来自Paul Potts的感动(博客搬家,2007年写的)

本文作者分享了自己在深圳快节奏生活中对梦想的坚持与追求。通过观看Paul Potts的视频深受触动,一个普通的手机推销员凭借不懈的努力实现了自己的歌剧梦想。这不仅仅是关于成功的励志故事,更是对每个人内心深处那份未曾放弃的美好理想的呼唤。

一直以来做为社会金字塔的低层,对美好的追求,对理想的追逐,在生活的磨砺中,已经抛到脑后。

深圳两年的生活,整天的上班,下班,加班....有时候我真的很想用WinRAR工具把工作压缩一下...对美好对理想的追求,不是我不去想,是我没时间去,甚至没时间没精力去想。

在网上闲逛的时候,看到Paul Potts的视频(http://www.youtube.com/watch?v=1k08yxu57NA),一个手机推销员。第一次上台时,那种害羞,无法演示的自卑、粗糙的服饰,显得那么的pool,当他说出:"to sing Opera."估计大多数人都只是想他在自取其辱。音乐响起,当唱起<<今夜无人入睡>>,优美的声线犹如深夜划过天空的流星,照亮了每个人心时,很难想象,高贵优雅的歌剧从这个35岁的手机推销员嘴里唱出的。

Paul Potts成功了,他的成功带给我的感动,远不及他在生活的逆境种,不放弃对美好,对理想不懈的追求带给我的感动!他也应该成功!


### Potts模型在图像分割中的应用 #### 方法概述 Potts模型作为一种特殊的马尔可夫随机场(Markov Random Field, MRF),广泛应用于图像分割领域。此模型假设相邻像素更可能属于同一类别,从而引入了平滑先验约束来减少噪声影响并保持边界连续性[^3]。 #### 数学描述 对于给定的离散标签集合 \( L=\{l_1,l_2,...,l_k\} \),其中 k 表示不同的区域数目,在Potts模型框架下,能量函数定义如下: \[ E(x)=\sum_{i=1}^{N}\theta_i(x_i)+\sum_{<ij>}[V(x_i,x_j)] \] 这里, - 第一项表示单个节点的能量项; - 第二项则反映了边之间的交互作用,即两个相连节点间的差异惩罚因子 V(xi,xj) 当 xi 不等于 xj 时取正值,否则为零。 具体到图像分割任务中,可以将上述公式简化为仅考虑邻域间的一致性损失: \[ U(X)=\lambda\cdot\sum_{p,q\in N_p}|I(p)-I(q)|\delta[X(p)\neq X(q)] \] 此处 λ 是控制平滑程度的参数;\( I(\cdot) \) 和 \( X(\cdot) \) 分别指代原始输入图片强度以及待估计的目标标签场;\( N_p \) 定义了 p 的四近邻或八近邻结构;δ[] 函数用来判断条件是否成立,当且仅当括号内表达式为真时返回1,反之为0。 #### Python 实现案例 下面给出一段简单的Python代码片段展示如何利用PyMaxflow库实现基于最小割(max-flow/min-cut)原理求解Potts模型下的最优分割方案: ```python import numpy as np from pymaxflow import Graph def build_graph(image, beta): height,width=image.shape[:2] g = Graph[float]() nodeids=g.add_grid_nodes((height,width)) structure=np.array([[True,True,True], [True,False,True], [True,True,True]]) edges=g.add_grid_edges(node_ids=nodeids, structure=structure) # Unary potentials (data term) for y in range(height): for x in range(width): pixel_val=int(image[y][x]) source_weight=(pixel_val)**2/(2*beta**2) sink_weight=((255-pixel_val)**2)/(2*beta**2) g.add_tedge(nodeids[y][x],source_weight,sink_weight) # Pairwise potentials (smoothness term) pairwise_cost=beta g.set_all_terminal_weights(pairwise_cost,pairwise_cost) return g,nodeids if __name__=='__main__': from skimage.data import coins image=coins() graph,nodes=build_graph(image,beta=8.) flow=graph.maxflow() segments=np.zeros_like(image,dtype=bool) for i in range(len(nodes)): for j in range(len(nodes[i])): segments[i,j]=(graph.get_segment(nodes[i][j])==graph.SINK) import matplotlib.pyplot as plt fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(ncols=2,num='Image Segmentation') ax1.imshow(image,cmap='gray') ax2.imshow(segments,cmap='gray') plt.show() ``` 这段程序首先构建了一个由原图各点构成的网格状有向图,并设置了每条边上对应的权重值以反映数据项和光滑项的影响。之后调用了最大流算法计算全局最小化配置,最终得到了二值化的分割结果可视化输出[^4]。
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