乔纳森-艾维

  乔纳森-艾维

  他在采访中表示,推动他和苹果团队研发iPhone的首要推动力是,10年前的手机十分平庸且难用。

“推动我们研发iPhone的一个很重要的推动力是,我们对当时我们使用的手机十分不满意。”艾维说道 http://blog.sina.com.cn/s/blog_88694adc0102xdk3.html

  “为什么?”《纽约客》编辑戴维-雷姆尼克(David Remnick)在台上向他提问道,“就因为它们的手感很糟糕,性能不强大,外观丑陋?你们满意的地方是什么?”

  “这些我都考虑过。”他用他标志性的英国腔回答说。他的声音因经常出现在苹果的宣传片上为大家熟悉。“当时的手机做的很差……在我看来,它们用起来是很方便,但没有体现出厂商的进取心。我很难对这样的手机感到满意。我认为,我们是一家非常重要的公司,我们至少应该用心尝试一次。”

  艾维参与设计了苹果的许多知名产品,包括iPod、iPhone和iPad。正是这些产品把苹果从破产边缘拉回来,并使之成为全球市值最高的上市公司。

  艾维在采访中多次提到苹果对高标准的追求。http://blog.dqccc.com/s/article_9344749.html

  “如果我能跟全球最优秀的硅芯片设计师坐下来聊两个小时,我会再高兴不过了。我们之间的共同点是,我们都怀有好奇心,追求卓越。我们可能永远到达不了那种境界。通常情况下,我们做不到。但是,对真正想要做出某种东西的追求让我们打造出一些优秀的产品。”艾维说道。他手上戴着白色表带Apple Watch,身上穿着淡蓝色的T恤和一条宽松的休闲裤,脚上踩着一双软皮平底便鞋。

  与乔布斯共事

  乔帮主

  “我之前从来没有这样的经历,在那以后也没有。我们一见如故,经常能立刻理解对方的想法。”

  艾维和乔布斯成为了密友,每天一起吃午饭,也几乎每天都在一起工作。不过,乔布斯也对艾维提出了批评,说他“作为设计总监,完全没有效率”,因为那时的苹果产品水准欠佳。

  “你当时有为此感到生气或者难过吗?”雷姆尼克问道。

  艾维回答说,当时苹果的境况要比乔布斯说的要糟糕得多。“我对这家公司投入大量精力,看到它一点一点被边缘化,我很揪心。”

  苹果的创新过程

  “关于苹果的创新过程,我仍然感觉有值得一提的地方。在某个周二,我们仍然没有想法,周二就这样过去了。到了周三,想法开始显现。这个想法一开始总是试探性的,很模糊……朦胧到我们不知道如何去描述它,我们很难描述这种想法的重要性……一种朦胧的想法最后会变成一件强大的产品,这是最让我喜欢的地方。我能参加这样一个过程,我很感激。”

  研发iPhone X耗时五年

  艾维披露,iPhone X的开发从2013年就开始了,历时五年。

  在谈到iPhone X原深感摄像头的Face ID和Animoji动画表情时,艾维说,“我们花了五年时间研发相关技术。”

  这意味着,用户还在对iPhone 5S及其具有创新性的指纹传感器感到惊喜不已时,苹果就开始设计iPhone X了。

  起初,苹果试图研发一款无边框手机,但做出的原型机大且笨重。由于技术限制,他们只能做到那样。后来随着技术进步,他们的内部想法才得以变成现实。

  艾维说:“我们有一些想法,正在等待技术赶上来。”

  艾维说。“在99%的时间里,它不能正常运行。在开发周期的绝大多数阶段,我们遭遇到了各种各样障碍。


### 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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