无题

本次分享记录了一次从千岛湖镇出发,历经176公里环湖一周的骑行经历。第一天因遇到连续上坡路段导致行程延误,直至夜晚才抵达汾口;第二天则较为顺利,最终成功返回起点。全程充满艰辛与挑战,但克服困难后的喜悦令人难忘。

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5.11-5.12,176公里,千岛湖镇-汾口-千岛湖镇,环湖一周。相信这将会是我未来永远难忘的一段经历。

开始的计划是5.11中午从千岛湖镇出发,历经96公里前往汾口,18:00左右到达目的地。没想到走了大约20公里之后遇到了各种上坡路,尤其一段一公里的大上坡,让我们实在无法保持速度。全身各种疼,大腿完全是无知觉地在做机械运动,有无数次想放弃的冲动。如此艰难的挣扎,造成的后果就是从枫树岭开始的20公里山路只能摸黑前进,中间好几次撞到石头差点栽到地上。所幸的是有一辆自行车是有车灯的,不然还真不知道如何前行。最后到达汾口的时候已经是晚上快9点了。虽然远远晚于原定计划,但顺利到达目的地的喜悦还是让我们挺开心的。

5.12的路程相对来说是比较容易的,一路都是大缓坡,咬咬牙就都过了。中间在界首农庄吃了顿午饭。之后连续10个隧道,一路都还是挺舒服的。下午4点多,终于回到了出发点。算是完成了这次环千岛湖骑行。

这一段行程,真的感觉是对自己的一种历练+超越。在很多次想要放弃的时候,我都告诉自己,人只有超越自己、超越极限,才能成为一个无比强大的个体。和别人比较是没有任何意义的,能够战胜自己的人才是最优秀的。

PS:一路上各种哈雷机车,那叫一个帅气。。。据说是哈雷机车110周年纪念日,全国的机车爱好者都过来环湖庆祝。望而兴叹,啥时候自己也能成为一个哈雷机车车友呢?









原文出处:后端技术杂谈
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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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