无题!写给自己看的!

好吧!这个东西是写给自己看的,可以看做是日记,或者是随笔吧!

这些天感觉实在太堕落了,至少,在写完这篇文章之后,我这学期不会再堕落了!从星期六晚上开始,我就一直在堕落,事情源于win8,说实话,我讨厌win8,虽然说它比win7要强上一些,不过感觉用不惯!为什么堕落和win8扯上关系呢?因为哥这几天花在win8上的时间太多了,哥是在是受不了了,开始是是我装了一个win8,搞什么驱动,软件什么的,半天时间就没有了,然后悲催的是,宿舍的哥们看见我装了,然后纷纷要装,我成了免费的劳力了,好家伙,一天装5个win8,好帮他们鼓捣那些事情,半天有没有了,这样也就罢了吧!

但是哥又是一个爱完美的人,我这个win8刚开始还好,没用多久IE10居然打不开了,好吧,重装!第二遍是我到现在还没有解决的问题,那就是触摸板在win8下不管用了,我重装了几遍驱动,都没有解决!在加上装软件的那些时间,估摸着又是一天左右,又完了!哎,悲催啊!鬼win8,死win8,浪费了我两天的时间,我感到受不了了,我又不不是装电脑的人,成天鼓捣那些事情干嘛?我居然还上网海搜一个个win8的问题如何解决(如何激活呐,哪有正式版呐!这干嘛吗?),现在想起就好笑,你丫来学校干嘛呢?来学装系统呢?

最要命的是,期中考试马上逼近了,大概还有两周的样子,时间紧得要命,还有十二月份的英语四级,哪一个都不是好对付的主,现在这几周,真的是一寸光阴一寸金,好了吧!我也不再废话什么,感慨抒发完了,马上要赶去自习,我现在已经把win8的盘给隐藏了,把win8的启动项给删除了,好吧,现在电脑里只剩下win7了,现在打开win7,觉得还是win7最爽,win8虽然特炫,但是太不习惯了,并且最为要命的是,它居然把开始键给移掉了,叫我们PC用户情何以堪?总体看来,win8是为平板而生的,不是为我们老掉牙的笔记本而生的,好吧,果断放弃win8,哥就用win7算了,以后学到linux的时候,再手动装一个ubuntu吧!个这台电脑就这样了!

最近也就这样了!不过很可能杭电的题目不可能像以前那样做得那么勤了!因为事情真的增加了很多,有些事现在不得不做,不过,在期中考试过后,我一定再次上杭电做题,我的目标是这学期要做完100道题目!现在已经60道了,前两个月居然做了60道,我自己都不敢相信!我始终相信,只要我努力,一定可以成为ACM大神!好吧!不扯了!自习去了!认真努力!过四级,高分考过期中考试!Just do it!


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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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