无题日记 [Dec 03, 2004]

博主认为Foobar 2000好用,吐槽WMP10浪费内存,为买手机攒钱。安装Windows Server 2003时注册组件失败,D版MCAFEE.INTERNET.SECURITY.SUITE.2005无法安装,最终换NAV2005才成功,表达了对McAfee杀毒软件的喜爱。

Foobar 2000 确实好用,搞不懂 WMP10 为什么那么浪费内存。
为了攒钱买 dopod 565,也舍不得钱买内存。
256M还在坚持着,为了玩天堂2,把1700+的cpu超频到2600+,感觉上
除了温度上去了,其他没什么区别
再加上一条垃圾内存,搭配我的nForce2 U400,也是浪费了我的主板。
不能用双通道内存。
哎,努力攒钱,赶快把手机买了,就放心了。

最近给另一台电脑安装系统,Windows Server 2003 死活装不上。不管中文的英文的
Standard 还是 Enterprise 统统在安装时注册组件那一步出现问题,说什么com+注册失败。
搞不懂,为什么。在别的机器就没事。莫非硬件的问题

下载的D版的 MCAFEE.INTERNET.SECURITY.SUITE.2005 也装不上。
网站上明明写的为 Windows XP Service Pack 2 设计的,而且,我用的还是英文的 XP
但是就是不能用,更加郁闷了。无奈之下,换NAV2005装上,倒是能用了,
不过我还是喜欢 McAfee 的杀毒软件。

最近烦心事好多,哎。。。。。。。。

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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