无题

作者连续在同地点丢失两辆电动车,对安全性产生怀疑。同时介绍了未来工作地点的环境特点,虽然景色宜人但可能面临蚊虫问题。

       继08年12月31日丢失一辆电动车后,公元2009年3月5日在同一地点丢失了第二辆电动车,时间在18:25至19:00之间,真是晦气。原先一直以为我们院子很安全,现在看来是我错了,对某些人太过信任了。别人都是丢电瓶,我们家却是整车不见了,看来真是被人盯上了,连新车也不敢再买了。晕......

      上周日又去艾溪湖那边转了转,终于知道我们将来工作的具体地点,位置貌似还不赖,在主干道附近,对面就是湿地公园,环境还不错。但今天议论时,同事说由于是湿地公园,会有很多蚊虫,象轰炸机似的,想想都起鸡皮疙瘩......不过我还是蛮高兴的,不管如何以后办公条件会改善,而且可能会有自己的新房子,又方便又清静。

 

      明天晚上开始又有强冷空气,据说最低温度又将降至1~3度,真是疯了!!!大约2月8日至13日,温度一路飙升直至30度,到处都有森林火险,损失惨重。然后从14日至3月6日一直下雨,人都要发霉了。好不容易晴了一两天,又要降温降雨。唉,老天也不开心。

  

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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