我们是否准备好了如何和外星人打交道

                                                                              --电影《阿凡达》观后感

作者:朱金灿
来源:
http://blog.youkuaiyun.com/clever101

 

 

       朋友来访,推荐我看《阿凡达》。还没看完,我就想:这真是一部值得看第二次的影片啊!说实话,《阿凡达》可以聊的元素实在太多了,比如它的3D效果,比如它的不同星球的人之间的爱情,比如未来科技的展望等等。但是我下面聊的是一个严肃的角度。

 

      看了一些美国科幻大片,发现了他们的一个思维共同点就是面向未来。当机器人还是我们这个社会的稀罕物时,别人已经在思考人类如何和机器人打交道,比如《机械公敌》;当我们还在高考作文中讨论假如记忆可以移植,别人已在模拟记忆移植的情景和影响,比如《记忆裂痕》。相反的是国产影片则是总是停留在过去历史的近乎贫乏的想象,比如《满城尽带黄金甲》和《夜宴》之流的。还是回到主题,《阿凡达》其实还是没有逃离面向未来这个思维共同点。

 

      未来是什么?未来是一个不确定体。比如人类发射了种类繁多的探测器,其中的一个重要任务是寻找地球外的文明(通俗地说就是外星人)。但迄今为止,人类还没有足够的证据表明外星人的存在。但是这不会妨碍我们在电影里想象外星人的存在。假如外星人存在,带给人类的一道重大问题是:人类和外星人的关系应该是怎样的?电影《阿凡达》其实要探讨的就是这一重大的命题。

 

      思考未来问题,人类的历史教训可以提供参考智慧。西方殖民者为对亚非拉国家的侵略行为辩护的一个振振有词的理由是:先进国家有权力对落后国家进行改造。比如至今,依然有日本人认为当年侵略中国,是先进文明的国家对野蛮落后的国家的战争。而电影《阿凡达》则在一定程度上颠覆了这种传统的先进和落后的观念:不是能造出飞机大炮计算机芯片机器人就是先进,生活在原始森林靠狩猎为生就是落后。更为重要的是,如果按照所谓的先进有权改造落后的逻辑,那么是不是假如未来我们碰到的外星人看起来比起我们落后,我们就有权奴役他们;而如果他们比我们先进,他们就有权奴役我们呢?我想趁我们还没遇到外星人之前,我们最好想清楚这个问题。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/lanzhi/archive/2010/01/03/6471099.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速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)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``Et`分别代表沿x轴、y轴时间轴的像素强度变化;`gray1``gray2`用于存储当前帧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效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、EyEt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。通过深入理解优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性实时性能。 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,能够有效捕捉理解动态场景中的运动信息
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