山寨明星

日前,一条“山寨刘翔”2000元接拍广告的消息让大众开始熟悉“山寨明星”这个新鲜 词汇,并让“山寨明星”广告成为网上火热一时的话题。前(2日)日,某知名视频网站上再次爆出一条“山寨明星”广告:“周杰伦”竟然成了某技校的代言人! 看见一个长相酷似周杰伦的帅哥突然蹦出“奔幸福大道,到某某技工学校”的话,众多网友被当场雷倒。而周杰伦的经济公司问讯后表示,他们正调查此事是否侵 权。

    周杰伦代言技校?

 

    昨(3日)日下午,记者在该视频网上发现,这条名为“山寨版周杰伦技校广告横空出 世”的视频正被点得火热,点开一看,视频长约1分30秒,画面里出现了3名女子,对着迎面走来的一名男子说道:“周哥哥,学技术找哪所学校好?”男子猛一 回头,答道:“奔幸福大道,到某某技工学校。”乍一看,其长相打扮与艺人周杰伦别无二致,发型也一模一样,甚至周杰伦那股子“跩劲儿”都学得惟妙惟肖!要 不是事先知道这是“山寨版周杰伦”,连记者都得被蒙。更雷人的是,该广告在“山寨”周董的同时,还“剽窃”了轰动一时的某品牌12生肖广告创意:高密度地 播出,整个广告一个动作总共重复了十几次,“山寨周杰伦”反复对着镜头说“学数控,到××技工学校”、“学厨师,到××技工学校”、“学电气焊,到××技 工学校”……

    “周杰伦怎么做起技校代言人了?”“长得真的很像啊!”不少网友对此纷纷惊叹。也有网友对此“周杰伦”并不感冒,称前不久就有一个运动鞋的广告,请来了假“F4”代言。

    山寨明星涉嫌侵权

    “山寨明星”的横空出世,不仅捧红了这些靠明星脸吃饭的草根,更让那些使用山寨广 告的厂商花最少的钱“骗”得最多的关注度。这种故意请模仿明星代言是否合理?对此,上海大学知识产权学院院长陶鑫良教授认为,明星自身拥有的知名度,不单 单是因为其长相,更多来源于自身的努力和发展。模仿者模仿明星的着装打扮和行为举止,无论是否直接借用明星的“名号”,都会给旁人造成一定的混淆和联想。 请来这些模仿者做广告的公司,就有了“搭便车”的嫌疑,对明星的合法权益造成了一定侵害。同时也有业界人士认为,法律难以追究这些“山寨明星”和厂商的侵 权行为,他们钻的就是法律的空子,大打“擦边球”。

    经纪公司着手调查

    对于自己被山寨,周董又持什么态度?据周杰伦的经纪公司透露,他们正在调查此事,如果发现侵害了周杰伦的权利,他们一定会委托法务人员采取行动,至少可以公开发表声明,否认周杰伦代言过那些产品,也就不会有歌迷影迷上当受骗。(肖姗姗)

    那些雷人的山寨明星

    1、山寨版刘翔

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    奥运期间,吉林长春一个名叫刘畅的男主播成为网络红人,因为他长相酷似刘翔,有商家专门花2000元请他拍广告。

    2、山寨版周华健

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    一家企业的皮鞋包装盒上印着“周华健”的照片,仔细一看原来是个长得很像周华健的人。

    3、山寨版F4

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    某运动鞋品牌的字体和当年热门剧《流星花园》的设计完全一模一样,厂家还找了几个年轻人模仿F4,拍的宣传照简直以假乱真。

    4、MP4版周杰伦

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    某品牌MP4宣传画上的明星乍一看真的很像周杰伦,旁边还有美术字:“杰出表现,无与伦比”,其中“杰”和“伦”两个字还特意被放大。



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转自:

http://news.xinhuanet.com/

转载于:https://www.cnblogs.com/fengju/archive/2008/12/08/6173944.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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