无题

国庆长假,回家了一趟,4号返校后仍然无心学习,便在电脑上翻阅以前下载的j2ee的电子书来看。3天时间,可以说对j2ee的整体架构有了个大体了解,也看了一些blueprints中的例子,比如petstore。学习途中,也时常把j2ee和已经熟知的.net平台做些比较,发现了许多相同或不同之处,感觉j2ee中的jsp技术比之asp.net来做的稍微差了点,显示和业务逻辑的代码没有分开。虽然都标签化了,但很多标签实际上干的是逻辑判断而不是格式化显示用的,这些标签和html标签嵌套在一起,非常难看,这一点没有.net自定义控件内聚性好。作为一个未来的it行业从业者,我相信学习和了解各种各样的技术都是必要的,可以借鉴各种技术中的优秀思想,取长补短。技术的背后总有一些非常精妙的思想在支撑着。抓住了那些本质的东西才算真正学会了技术。

现在it业几乎把所有的目光都集中到web上来,web技术也推进了不少。现在某些应用的web实现已经和桌面程序没什么差别了,甚至更有优势。AJAX的到来更是加快了应用程序web化的进程,使web程序的客户体验越来越rich了,人们也越来越习惯上网就是打开浏览器的这种方式。这些是当初发明http协议时不敢想象的。

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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