置
# print(face_encodings)

n=len(face_encodings)
print(n)
#这里只做判断两个人是否为一个人，超出两个就退出了
if n>2:
    print('超过两个人')
    sys.exit()

#获取两个人的数据
face1=face_encodings[0]
face2=face_encodings[1]

result=face_recognition.compare_faces([face1],face2,tolerance=0.6)#人脸比较，，误差不超过0.6则可以，默认值也为0.6
# print(result)
if result==[True]:
    name='same'
    print('两个人为同一个人')
else:
    print('两者不是同一个人')
    name='different'


for i in range(len(face_encodings)):
    face_encoding=face_encodings[(i-1)] #倒序获取
    face_location = face_locations[(i - 1)]
    # print(face_location)#获取人脸位置

    top,right,bottom,left=face_location#确定出坐标
    #画框框
    cv2.rectangle(face_img,(left,top),(right,bottom),(255,0,0))#传参分别为：图片，坐标，RGB颜色,框粗细
    #写字上去
    cv2.putText(face_img,name,(left-10,top-10),cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX,0.8,(255,255,0),2)#传参数分别为：图片，文字，坐标，字体，字体大小，颜色，粗细

face_img_rgb=cv2.cvtColor(face_img,cv2.COLOR_BGR2RGB)#确保颜色不要混乱
#展示图像
cv2.imshow('compare',face_img_rgb)
#设置等待关闭
cv2.waitKey(0)

标出了两个人脸并写上为different，就是不同的意思，当然本篇文章为了给大家简单介绍实现人脸识别，并没有做过多的复杂实现，近段时间我研究人脸识别也做了一些复杂的功能实现，感兴趣也可以一起聊聊。

更高阶的人脸识别项目

毕业设计： 人脸识别