无题 (一)

    自从上周二哥离开深圳后,家里又只剩下我一个人了。每天回到家,除了听到了自己若有若无的呼吸声,能感受得到的,就只剩下还算有规律的心跳和心里某个地方的触动。

    夜已深了,窗外街道上的行人渐渐稀少,商铺也准备打烊了,人们也都快进入梦乡。就要睡了么,就要到那个人类要花生命中三分之一时间呆的称之为床的地方, 同样也是称之为世界上死亡率最高的地方, 打发我接下来的时光吗? 真的不想睡, 不想停止目前的思想去进行一段无聊的生命历程, 并迎来生命中新的一天,明天,将会是什么样子呢?我是个资质平庸的人,可我不愿意让自己的思想平淡,我想去痛苦的思考,去探寻还无法预知的世界,这样也许可以证明我还活着。

    我想起了杨墨,那个天才少年,他在自己的世界里快乐着,这个世界及这个世界的人们却给他带来痛苦,最终他选择了死亡。也许他并没有死,他只是一直活在另一个更加精彩的世界里,那是怎样的一个世界呢?我无法看到,因为我没有他的天赋异禀。所以我如同这个世界上许许多的人们一样,可以不用像他那样痛苦,可以一直快乐着,麻木地快乐。其实,正是因为我们不能像他那样有卓越的才华和情感,才这样麻木地快乐,没有“痛苦”,这何尝不一种悲哀呢?

    迷迷糊糊中,被窗外的风雨声惊醒,一只塑料袋被风卷起在房间的角落呼呼作响,上下跳跃,那是什么声音呢,我有些害怕。 

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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