义教的回忆

2006年夏天,作者参与了钱排大学生协会组织的义教活动,为当地初中生带去了计算机基础知识,并分享了自己的专业知识及行业前景。通过这次经历,不仅实现了作者的心愿,也为学生们打开了计算机世界的大门。
 
2006-8-31
义教的回忆
 
2006年钱排大学生协会的义教活动是从7月8日开始至7月18日结束,参加的大学生人数达40多人,有钱排的和非钱排藉的大学生,大家相聚钱排中学,为钱排的教育事业,为钱排的明天奉献自己的一腔热血。
我是7月6日晚上回去的,为了和家人过节,我提前一天回去!在学校有不少事要做,似乎永远做不完,但还得做下去。回去发现没有什么事做,还好代李文生上初一(3)班的写字课,基本上每天还有一节课上,气氛太活跃了,有几个淘气的无理取闹,有的好学的学生听不清我说什么就提意见,不过自我感觉良好:自然潇洒,互动课堂,自由而让那些淘气的不至于太嚣张,粉笔字还可以作为他们的榜样。
因为我是一个心愿:当年我上初中的时候听说要有师兄回去义教,但是没有下文;我一定要回去参加一次义教,让师弟师妹没有我的遗憾!我回去搞一个计算机知识兴趣小组,有的班本来只有30多人却有28人报名,有一次搞计算机知识讲座和他们班的活动课冲突,只抽了5个人去,造成他们班的活动没气氛,没有选上学生没兴趣参加活动了,呵呵。后来想在活动课时间搞计算机知识培训都受到他们班主任的强烈意见,没办法后来只好在一次活动课后(即下午放学后)在那个有28人报名的初一(4)班开办C语言入门实例分析:用“*”输出字母C,就这么一条简单的编程题。但是很高兴有一个女生理解得很好,多次回答我提出的问题,后来下课后还到办公室问我有关的问题:输出字母C之后还有什么?呵呵,我觉得很可惜没有做一个编程的视频让他们看,让他们了解一下编程工具是怎样工作的也好!
终于等到了12日的下午,我给初一(3)班上完最后一节写字课(我以前也是在初一(3)班上课的!),就到阶梯教室给初三级4个班讲计算机知识,介绍计算机专业和前景!我中午第一次失眠,要面对的学生人数是前所未有的!还好,当时临时发挥还不错。虽然有一点难懂,但是我相信他们不会有我的遗憾就行了,即使我可能成为他们的遗憾:计算机的发展速度是未知的,我的知识水平是有限的。我比较了清华,中大和华师的计算机专业的课程设置和就业方向,相信他们在高考前报志愿不会上错贼船就好了。还有用实例讲解了计算机专业是做什么的,来说明计算机专业的前景。并希望他们N年后也回来参加义教……
13日出市区看下补习的弟弟,第二天回广州了。因为华师有项目要做,我已经实现我的心愿,可以放心回来找到我的位置,在那里未必有我的位置!
 
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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