美丽的青岛

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    几年前,青岛还有另外一个名字,叫做奇迹之城。有人以为这是巴黎,也有人以为这是柏林,可是这就是青岛。收集了一部分本地摄影师的作品。只为更多的人认识她。

 

基督教堂

 

 

这里的冬天,你还会觉得寒冷吗。

 

 

    很多人问我,青岛是一个怎样的地方。每次的回答都是,能想到的形容词应该是“可爱”吧,她不盛大也不堂皇。很多年前,有个人告诉我,这里有个别称,叫做奇迹之城。虽然不知道到底是他跟我开的一个小小玩笑还是一个善意谎言。我愿意相信。而这里,也是,我要带你生活的地方。

 

 

八大关。

 

    一座城,对有的人,只是一场经过。可对这里的人而言,这是家,是依赖。视角也不同。有的人满大街走,看到的只是人,或者地上丢弃的食品包装袋或者烟蒂。可有的人,是去体会人文的一种精神层面。眼睛里生出梁刺的人,再美的事物也会被轻易堂皇。

 

 

    浮影,光落。小团圆。

 

 

    在岛城的夜路里穿行。会慢慢地触摸到归属感。

 

 

    这里的生活,连时光都会安逸。似乎不曾老去也不曾道别。

 

 

奥帆基地。

 

 

栈桥

 

 

新的火车站

 

 

啤酒城。嘉年华

 

 

中山路。还是喜欢这些旧面貌。

 

 

中山路。改造整修后。

 

 

    我总以为,在京都才会邂逅美到极致的樱花。未曾想,抬头之隙,满目绚烂。

 

 

    小渔山。这里的生活,清澈明亮。流落着槐树的香气梧桐的覆郁。

 

 

    只是这样安逸的城市。即使那些流言蜚语,也会无地自容

 

 

    走过的地方,都是晴天。

 

 

栖霞路

 

    一路走过去,告诉我,你遇到的夏天,是什么样子的。

 

 

海大附近

 

    生活在这样一座安逸小城里的人们,内心已经足够的坦然宽容。

 

 

海大鱼山校区。

 

 

水产院。

 

 

 

木栈道

 

 

斯泰尔修会圣言会会馆。

 

 

 

广西路。

 

 

八大关宾馆院内。

 

 

韩国城。

 

 

沙子口。

 

 

浙江路安娜别墅。

 

 

沂水路原半岛的早报编辑部对面。

 

 

恒山路 

 

 

湛山一路,希区片场

 

 

6浴

 

 

 

    这,就是青岛!

 

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### 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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