无题小说3

车子冲上立交桥,闻婧停止了和那个司机的狂侃。我琢磨着那司机早被她侃昏菜了,现在上了交通复杂的地段当然不能拿生命开玩笑,一车三命的事儿。
  闻婧闭嘴的时候我打量了她一下,发现今天她穿得格外万紫千红。闻婧穿衣服特诡异,隔三岔五地变个造型,我还真受不了她那亦真亦幻的风格。
我说,又不是去化装舞会你没事儿扮个火鸡干嘛?
你丫讲话真难听。我是在家憋气久了出来透透气,再不出来我就要霉掉了。打扮打扮证明我也是一红火的热血青年。
你不用打扮已经很热血了,什么事儿少得了你啊。今儿个什么事把我招出来啊?
不是说了吗,一大帮子人在家闷得要抹脖子了,再不出来我估计得打车直接拉疯人院去。
我猛然意识到放暑假已经两个星期了,我整天在家睡觉看电影上网吃饭睡觉,小日子过得还蛮不错的,倒没怎么觉着日子难熬,相反我觉得自己都悠闲得要成精了。上个学期我过得特顺利,那几个老教授好像约好了似的给我齐齐打高分,我的成绩单上AAA打成一片,格外锦绣山河。所以这个暑假我过得特悠闲,想想一开学我就大四了,社会实践学期,我也是一大人了,想想就倍儿精神。
我正陶醉在我的壮丽前程中,闻婧冷不丁丢句话过来,哎,听说顾小北新交了个女朋友,今天也带来。她把声音故意压低,弄得跟咱俩鼓捣着杀人越货的买卖似的。
我挪了挪身子觉得有点不舒服,我说,又没人捏你脖子你给我正经说话。
我就奇怪了嘿,顾小北交新女朋友你怎么没个反应啊。
我有什么反应,陈谷子烂芝麻的事儿了。
闻婧没说话,依然摆出蒙娜丽莎的微笑,我看了觉得特别扭。你要是见着只火鸡这么对你笑你也别扭。
车子冲下高架开进市中心繁华地段,车窗外一片声色犬马纸醉金迷。
车又开了十分钟,我对闻婧说,你丫等会儿要再敢提那些老黄历的事我就灭了你。

车开到一家酒店门口停下来,我抬头见气派不凡再抬头见四星。我问闻婧今天谁买单,闻婧说,白松。顿了一顿她补充说,白松他爸。
其实用脚趾头想也知道是白松,只有他才这么财大气粗。白松他爸是政界高官他妈是商界高官,他们是我们班最子弟的子弟。其实白松本名叫颜白松,只是每个人第一次听他自我介绍的时候都会反问一句:白岩松?于是他以后对谁都介绍自己叫白松。弄得每个人对他都去姓叫名,听上去特热乎。
走进大堂的时候我和闻婧就看到了白松他爸爸。颜伯伯是我爸爸的朋友也是闻婧她爸爸的顶头上司。于是我们两个特亲热地迎上去左右齐喊“颜伯伯”喊得那叫一个清脆。
颜伯伯倒是泰然处之笑容满面的,毕竟是见过大世面的人,可他身后的那几个穿着黑色西装长着民工脸的人表情却很怪异。于是我聪明地意识到我和闻婧太过热情了以至于别人会以为我们是不良职业者在跑业务。于是我用眼色暗示闻婧,闻婧冰雪聪明当即把搂在颜伯伯脖子上的手放下来交叉握在身子前面做鹌鹑状说,颜伯伯,家父一直惦记着您呢,什么时间有空了您也来家里坐坐。于是颜伯伯笑得更开心了,后面的西装民工也松了口气。冰雪聪明的女孩子自然招人喜爱,这是定理。而像我和闻婧这样长得漂亮又冰雪聪明的女孩子自然更招人喜爱,这更是真理。不过也难怪那些西装民工会那样想,这年头,用我妈的话来说就是小姐们都一副大学生的打扮,而大学生却是一副小姐的打扮。乍一看满城奔走的都是不良职业工人,那叫一壮观。
其实今天是颜伯伯在这儿有饭局,白松也跟着来了,他爸爸就问他要不要找几个朋友来陪陪他。于是白松就将这一票狐朋狗友拉了出来。颜伯伯疼他儿子是出了名的。
电梯门口白松在那等人,白色西装,剪裁合体,一看就知道价格不菲。
闻婧在大堂中就和他勾肩搭背的,说,今天倒是人模狗样的啊,要结婚还是怎么着啊?
白松好脾气地笑着,特有风度地说,这不我请客吗,怎么着也得弄个人样来迎接你们啊。
闻婧说是啊,蛮有人样的,就是鸭子见了你也含恨而死。
白松说,姐,您这是夸我呢还是损我呢。
闻婧眉毛一皱,谁是你姐。

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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