软技能

设计目标,并在执行过程中不断改进与完善

      没有目标就没有方向,没有方向就没有生活。

      在自己的人生规划中,一定要树立起自己的人生目标,这个终极目标还要不断分解,分到每一个阶段,使自己朝着这个方向前进。这个目标就像一个引路人,引领你走向自己希望的生活。倘若没有目标,你就以为自己无事可做,或者被牵着鼻子走。如在学校老师布置什么就做什么,去工作则是老板让你干嘛你就干嘛,这样太过被动了

人际交往非常重要

        人际交往非常重要,人是社会的一员,大家互帮互助。不交流是无法生存的。

        人际交往需要锻炼高情商,可以看看《哈佛情商课》、《人性的弱点》


人人都希望感到自己很重要


永远不要批评


换位思考


避免争吵



工作与面试

        突破常规,与公司内部人员建立关系。这样可以给自己提供更大的机会得到这个工作机会。

        未雨绸缪极其重要,时刻准备一份想去的公司清单,并与其内部人员建立关系。毕竟不是每个公司都能长久的生存下去的;或者这份工作不适合自己;又或者不小心与老板发生了争执,所以留给自己后路还是必须的。


        专业化很重要,毕竟你也不想找一个都不知自己究竟擅长什么的吧。在学习初期,工作之后可以广泛涉猎群书,但是在面试职位时,一定要有自己最擅长的领域,这样也可以让你面试时更加专注、全力以赴。

       Last but not least,入职前一定要擦亮自己的眼睛,看清楚合同上到底写了什么,不能因为急着找工作而被公司挖坑。

十步学习法      

    

1.了解全局

2.确定范围

3.定义目标

4.寻找资源

5.创建学习计划

6.筛选资源

7.开始学习,浅尝辄止

8.动手操作,边玩边学

9.全面掌握,学以致用

10.乐为人师,融会贯通

生活

        无论做什么,“想干出大事业,就要有坚定的决心,充足的信心和足够的耐心,否则,拥有再大的本事也不过是匹夫之勇”,不要由于一时的迷茫就止步不前,也不要因为留下的坏习惯使自己实力大打折扣。

        最后,健身很重要,无论多忙,请抽出时间来运动,保护好自己的健康。健康是1,其他都是0,只有保住了1,后面的0才是越多越好,否则再多的0也仅仅是0而已。

### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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