无题

今天一个人在家,有点无聊。搞了一上午的DV,始终没找到能满足自己想法的软件,呵呵,当然排除那些专业的影片制作软件。一时半会,估计这个是搞不定了。下周慢慢琢磨,这个以后肯定用得着的。
 
这几天老是想写点什么,一直酝酿着什么。工作日很想写,可是没有时间,于是拖延到现在。
 
华为一哥们过劳死,让我很不快。都是同龄人,他女友是我的同事,虽然未曾谋面,但是总有一些关系,所以总觉得身边的一个人就这么走了,这件事情对HW和ZTE的很多员工来说,影响很大,这种影响最终弥漫到了整个IT界,以至于到当今社会。健康问题明显的加重起来,难道真的是年轻拼命赚钱,年老花钱买命?我绝对不能这样,于是现在我很少加班了,回想3、4月份加班的情况,那段时间总是很烦躁,真的是休息不够了。 还是珍惜自己的身体吧,为了自己,为了家人,为了朋友。
 
出来工作后,往家里的电话越来越多了,我的通话记录里面70%是给父母的,父母辛苦一辈子,现在我最放心不下的是他们的健康。嗯,明年该接父母过来住住了,等老爸退休了,就可以在这常住了。
 
外面又飘起了雨,打湿了窗台,也打湿了我的心情么?这两天和老婆看一部电视剧《十月怀胎》,总体来说还可以吧。我还是相信爱情的,找一个相爱的人不容易,这需要时间去浸泡的,得用文火慢慢炖的。激情四射终究不能长久的,我感谢上苍,让我拥有一个和睦的家庭,善良的父母,一个老是拌嘴的老婆,关爱我的家人。就写到这里吧,也不知道在写什么,所以叫“无题”
 
 
 
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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