弥撒

隔一道墙,她叫他弥撒,他永远都不说话。

初次见到弥撒是在一个很糟糕的日子里。天下着毛毛雨,乌苏塔被同学欺负狼狈的逃到一个种满杨林树,即将被推平拆迁的地方。肥胖的她跑了一 点路也会喘个不停,乌苏塔感觉鼻腔内全是酸涩的泡儿,不断变大变多,迫 使她靠坐在一面危房拆迁后残留的墙根。想要把那些酸涩的泡儿全部喷出来 才好,于是她发出“嘤嘤”的低泣。

只是忽然,一只手轻轻地拍了拍她的头,她抬起眼,一个很瘦很病态白 的男生站在断墙的另一边,摸索着什么。

“对不起,我不是故意打扰。我不知……道……”她发现了端倪,伸出 短短胖胖的手在他的眼前晃啊晃。她惊讶的捂住了嘴。男生的脸上没有表情 ,他的眼定定着一个点,他倔强的抿着双唇。

“你住这旁边么?”放松了警戒,乌苏塔重新坐在墙根看着他问。

“你叫什么?你,看不见么?不会,说话么?”

“我叫乌苏塔,嘿,很奇怪的姓八?呐,告诉你个秘密,我是旗人后裔 ,满族的噢。”

“我能叫你弥撒么?你知道弥撒是宗教神圣的仪式么?它是离开的意思 呢,看见你,很想叫。”

她像只肥胖的栝噪的麻雀,叽叽喳喳一个人说了很多。

“喂,我长的很漂亮。”她盯着他的眼,有些紧张。他没有表情。

“身材也很好。”她看自己的胖的显得有些短的手,补充道。他换了一 个焦点

“我喜欢的男生喜欢一个很丑的女生,他们现在估计在一起甜蜜的排演话剧,因为校庆快到了。”她有些沮丧。他眨眨眼。

她把头轻轻地靠在他的肩膀,他躲开,她霸道的拉回来。虽然只有一会会儿,她却有些满足。

“弥撒如果我是你该多好。只倾听别人诉说,因为不害怕对方,也不怕对方说出去,轻易的能倾听别人的秘密。唔,天好晚了,明天再来找弥撒好 了。”自顾自拍干净身上的灰。走的很远的时候回头看着弥撒,他直挺着背 ,好像看得见很远的地方。

明天见,撒先生。 她眨眨眼。

很多很多个星期过去,乌苏塔每天放学都会去见弥撒,每天都会说很多喜欢的男生和丑女人的坏话,还说了很多人都欺负她,原因是嫉妒她长的好看。

学校里的乌苏塔总是要很小心地躲着那些同学,可因为她肥胖的身材, 总能轻而易举的认出乌苏塔。在那里,她活的小心翼翼。她告诉弥撒她总是觉得很累。弥撒笑。
乌苏塔的画很好,她总是拿很多的画给弥撒“看”。乌苏塔说这些全是 她的日记,每天都会画一幅,全是一些悲落的心情。弥撒摸着,很用力地去摸,弄花了那些落拓的精心的绘画。乌苏塔会很用力捶弥撒,然后撕掉画神经质的大哭起来。他们俩,楚囚相对。

校庆快到了。乌苏塔想看喜欢的男生和丑女人的最后一次排练。她好像快入戏了。好像入了别人的戏,只是剧终后,终究发现,那是别人的人生。 乌苏塔也很想去排练一次这样的戏。她是主角,她是舞台上的白天鹅,她是她男主角眼中的神邸。她会跳着芭蕾,飞旋起生命里最华丽的裙边。但那是她无法企及的梦。她想到了男主角,可是她想到了弥撒。

莫名的她就想完成那样的梦。即使现在无法企及。即使会付出代价。即使只有一次。

即使明天天寒地冻,路远马亡。

乌苏塔用画板刻出了那样的一个梦,她花了太多天时间。她想找到弥撒 ,让他一起去触摸那梦中的男女主角,想去问他熟悉不熟悉。可刻画的时间让她失去了这个机会。弥撒,从此再未出现过。

即使明天天寒地冻,路远马亡。她想。

很多年后,乌苏塔成了名画家。她还是很胖,可是好像什么变了一点。 不一样了。

乌苏塔出了画册,画册的名字叫《弥撒》。那是封面有着一面断墙,少年弥撒站在墙后,宛若神邸。他的眼睛没有焦点,他的唇抿的很紧。墙前跪坐着一位胖胖的女孩儿。眼睛微闭。虔诚的双手合十像在进行一场弥撒。 旁边有一行小小的行楷字:你是我心灵上的弥撒,我是祭祀你的乌苏塔。

隔一个世界般遥远的距离。她叫他弥撒,他没有对她说过一句话。她是失落的乌苏塔。

转载于:https://www.cnblogs.com/xqnq2007/p/8185825.html

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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