巧遇红楼梦中人

      提起曹雪芹先生的《红楼梦》有说不完的话题,我多年前就做了《红楼梦》的FANS。小说、电视剧、电影、音乐磁带、网站,能搜罗到的有关《红楼梦》资料都看的差不多了,今年年初开始的“红楼梦中人"选秀活动再一次掠过了我的心。

      可能是爱屋及乌吧,平时从不看选秀类节目的我还是把频道锁住了这档节目,在宝、黛、钗的决赛更是沉迷其中。印象最深的是宝玉的决赛,我心里理想的贾宝玉形象比较接近刘卓和徐舀,但最终宝玉选秀成了虚位以待,没有结果!
    
      舞台上宝玉的PK可能需要的是实力,但要见到红楼梦中人中的宝玉们需要的就是缘分了。在今年夏日的一个慈善活动中巧遇了红楼梦中人中的徐舀宝玉和闵春晓黛玉,赶紧合影留念一番。又一个初冬的傍晚在嘉里中心的一个酒会上再次巧遇 刘卓宝玉。
    
      当晚的酒会我刚刚与微软公关总经理交换完名片,彼此寒暄几句,这时看见几米开外一个卓尔不群的青年手握一杯红酒正在与人交谈。此人好面熟啊!我大脑中的影 像数据中心以每秒上亿次的速度搜索着,渐渐的我的脚步也开始向那位青年走去,身子越来越接近他,影像就越清晰,当我走到青年人身边时不由自主地喊出来:“ 你是红楼梦中人中的宝玉吧?,你唱的《神话》很好听吗!” 刘卓带一顶崭新的鸭舌帽,透出秀气的面孔,羞涩的样子吃惊的看着我,也许他没有见过象我这样上了年纪的粉丝。接下来的事情就更离奇了,在 刘卓的身边站着一位温文尔雅的女士,和蔼的对刘卓说:“你看 刘卓, 你到哪里都有粉丝吧!来咱们交换个名片!”说着就递给我一张名片,我也礼节性的回递一张自己的名片。这位女士接过我的名片看到上面印的名字大声喊到:“王 开源!你就是今年四月二十日在北京大学抗议比尔 盖茨的王开源?!”我应声说:“是”!那位女士又接着大声说:“我当时也在现场,你的事情使我当天损失20万元!”我当时惊了一下,天哪!我得罪的人太多 了!我赶忙问:“怎么回事?我不知道啊!”她随后给我们讲了那天北大发生的抗议事件她的所见所闻及她未完成的与比尔 盖茨的公关事宜,大家听候哈哈大笑,我知道这位女士也是今年4月20日由于我的行为遭受损失的人,我连忙向她致歉。后来经 刘卓介绍才知道她原来是 刘卓的师姐,大家把话说开后就彼此成为的朋友!
    
       刘卓的师姐叫 任家语,中国外交公关协会秘书长,给人第一印象总以为是港台人。 刘卓是一个青涩的大男孩,在人多的地方有些腼腆,清澈的就像一瓶纯净水,不管是 刘卓也好,徐舀也好,都比电视上看着还要精彩。相信他们的艺术生命刚刚开始,一定会有一个美好未来,我衷心地祝福红楼梦中人,希望他们事业有成!

后记:
    
     听说, 刘卓的师姐在下月7日要为 刘卓举办一个Party,主题是 "红楼宝玉卓尔不凡---手镯国际首场团聚会暨刘卓生日会",届时,将表演“宝黛初会”片断现场还有红楼知识抢答,并赠送精美奖品。著名红学专家周岭老师将出席本次活动,同时,将有外国驻华使节,外国驻华商会代表,京城IT精英,商界,时尚界,文化艺术界及传媒界知名人士也将莅临本次酒会, 刘卓的姐姐也将从长沙赶来,再次一起演唱《神话》。天娱传媒旗下的“快男”和“超女”也要派出神秘嘉宾出场致贺。















本文转自arthur593351CTO博客,原文链接: http://blog.51cto.com/arthur5933/114078 ,如需转载请自行联系原作者

### 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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