无题

博主近期思考换工作,回忆17岁时梦想做游戏网站编辑,如今虽掌握更多知识,但目标不如那时明确。认为自己适合做网站,因创意大于技术。觉得Google是理想公司,还希望到上海工作生活,期待2005年有转折。

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最近一直在思考换工作的事情,究竟想在哪个城市工作?想做什么工作?自己的理想究竟是什么?过了这么久觉得现在的理想还没有17岁的时候来的强烈,那时一份游戏网站编辑就是我最大的梦想,可以拿着薪水去试玩最新的游戏,关注自己最喜欢的游戏,将网站的内容与方向按照自己的愿望去实现去发展。现在呢?会的东西确实越来越多了,可是却觉得目标远没有那时候明确。经过这么长时间的思考,感觉自己无论是知识结构还是经历,似乎更适合去网站,因为我一直是一个认为创意大于技术的技术追随者,学习提高技术的目的仅仅是为了在出现一个好创意的时候我可以把握住,可以在技术上去实现他,但是这个创意一直没有出现。Google创意与技术并举的一家公司,甚至可以说,创意远大于他的技术,也许这就是我梦想的公司,也许我还要继续等待。
  上海给我的印象就是干净、喧闹而有序、白天与夜晚拥有不同的美丽,似乎要比北京的印象好很多。很希望可以到这个城市真正去生活去工作。一份我热爱的工作,一份不错的薪水,一个自己的小屋,一个我爱的人陪在我的身边,这也许就是我现在的目标与理想,只有平淡,而没有激情。
  2005年已经快过半了,我在期待一个转折。
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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