无题

作者回忆初到广东的情景,毕业后不顾家人反对南下。求职时遭遇诸多困难,电子厂要熟手、外企要文凭等,奔波后钱所剩无几。后应聘时先遭地域限制,最终因有时间观念获录用。
看了苍兰的不归路,一种熟悉的感觉充便全身,初来广东时的情景不觉跌入眼帘。

广东是一个开放中的城市,如一张七色的网,使人迷恋,又使人困惑,更是让人深陷其中,这张大网是以她的兼容与排斥、富有与贫穷、拼搏与淘汰各种杂色丝缕拼织起来的。

少年时的梦想,使我毕业后,不够家人的全票反对,亦然加入了南下的大军,向这座遍地是黄金的都市出发,当我终于站在这座花园式的城市里,心头的那种喜乐,尤如中了头彩,平生第一次一个人去流浪!没有了家人的束缚,这种感觉真好!

及时登台,才发现强手如林,唱作念打。个个功夫了得,接二连三的碰壁,不得不重返后台,重新武装。

夜色渐亮!这座不夜的城市,在霓虹灯的衬托下,尤如人间的天堂,这等美景,谁不想在此拥有,于是一咬牙,上!

电子厂要熟手,外企要文凭,跑业务要口才,进酒楼要姿色,此时顿悟,原来自己是一个五脏不全的人,一个星期的奔波劳碌,MM花的所剩无几!我比三毛更浪漫地流浪在异乡的街头。那夜,皓月当空,遥望家乡,想念着浓蜜似水的亲情,我泪如雨下!!!

天生的不服输,怎甘如此谢幕,安慰自己说,经历是一笔财富!瞧!我又拾到了一批钻石!

终于过五关斩六将,我带着浑身的伤口、满脸疲惫而又不得不挂着一丝的笑容,对坐在面前的男孩说:你好,我是来应聘的!

男孩:小姐是北方人!

“是啊,有问题吗”?“噢!不好意思,本公司只聘用广东人”;男孩面带微笑,不慌不忙地说;而对我无疑是晴天霹雳,我狠狠地瞪了他一眼:“有没有搞错,为什么不事前说明,浪费我的时间!”

“等一下,有时间观念的人,一定是一个很出色的人,你明天可以来报道了”他的脸上依旧挂着微笑,仔细看看,他长的挺好看的。
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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