父亲的心

关于这篇文章,我只想说:

这是一篇命题作文。
这是一篇诉说自己内心的作文。
这是一个含蓄的人想告诉她的父亲的。
这是原创文章,请勿私自转载。

父亲的心

文/Pleiades_Antares

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“把预习作业拿出来,放到桌面上摊开,我检查”。语文课上,李老师说道。吵闹声中,我默默地把手伸进书包,装模做样地在书包里翻来翻去,假装自己在找的样子。事实上,哪里需要找呢?我不过是没有做罢了。不好,老师先检查的竟是我们组,这该怎么办?老师一步步向我走来,我心跳动的也越来越快,直到——“陈星月,你的作业呢?” 我一时间不知道该怎么回答。我应该撒谎,还是诚实地招出没有写作业的事实?犹豫了一下,我说:“我落在家里了。”本以为这样便能过关,没想到老师直接打开了我的书包,找到了放在最显眼位置的那张白白的预习卷子。“这是什么?”老师问道,“这是你的作业吗?” 我揶揄着,不知所言。

那是我五年级的事了。在学校课上游刃有余的我,在辅导机构里却是吃力极了。做题不光要用的时间长,正确率还很低。而每次上完课后,在接我回家的路上,父亲往往会与我讨论当日的学习内容,以及我遗留的各种问题。而渐渐地,随着知识难度的提升,题目不再是一想便知的了。看着不会做的题,我的眼神愈发涣散、迷离,眼前的一行行字,一个个数字似乎变成了蚂蚁,爬来爬去,想抓也抓不住,只能无奈地静静看着。父亲见了,没说什么,只是去了一趟文具店。

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父亲买了草稿本,大尺子…… “喏,以后每道题,不管你会不会,只要有一丁点相关的念头,都写上去。” “这有什么好的!浪费时间浪费纸张浪费笔墨,又一点帮助都没有!” 真是搞不懂父亲为什么如此钟情于草稿本,明明没有多大用处——我把所有思路想法都在草稿本上写了,却仍然没有任何帮助。这样的想法大约从我五年级一直持续到初一。当然,在这期间,父亲一直都强烈要求我使用草稿本。多奇怪,父亲可以接受我躺在床上做题,可以接受我边吃东西边做题,却无法接受不用草稿本的我。无论这后事如何,在最开始的时候,父亲与我因为草稿本而大吵了一架,而正是因为那些习题都要写在这个“可恶的”草稿本上,“浪费了”太多时间,导致我没有写完最常被检查的语文作业。于是,便出现了最开始的那一幕。说真的,我一直搞不明白父亲。

直到这个学期,由于有些需要大量计算的卷子实在是太密了,我开始主动地使用草稿本,才逐渐意识到了它的好处。自从有了草稿本,我可以冷静地从整体分析题目,不再只纠结于某一小部分地运算;在发现答案不对以后,可以找到自己的错因所在;以及最重要的一点:从心态上让人从一开始的紧巴巴到“空”“宽”,这魔力一般的神奇力量也使我在做题时正确率大大提高。 就这样,我攻克了一道又一道我原以为自己不会的竞赛难题,甚至将其应用在了月球基地相关设计这样庞大的工程上。我这才终于明白了父亲曾经的用意。现在,我非常感激父亲曾经的坚持,是那坚持让我养成了使用草稿本的习惯,是那坚持让我得以在自己需要的时候省去许多不必要的麻烦,父亲的远见着实让我又是感激又是感动。
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以前每个周六的傍晚,父亲会带着我到一家“百姓肉饼店”,店里头很大、很空,父亲每每与我买上几块肉饼,剩下的时间里便在那儿与这些数学题苦战。上周六因为办事偶然路过那里,肉饼店居然已经关门,那一片都换成了美术博物馆。我这才突然想起家中还留存着的我的第一个草稿本,里面有很多烦躁时的涂画,也有着父亲严谨工整的演算过程。如今这里早已大大地改变了,我从在那里“吃肉饼”变为了静静地看“美”,正如我从沐浴在爱中变为了细细品味那爱。

【完】

转载于:https://www.cnblogs.com/irischen/p/love-from-father.html

### 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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