还是无题

有很多事情我总是想的太天真太美好了...

--题记

都快四月了,转眼间就快毕业一年了。一年的时间是如此的快,快的让我还没有来得及做任何事情。
每天在上海的生活都差不多,起床后做小黑车到软件园。下班后看打开笔记本发发呆。周末睡得迟一点,起床后在打开笔记本发呆。
上班看着和fix来自世界各地的bug....
工资到也够生活,要是不想买房子结婚的话也能过的逍遥。

但是心里总是不踏实。
是因为在这个忙碌的城市里找不到自己的天空还是没有朋友?

有时候,
有时候就哪么莫名其妙的感到很不舒服。
于是常常的叹一声....
然后又对自己笑笑:)

有时候,
有时候真的想就放下一切
什么都不管了,
就哪么睡着,躺在床上,
不想未来,不想现在,不想过去。。。
可是身边太多东西我还没有放下也放不下
我的父母,我的sherly, 还有我的梦。。。
好像昨天是春分,
又是一个美丽的春天,
儿时的梦就是能在一个开满油菜花的野外无忧无虑的放风筝。
高考那年,我在日记本里就是这样写的:
“我好好的努力,等我上大学了就有时间了,就能无忧无虑的放风筝了”
然而,大学都已经过去了,而我的梦还没有实现。
于是我开始明白:
我那时候的梦是多么的有难度!
是啊,我又什么时候能做到无忧无虑呢????
我对自己笑笑。。。。。。
日记本翻出来,字迹依然清晰,恍然昨日...

有时候,
有时候我经常这样想:
我们是如何才能回到过去呢?
于是脑中浮现出美丽的童年,美丽的过去,
想着想着,心里就异常的难受起来,
于是又长长的叹息了一声,ai.....................
不记得上次是什么时候回家的了
反正我记得那是很久以前的事了。。。
就是现在回到家乡又能干什么呢?
昔日用绳子拴着荡秋千的树已经不再,
夏日在外乘凉时候讲故事的老人已经入土。
开满荷花的池塘已经污秽不堪。。。

有时候
有时候真的怀疑起来。
怀疑那昔日的一切是否发生过,
可是要是没有发生过,
那清晰的如800w像素数码照相机拍摄的照片画面从何而来?
也怀疑是否一切都是梦?
是我小时候在做的梦,要真的是梦就好了。
希望我醒来的时候,妈妈端来热热的水叫我起床洗漱...
可是我什么时候能醒呢???

有时候
有时候那种,
失落的感觉,强烈的腐蚀着我的心,
然后瞬间遍及全身。
于是我想做些什么
可是当我做什么的时候,发现
做任何事情都不是很简单的!

我喜欢简单,把事情想的简单
但是,
但是事实是这个世界复杂远远超乎我的想象。
做事情,
太难。
做好事情更难!

有时候,
有时候。。。
想起去年此刻在寝室,和周遭的同学,
显示器模糊了...

无论如何我会朝着自己的梦一直走下去。。。
有一天我会让这个世界。
对我微笑的!
无论你信不信,无论自己信不信。
但我要试一试!

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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