无题

作者回顾了自己从研究生阶段到即将步入职场的心路历程,包括对过去科研经历的反思、找工作的不易以及对未来职业生涯的期待。

下午1点一刻了,肚子终于耐不住饥饿开始咕咕咕咕的叫了,仔细算算突然发现我已经有两天进米了,等会还要去公司,不知道我能够挺得住不,额得神啊。

终于还是要找工作了,一遍一遍的重复着简历,把一些小东西添油加醋的放大,只为博得一个笔试的机会,终于我还是读不了博士,没有一丝丝的惋惜,有的只是对命运的无奈,或许工作更适合我一点,想想自己看的那么多论文还有做的那么多笔记,挺可惜的,至今还没有发表一篇文章,读研的生活真是失败啊,成绩搞的一般搬,还挂了一门,技术似乎也没有学到什么新的东西,老是小打小闹,没有什么大的提升,只不过多了一个本本,想想真是窝囊啊,当年的豪气也不知道跑到哪个旮旯去了,光阴似火箭,毕业已一年啊。晚上还有毕业一周年的聚会,其实也没有多少人,也就67人而已,不知道便便现在成什么样了。

Ft,一点半了,还要去公司,这么大热的天真是不想过去啊,在办公室吹空调多么舒服啊,额滴神啊,救救我吧,貌似身上坐车的钱都没有了,呜呜呜呜。

 
OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,广泛应用于图像处理、计算机视觉和模式识别等领域。物体识别是OpenCV的一个重要应用场景,以下是一些常见的物体识别方法和技术: 1. **特征提取与匹配**: - **SIFT(尺度不变特征变换)**和**SURF(加速稳健特征)**:这些算法用于检测和描述局部特征,能够在图像中识别出相同的物体,即使它们的大小、旋转或光照条件发生变化。 - **ORB(定向快速旋转BRIEF)**:一种快速的特征检测和描述算法,适用于实时应用。 2. **模板匹配**: - 通过在图像中滑动一个模板(已知物体的图像),并计算模板与图像区域的相似度,来找到物体的位置。 3. **机器学习与深度学习**: - **支持向量机(SVM)**:用于分类和回归分析,可以用于物体识别任务。 - **卷积神经网络(CNN)**:深度学习模型,特别适合处理图像数据,能够自动学习图像的特征并进行分类。 4. **目标检测算法**: - **Haar级联分类器**:基于积分图和AdaBoost算法,用于实时人脸检测。 - **YOLO(You Only Look Once)**和**SSD(Single Shot MultiBox Detector)**:实时目标检测算法,能够在单次前向传播中同时进行目标定位和分类。 5. **实例分割**: - **Mask R-CNN**:在目标检测的基础上,进一步分割出目标的精确轮廓。 OpenCV提供了丰富的API和工具,可以方便地实现上述方法。以下是一个简单的示例代码,展示如何使用OpenCV进行模板匹配: ```python import cv2 import numpy as np # 读取原始图像和模板图像 original_image = cv2.imread('original_image.jpg') template = cv2.imread('template.jpg') template_gray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY) w, h = template_gray.shape[::-1] # 转换为灰度图 gray_original = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 模板匹配 result = cv2.matchTemplate(gray_original, template_gray, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where(result >= threshold) # 绘制矩形框 for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(original_image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 255, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Detected', original_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
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