只有你会欣赏我(转)

第一次参加家长会,幼儿园的老师说:“你的儿子有多动症,在板凳上连三分钟都座不了, 你最好带他去医院看一看。”回家的路上,儿子问妈妈,老师都说了些什么,她鼻子一酸,差点流下泪来。因为全班30位小朋友,只有她的儿子表现最差;惟有对他,老师表现出不屑。然而她还是告诉她的儿子:“老师表扬你了,说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟,现在能坐三分钟了。其他的妈妈都非常羡慕你的妈妈,因为全班只有宝宝进步了。”那天晚上,她儿子破天荒吃了两碗米饭,并且没让她喂。

儿子上小学了。家长会上,老师说:“全班50名同学,这次数学考试,你儿子排在第40名,我们怀疑他智力上有些障碍,你最好能带他去医院查一查。”走出教室,她流下了泪。然而,当她回到家里,却对坐在桌前的儿子说:“老师对你充满了信心。他说了,你并不是个笨孩子,只要能细心些,会超过你的同桌,这次你的同桌排在第21名。” 说这话时,她发现,儿子黯淡的眼神一下子充满了光亮,沮丧的脸也一下子舒展开来。她甚至发现,从这以后,儿子温顺得让她吃惊,好象长大了许多。第二天上学时,去得比平时都要早。

孩子上了初中,又一次家长会。她坐在儿子的座位上,等着老师点她儿子的名字,因为每次家长会,她儿子的名字总是在差生的行列中被点到。然而,这次却出乎她的预料,直到家长会结束,都没听到他儿子的名字。她有些不习惯,临别去问老师,老师告诉她:“按你儿子现在的成绩,考重点高中有点危险。”听了这话,她惊喜地走出校门,此时,她发现儿子在等她。走在路上,她扶着儿子的肩膀,心里有一种说不出的甜蜜,她告诉儿子:“班主任对你非常满意,他说了,只要你努力,很有希望考上重点高中。”

高中毕业了。第一批大学录取通知书下达时,学校打电话让她儿子到学校去一趟。她有一种预感,她儿子被第一批重点大学录取了,因为在报考时,她对儿子说过,相信他能考取重点大学。儿子从学校回来,把一封印有清华大学招生办公室的特快专递交到她的手里,突然,就转身跑到自己的房间里大哭起来,儿子边哭边说:“妈妈,我知道我不是个聪明的孩子,可是,这个世界上只有你能欣赏我……” 听了这话,妈妈悲喜交加,再也按捺不住十几年来凝聚在心中的泪水,任它流下,打在手中的信封上……

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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