无题 (二)

思绪.博客
    其实生活中有很多琐碎的事情或琐碎的心情, 却没有记下来, 也许自己对发布上去的每一篇文章的要求都比较苛刻吧。首先要取个能表达主题的名字吧, 然后能有条不紊地描述开来, 要做到有事可述、有情可诉。要不别人读之无味,岂不是浪费了大家的表情,还有网络资源?
    每每在夜深人静之时,脑子里会蹦出很多心里想倾诉的事情,以及一些觉得有哲理性有用的话,但那个时候已经不想再打开电脑了。而当闲暇时坐在电脑前准备正儿八经地敲些文字时,却因脑海里却难以拼凑支离的记忆而作罢。
    平时聊天中我总会注意好友是否有博客,如果有总会认真地拜读,因为这是除了平日交流之外了解对方的方式,因为它没有诉说的对象,或者说只是对自己说,是最真实最朴实无华的吧。可能也是因为如此,我对自己写的东西总会苛求,不希望一篇杂乱无章晦涩无味出现在公众的视线。也或者说更多地时候,自己的思绪很乱,自己也搞不清在想什么,就更难用文字完整地来表达了。 

离别.人生
    又有个朋友要离开了,心中有再多的不舍,也无法违背天下无不散之宴席的规则。很久以前看过一篇文章,作者形容人生就如乘公共汽车,我想也有道理。人生的过程就如一段旅程,其他的乘客就是自己生活中相遇的人,在一段时间的相处后,有人在某一站要下车,开始他新的旅程,这样就有了离别。而也有人不断地上车,所以我们又不断地认识更多的人。这样亦聚亦散、周而复始,构成了多
姿多彩、悲欢离合的人生。
    许多我们相识的人已经成为过去,汇成记忆的长河在身后无声地流淌,无许不会再想起,但至少在我们生命出现过,这也许就是人们所说的缘份吧。两人的相逢,如同两条相交的直线,来自不同的地方却在生命中的某一刻相遇,就会发生各样各样的故事。到了离别时候,两人又会顺着各自的方向继续前行,又会遇到生命中另外的有缘之人。这样许许多多相交的直线就构成了庞大的网络,这样人
与人之间就构成了各种各样的关系,这样也有了社会,有了文明,有了人类的进步。
    我时常会想前以前遇见过的人,他们是不同年龄不同职业不同性格的人,却在不同时间不同地点出现我的生活中。而如今,他们都在哪里呢,现在过得怎么样呢,是否也会和我一样,偶尔会想起在他生活中曾经出现过的我呢。回忆已是过去式,唯有好好珍藏细细品
味,或许这就是人生的意义所在吧。因为在我们老了的时候,我们整个的人生,就是那段已成过去式的回忆。
     而我们无法预知以后的岁月中将会和谁相遇,所以人们有了各种各样的憧憬,我们未来的爱人、孩子、朋友...都会在未来的某一刻在我们生命中出现,所以我会期待着那一刻...

房间.家
    下班回到家, 房间里空荡荡的, 没有丝毫生气。这里所说回到家的家,并不是真正意义上的家,而只是我在这个城市里一块栖息避风
雨的地方。所以只能称是房间,要想成为家还得有一个比较漫长的过程。它们之间的差别,就是每天回来时家里灯是否已经亮着,是否已有饭菜飘香,两个人的世界,或三口之家或许才会是这样吧。
    每天在这个房间里吃饭睡觉,度过一天中的大部分时间,在还没有成为家的房间里,不仅可以避风雨,一堵薄薄的墙还可以将世事的烦恼暂时隔离,完全抛诸脑后不去理会。每天回家上上网,听听音乐,看看杂志,困了就睡,乐哉悠哉。在每个夜深人静时候,躺在床上看着黝黑的天花板,脑子里格外清醒,所有关于自己过去的事情,现在的痛苦和快乐都在脑海里涌现。人能有闲暇的时间清醒地思考也何尝不是件快事?不过凡此种种,自己的房间也算是一个家吧,一个人的家。

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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