无题一

      今天终于和部长说了:我想跳槽了。部长没有特意的挽留我,因为他很明白,当有这样的想法的时候,是用十头马车也拉不回的。只有到外面撞了一段时间以后,才会觉得当初怎么样怎么样。其实我离开的理由很简单——我只是想做一些我自己比较感兴趣的东西、做一些让自己觉的快乐的东西。部长对此也比较的认同,在这一点上,大家暂时还是达成了共识,我很Happy。

 

      前天去面试的时候,由于到的比较早,就到五台山上转了一圈。看到很多人在打乒乓球,而且技术也不赖,即使是四五十岁的,打起乒乓球来也绝不含糊。不禁发出感慨:国球不是吹出来的啊!田径场的周边有些石桌子,于是乎这些成了中老年人的天堂。即使是刚买完菜的大婶,也能从包里拿出个垫子和扑克牌,随便吆喝几下,一桌子八十分也就凑齐了。有时候还要带上几个在后面看的。那天,我也有幸就成了其中的一个看客。来了南京这么久,好像还没有认认真真的去打过牌。抱着这城里的牌打法是不是和我们乡下的一样呢的疑问,于是乎就看了看了几牌,结果很是开心,原来出牌的套路是一样的。我以为会有什么新玩法呢,原来。。。哈哈!

 

       至于面试的过程,更可谓是上穷水尽疑无力,柳暗花明又一村。其中的波折,整整花费了我一个下午,才把他理清楚。在此也就不说了。

OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是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的个重要应用场景,以下是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)**: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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