尕福(散文)

在黄河之畔,十三岁的艄工尕福与美丽女孩水霞相遇相知,共同经历了成长与爱情的故事。
尕福(散文)

尕 福

文 闲云野鹤

一嘟噜一嘟噜的洋槐花开得正盛,空气中弥漫着甜丝丝的香味。正午的黄河,水面波光粼粼,靠近岸边的浅水处,清澈见底,几条小鱼悠闲的游来游去,偶尔一片槐花落下,惊得鱼儿四散逃开。

十三岁的小艄工尕福望了一眼远处正在修建的黄河大桥,愤愤地吐了一口唾沫,顺手拉过草帽往脸上一扣,倒地呼呼大睡起来。对岸绿树掩映的村子里传来一两声悠长的布谷鸟叫声,水面更显空旷了。

不知道从什么时候起,尕福的爸爸就开始在黄河上摆渡,一根长长的钢索从黄河这边一直拉到对岸,没有橹浆,只用一根长长的竹竿这儿一点,那儿一撑,庞大的铁船就在这滚滚的黄河上来回行走,送去一船船的蔬菜,农产品,运回一船船的煤炭和农家常用的物品。

对岸村子后面是一个好大好大的煤矿,尕福去过一回,那些从井下上来的人,咧嘴一笑,牙齿白得晃人眼,偶尔看见一两只麻雀,也是黑的。紧挨煤矿是一个新建的发电厂,听大人们说,煤矿挖出的煤,在这儿变成电,送向四面八方,发电厂附近有一个农贸市场,附近村子里的农民种的蔬菜瓜果,全都运到这儿来买。

尕福还很小的时候就在这河边帮爸爸了。爸爸摆渡,尕福牵一头毛驴,帮人把从船上卸下来的人力车拉上河堤。没车的时候,毛驴在一边啃草吃,尕福就在岸边的沙滩上学着写字或者看小人书,十三岁那年的暑假,爸爸和村子里的人忙着种大棚菜,尕福就开始自己摆渡了。

认识水霞姐是在一场大雨后的傍晚。晚霞烧红了西边半个天空。尕福正准备收船时,对岸传来一阵悠长的招呼声,“喂---,船过来一下”循声望去,对岸绿草如荫的河堤上,有人摇着一顶草帽在招手。眨眼间小船飘到了对岸,叫船的是一个漂亮的姑娘,约摸十八九岁,一件合身的浅红色小方格衬衫,一件浅绿色的裤子,乌黑的长发用一条手帕绾成一束,很自然的垂在脑后,简直就像电影里下来的人儿。身边放着一对竹筐,筐里是一些卖剩的菜,尕福帮着把筐拿上船,船向对岸撑去,“小弟弟,你是哪个村的?……”就这样,尕福和水霞姐很快熟悉了。有一次,水霞姐姐的一条纱巾被风刮到黄河里了,尕福急得一个猛子扎到河里捞了起来,而他自己的衣服却湿透了,水霞姐索性给他洗净了,晾在河边的一块大石头上,太阳一照,衣服冒着热气,一会儿干了,从小失去了母亲的尕福感到了一种母亲般的温暖。斗转星移,尕福和水霞简直就像是亲姐弟,尕福每天都送水霞姐姐去对岸卖菜,晚上再接她回来。水霞姐姐每次总给尕福带些吃的,有时是韭菜鸡蛋饼,有时是一对小甜瓜,有时是两个热气腾腾的包子,尕福的衣服不小心挂破了,水霞姐给一针一线的缝好,尕福乐得跑前跑后直叫姐姐。

秋后的一个傍晚,太阳快落山了,还不见水霞姐回来,尕福等得有些心急,斜靠在船帮上打盹。

一阵摩托声响,水霞姐姐终于回来了,是一个小伙子骑摩托车带她来的,两人很亲密的样子,水霞姐头发长长的披在肩上随风飘曳,还烫成小卷,一脸幸福的红晕。水霞姐姐告诉他,这是她认识的一个朋友,叫二喜,在煤矿上上班,尕福只随便哼了一声。他故意别过脸不看那人,开船时,尕福瞅了那人一眼,觉得那人一脸的粉红疙瘩,很丑。

不知道为什么,他觉得水霞姐姐披散着头发的样子,也很丑。那天尕福很郁闷,河边一棵枣树,树梢上剩下的一颗枣儿红得耀眼。打那以后,水霞姐很少再关心尕福,也没再带过吃的给他,她每次回来,都很兴奋的样子,给尕福讲一些煤矿的见闻,可尕福一句也没有听进去。

转眼到了秋末冬初。一天,水霞姐很早就卖完菜回来坐船。她劝尕福说,那黄河大桥很快就通车了,到时候谁还会坐你的船呢,回去好好念书吧,将来考上大学,好去大城市工作。水霞姐还告诉他,他很快就要结婚了,也许再不会卖菜了。那天,尕福莫名其妙的想发火,他恨那大桥,恨那个叫二喜的。

晚上躺在床上,尕福左思右想,后来终于想明白了,水霞姐姐做的事肯定没错。他觉得水霞姐姐结婚,他应该祝福她呀!于是他决定要送水霞姐姐一件礼物。第二天,尕福去了电厂旁边的那个农贸市场,送什麽礼物呢?先选了一个亲嘴的小磁人,会转圈,拿着看了看,又觉得很丑,最后选了一个做工很好的同心结,他觉得那个很有些意思,电视上也这样说过。

自上次水霞姐说过后,她果然再也没出来卖过菜,大桥通车的那一天,水霞姐结婚了。

尕福到桥头上去等,迎亲的车从大桥上徐徐开过,看见尕福,水霞姐从车上下来了,那个叫二喜的也过来了,尕福把那份包装精美的同心结送到水霞姐姐的手里,他觉得今天的水霞姐姐是最漂亮的。水霞姐说,“谢谢我的好弟弟”,然后叫二喜给尕福一个红包,二喜赶紧掏出一个红包,塞到尕福的手里。看着越走越远的迎亲车队,尕福愣在那儿,手中的红包也不知什么时候被风吹到黄河里去了。

在计算机视觉的研究范畴内,针对书面文字的定位与辨识构成了一项基础而关键的工作。尤其对于汉字这类结构繁复、形态多样的书写系统,相关技术面临更为显著的困难。本文旨在探讨一种基于深度学习的解决方案,该方案整合了角点文本提议网络与密集连接卷积网络两项模型,以应对汉字文本的检测与识别挑战。下文将系统阐述这两个模型的基本原理及其在汉字处理任务中的具体应用。 角点文本提议网络最初于2016年由He等人提出,其核心目标在于实现文本行的精确定位。该模型在区域提议网络的基础上进行了重要改进,通过引入方向性锚点机制,使模型能够同时预测文本行的上下边界与左右角点位置,从而显著提升了文本框定位的精度。结合滑动窗口策略与多尺度检测技术,该网络能够在复杂图像背景中稳定地识别出文本行区域。 密集连接卷积网络则由Huang等人在2017年提出,是一种具有创新连接结构的深度卷积神经网络。该网络的核心思想是建立密集连接,即每一层的特征输出都会直接传递至后续所有层作为输入。这种设计不仅有效缓解了深层网络中的特征退化问题,还大幅减少了模型参数数量,提升了训练过程的效率。在汉字识别任务中,该网络凭借其强大的特征表征能力,能够从图像中提取出判别性强的文本特征,进而提高字符分类的准确性。 在本方案的实施流程中,首先利用角点文本提议网络对输入图像进行扫描,定位出所有潜在的文本行区域并生成对应的候选边界框。随后,将这些候选区域裁剪出的图像块送入密集连接卷积网络进行特征编码与字符分类。识别过程通常采用逐字符预测的方式,并借助时序分类或序列转换器等序列建模技术,将离散的字符预测结果整合为连贯的文本字符串。 项目的完整实现通常涵盖以下几个关键环节:其一,数据预处理阶段,涉及对汉字文本图像的标准化操作,如尺寸归一化、对比度调整等,以优化模型输入质量;其二,模型构建与训练阶段,包括网络结构的代码实现、损失函数定义以及超参数配置;其三,性能评估阶段,需在公开的汉字文本基准数据集上进行定量测试,以验证模型的有效性;其四,推断应用阶段,提供将训练完备的模型部署于新图像并完成端到端文本识别的功能代码。 此类综合性研究项目有助于学习者深入掌握深度学习技术在视觉信息处理中的实际应用,特别是针对汉字这一特定对象的处理方法。通过完整的开发实践,研究者能够进一步熟悉主流深度学习框架的操作,并提升解决复杂工程问题的能力。 综上所述,本方案通过融合角点文本提议网络的定位优势与密集连接卷积网络的识别效能,构建了一个能够对汉字文本进行可靠检测与识别的完整系统。该工作为相关领域的研究与实践提供了有价值的参考范例。 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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