无题(转贴)

本文讲述了一个人从24岁毕业参加工作,历经工资增长、恋爱波折、结婚生子等阶段。工作中工资逐步提升,生活上有起有落,如恋爱受挫、为孩子教育资金发愁等,最终退休,将积蓄用于儿子结婚,直至安息。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

24岁的时候,你毕业了,你第一份工作的薪水是1000块,转正以后变成1500块。工资总花得一分钱不剩,盼着发薪的日子。
 过了一年你跳槽了,工资变成2500块,你穿的衣服开始变贵了,吃的东西开始变好了,不过有一样没有变,工资还是花得一分钱不剩。
 这时候你谈恋爱了,你为了交女朋友,一个月要向朋友借1000块,她还是嫌你钱少,把你踹了。
 好不容易找个邻家女孩,感情甚好,学会了生活,一个月居然能存1000块,没想到在你憧憬未来的时候,她家里人不同意,把你们拆了。
 于是你发奋图强,终于工资涨到了5000块,变成白领,开始泡酒吧,追美女,给人家100块的小费。某一天,在街上碰见甩你的前女友,很奇怪自己当初怎么会看上她,她是那么的没品味。
 30岁的时候,你有了10万块存款,不过你觉得很疲惫,想找个地方,可以踏实地睡。
 于是你结婚了,存款变成了贷款,每月还要还上3000块,不过你和妻子的工资加起来有1万块,你一点都不觉得累。一晃几年过去,你还清了贷款还存了5万块。
 你的孩子也长到六岁,你不希望他重复你的生活,于是想送他到外国,可是人家一张嘴就是20万,你心里暗骂“这帮黑心的老外“。愿望虽好,没钱也是白费,你的孩子还是在国内,一直长到22岁
 60岁的时候,你退休了,儿子要结婚,向你要了40万块,你没嫌多,反到觉得花在自己儿子身上,比送给老外实在。过了一年又一年,你对数字不再敏感除了自己的年龄。
 有时候你躺在床上还在想,我怎么还这么结实,是因为我补了钙还是上帝希望我健在。 
 终于你安息了,墓碑上刻着你生活的年代1980--2046

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() ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值