阅读欣赏推荐之(七)——纪录片《一根绳子有多长》

这部纪录片通过研究绳子,探讨了测量、数学、物理学与分形的概念,揭示了绳子在历史文化中的重要性,以及人类文明选择简化模型解决问题的过程。

《一根绳子有多长》是英国广播公司(BBC)在2009年出品的纪录片,这部纪录片以一跟绳子作为主角,通过运用现代科技手段,结合历史学、文化学、物理学等多个领域的知识,对绳子进行了全方位的研究。在古代,绳子被用来作为测量时间的工具,同时也被用于编织各种形状和大小的物品。

一根绳子有多长?只要能找到一把尺子,只要有基本的数学常识,任何人都能在十秒之内解决这个问题。那么,为什么BBC要花60分钟来深入探究这个看似浅显的问题?原来,在我们看来再平常不过的“测量”问题,居然被看作数学的起源。绳子本身没有数学意义,是“测量”赋予了它们“长度”的概念。在本纪录片中,主持人和一位特约数学家,将以一条再普通不过的绳子为载体,带我们走近国家物理实验所。

这部纪录片以主持人要测量一根绳子的长度开始。他发现测量一根他发现,测量一根绳子有多长,有一分钟版本和60分钟版本。一分钟版本就是你拿着绳子,把绳子拉直,对准尺子的刻度量出这根绳子是32厘米。60分钟的版本,是你要追求更精确的测量方式。

于是主持人开始了精确测量之旅,他来到了国家测量中心用,探寻了各种的标准尺度,最后用激光测量出绳子的准确长度是319.442毫米。但他还想知道可不可以更精确?于是找到了数学家马库斯。马库斯告诉他,这个绳子是无限长的,没法测量。因为你一开始测量的时候,没有考虑绳子上的细节。就像地图,有很多很多的细节,你把这些细节考虑进去的时候就会发现它的长度要远远超过你原先预测的长度。

而绳子不是光滑的,你放大再放大会发现上面的细节非常非常多,如果把把绳子的这些细节都考虑进去的话,会发现绳子是无限长的,这就是数学上的分形。主持人开始迷糊了,同时他也开始明白:越想测的精确,你就要考虑越小的尺度,那么尺度越小,测量就变得非常非常的难,既然万事万物都是原子组成的,那可不可以请物理学家来帮助我们从原子的角度测量绳子有多长呢?而当主持人找到物理学家的时候,物理学家告诉他,绳子的边缘是模糊的,因为量子物理具有不确定性,也有测不准原理。放在微观尺度来说,每一次绳子的边缘都有变化,你不可能测准。那么从这个意义上说,绳子是不具有长度的,长度是被我们创造的。

这个世界很复杂,超乎你的想象,但我们总要去用数学解决现实问题,那么我们就选了其中一个模型——拿简单的直尺来跟这根绳子比对,量出绳子就是32厘米——我们选择了这一个模型来简化我们生活中的问题,够用就可以了。所以最后主持人告诉数学家马库斯,他的绳子就是32厘米。主持人的这趟测量之旅并不是来告诉我们测量思维的,而是通过一根绳子的长度,让我们看到现象背后的深刻,让我们感受到探究的乐趣,最后回归到数学的模型思维。数学家极力寻找的,不过是解释这个世界的模型而已,如果一个模型能够帮助你解决问题,那他就是一个好的模型。

我们学习数学做探究,也是为了掌握更多模型,当需要用的时候,能够调取模型,帮我们处理现实问题——如此才能说,你掌握了数学这个工具。这就是我对这部纪录片的介绍,可以跟孩子一起看看,挺涨知识的。没有复杂的公式,也很好理解,是对课堂数学的一种拓展。

比如,片中提到了古埃及人如何利用绳子进行建筑设计和金字塔的建造;古代中国人如何利用绳子进行水利工程和交通运输;中世纪欧洲人如何利用绳子进行城堡的建造和防御等等。

不同地域的历史文化背景下的运用,向观众展示了绳子对于人类文明发展的重要意义。同时,该片也通过对绳子的研究,引导观众思考人类文明发展的本质和意义。

总之,《一根绳子有多长》这部纪录片以一种独特而有趣的方式,向观众展示了人类文明发展史中绳子的重要作用和意义,同时也引导观众思考人类文明的本质和意义。这部纪录片不仅仅是一部娱乐作品,更是一部具有深刻思考和启示意义的作品,值得孩子们观看和品味。

在VisionMaster中,要实现将一根绳子的图像分割为三个固定长度的区域,通常可以通过图像处理与分析模块结合几何测量工具来完成。该任务的核心在于识别绳子的整体轮廓或中心线,并根据长度比例进行等分或按固定长度划分。 ### 图像分割的基本步骤如下: 1. **图像预处理** 使用图像增强工具对绳子的原始图像进行去噪、对比度增强等处理,以提高后续处理的准确性。可以使用VisionMaster中的滤波器或直方图均衡化工具完成。 2. **边缘检测或轮廓提取** 利用边缘检测算法(如Canny、Sobel)提取绳子的边界,或者使用分割工具(如阈值分割、区域生长)提取绳子的完整区域。 3. **骨架化或中心线提取** 对提取出的绳子区域进行骨架化处理,以获得绳子的中心线。中心线可以更方便地用于长度测量和区域划分。 4. **长度测量与分段** 使用VisionMaster的几何测量工具(如测量线段长度)沿着中心线测量绳子的总长度。根据总长度和设定的固定长度,确定三个区域的起止点。 5. **区域划分** 在绳子的中心线上按照计算好的起止点标记分割点,并将绳子划分为三个固定长度的区域。可以通过绘制ROI(Region of Interest)来标记每个区域。 6. **结果可视化** 将分割后的三个区域用不同的颜色或标注显示在图像上,以验证分割的准确性。 ### 示例代码(伪代码) 以下为一个伪代码示例,展示如何在VisionMaster中实现绳子图像的分割: ```python # 图像预处理 image = load_image("rope_image.png") enhanced_image = enhance_contrast(image) denoised_image = apply_median_filter(enhanced_image) # 边缘检测 edges = canny_edge_detection(denoised_image) # 轮廓提取 contours = find_contours(edges) # 骨架化处理 skeleton = skeletonize(contours) # 长度测量 total_length = measure_length(skeleton) # 分段计算 segment1_end = fixed_length1 segment2_end = fixed_length1 + fixed_length2 segment3_start = fixed_length1 + fixed_length2 # 区域划分 segment1 = create_roi(skeleton, 0, segment1_end) segment2 = create_roi(skeleton, segment1_end, segment2_end) segment3 = create_roi(skeleton, segment2_end, total_length) # 结果可视化 visualize_segments(segment1, segment2, segment3) ``` ### 注意事项 - **固定长度的设定**:需要根据实际需求或应用场景设定三个固定长度的具体数值。 - **图像分辨率**:确保图像分辨率足够高,以提高分割的精度。 - **中心线提取的准确性**:骨架化处理需要保证中心线的连续性和准确性,否则可能影响后续的长度测量和分割。 通过上述步骤,可以在VisionMaster中实现将一根绳子图像分割为三个固定长度的区域。具体实现时,需根据实际图像调整参数和工具的选择,以获得最佳效果[^1]。
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