无题

 

那天,青突然发短信和她说:
晚上陪我
 “心情不好么?
 “……”
当她提着奶茶走到他楼下的时候,发现高高的楼角上,他漆黑的窗,她突然后悔了,不应该拒绝的,人在有些时候,总是那么脆弱,脆弱到不能承受一点点拒绝和伤害。而当他像个孩子一样无助的时候,你怎么可以离开,怎么可以拒绝呢……
在哪里,我来找你……”
算了,我什么都不要
你在哪里?
我想流浪”……”
对不起
她在高高的楼下站了一会儿,转身离开。昏黄的路灯,照着樟树斑驳的影,一步一步走上池塘的石级,心里有多少的不忍,一个28岁的大男孩,一个在夜里不肯回家的人,独自躺在冰冷的路边,……,她真的不懂了,怎么忍心?人为什么总是要承受那么多。曾经,她以为他是开心的,至少是幸福的,因为等待了那么久,终于等到了他所想要那个从前,怎么叫做有情人终成眷属。可是世间百般,仿佛还刁难不够深,又经常像个受伤逃离的孩子一样,逃回来,身上带着伤。如此,如此……
如果你是我的,如果你是,我一定会等你回来,不管多晚,不管你去哪里,我一定会乖乖等你回来,可惜你不是。最近,她已经学会了很多,学着走路不要再回头,学着冷漠,学着把一些东西看轻再看轻,轻到当它压在心上的时候,不会再疼痛。
周围很静了,如果在白天,这个池塘里可以看到雪白的睡莲,莲叶下面满是嬉戏的鱼群。傍晚太阳的余温尚未散尽时,石凳上满是紧紧依靠在一起的情侣,悄声的说着话。她突然记起第一次见到他的时候,那个芳香四溢的春天,他的笑容和声息像淡淡的花香一样温和。一度,她以为他是现代世界里不着一点尘喧的隐士。
后来,她做了听者,看他双手环抱着膝盖安静的坐在那里,眸子里满是温柔的诉说,从前有个人像亲人一样在他身边,一起走过的岁岁年年。在后来,他终于回到了从前。可是凡事并不尽如人意,还是彼此为难。或许,她是那个问题的所在?还是那些人彼此间存在更大的问题?
当她走上大路的时候,一个喝醉酒的黑人走过来,很无礼的挑逗,她用蹩脚的英语终于挣脱,这些身在异国的留学生,假期来临的时候,同伴都回了家,寂寞的味道更重一些吧。终于看到宿舍楼亮着的灯,雯雯妹一定还在玩游戏。
 这个夏天,仿佛伤心和落寞的人特别多。
 
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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