无题

还记得:“我们一起转身,不要回头”是该说再见的时候了 ,再一起苦过、累过,伤心过、开心过,一切的一切............

曾经真不知路在何方,但有一件事 ,我心里明白 ,我们的缘分已尽 。

我们都有了彼此的生活,虽然他给不了我世界上所有的荣华富贵,但是我已经满足了!你说:我在欺骗自己。但,我只想告诉我自己“我没有!”

我问:“满足”的底线是什么?快乐的底线是什么?幸福的底线是什么?我知道你没有答案,其实我也没有,人,不要太自私不要要的太多!

我不大肚,我很小气;我会计较,因为————我很在乎,我很认真对待这段来之不易的感情!

你问我爱他什么?我不知道...................................

我不爱他的钱,因为他不富有;偶尔会对我发脾气,他会觉得自己很委屈,做也不是,不做也不是;会答应我洗饭盒,但是放到长毛仍然没有动静;会说被子我叠、地我来扫,结果我洗完衣服,被子仍然懒散的“躺在”床上等待着!他会说你穿这件衣服实在太难看了;会说这个女人的PP好漂亮;他沉默时,会一路不说一句话。

可是,他会说,天冷,找个避风有暖气的地方等我;他每每会把我的手放进他的口袋,让我感觉到十指相扣的感觉;会说我们一起去散步吧;会说我们从这条路走吧,这样路长点我们可以走的时间长些;夜黑会坚持用我们的“十一路”送我回家;会为我再慢慢的改变着自己!

一天十元我们照样生活,一天一百元也是照样生活,只是生活的质量问题,但你知道么,往往有的时候10元也让我们有很多乐趣,因为我们要得并不多!不是人人都舍求富贵丢掉人有生具备的一些东西!

没有任何一个人没有埋怨,我也有,有的时候也会被气的委屈的流泪......但此刻,我得到了,我得到了属于我自己的爱情!我已经满足了,我只想说,我满足了,此刻,我要摆好自己的心态过属于我自己的简单生活!

好好的去爱我家呆呆,尽我自己的能力给他幸福和希望!

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),并计算模板图像区域的相似度,来找到物体的位置。 3. **机器学习深度学习**: - **支持向量机(SVM)**:用于类和回归析,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类。 4. **目标检测算法**: - **Haar级联类器**:基于积图和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类。 5. **实例割**: - **Mask R-CNN**:在目标检测的基础上,进一步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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