无题

自从学校毕业以来很久没有写过非技术文章了,我不知道在csdn的blog里面写这些是不是可以的。但是我真的发现当我想写点什么的时候却连个标题都想不出来了。

自己一直在朝自己的目标和理想努力。我很清楚的知道自己是一个不达目的不罢休的人。但是现实常常是凄凉的。身边的朋友似乎都是很忙起来,很难找到能和自己有相同兴趣和想法的人,然后一起不懈的追求下去。于是我决定自己一个人先努力。可能等我有一定的成果就能吸引他们了把?我不知道。我真的不知道那些曾经的现在的好朋友们是怎么想的了。也许我是错的,也许他们只是想混口饭吃,安心的做他们的工作而已。

经济学里面好像有个叫激励理论的,说是如果能找到合适的激励的利益,可以让每个人高效率配置做事。我想是周围的朋友也可能是没看到这个激励带给他们的利益或是说只是浪费他们的时间把?

可是我觉得不是什么事情都要考虑利益的把?虽然大家都在看重这个利益。

我不知道了。

虽然是深夜,但已经没有那熟悉的CPU风扇的声音,自从学校毕业买了那个电脑买了notebook以后就感到夜静的超乎你的想象。

希望我能踏实走好前面每一步。我想:马拉松坚持跑到底就赢了吧?

我知道,明天早晨的太阳依旧美丽,虽然有时阴雨,但是我会一直朝向东方!

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() ```
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值