金字塔LK光流算法

金字塔LK光流算法

constint MAX_CORNERS = 500;

void CImageExampleDlg::OnBnClickedButton8()

{

// TODO: Add your control notification handler code here

IplImage* imgA =

cvLoadImage("F://program//Book//Chapter4//OpticalFlow0.jpg",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);

IplImage* imgB =

cvLoadImage("F://program//Book//Chapter4//OpticalFlow1.jpg",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);

CvSizeimg_sz = cvGetSize( imgA );

int win_size = 10;

IplImage* imgC =

cvLoadImage("F://program//Book//Chapter4//OpticalFlow1.jpg",CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);

// The first thing we need to do is get the features

// we want to track.

//

IplImage* eig_image = cvCreateImage( img_sz, IPL_DEPTH_32F, 1 );

IplImage* tmp_image = cvCreateImage( img_sz, IPL_DEPTH_32F, 1 );

int corner_count = MAX_CORNERS;

CvPoint2D32f* cornersA = new CvPoint2D32f[ MAX_CORNERS ];

cvGoodFeaturesToTrack(

imgA,

eig_image,

tmp_image,

cornersA,

&corner_count,

0.01,

5.0,

0,

3,

0,

0.04

);

cvFindCornerSubPix(

imgA,

cornersA,

corner_count,

cvSize(win_size,win_size),

cvSize(-1,-1),

cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER|CV_TERMCRIT_EPS,20,0.03)

);

// Call the Lucas Kanade algorithm

//

char features_found[ MAX_CORNERS ];

float feature_errors[ MAX_CORNERS ];

CvSizepyr_sz = cvSize( imgA->width+8, imgB->height/3 );

IplImage* pyrA = cvCreateImage( pyr_sz, IPL_DEPTH_32F, 1 );

IplImage* pyrB = cvCreateImage( pyr_sz, IPL_DEPTH_32F, 1 );

CvPoint2D32f* cornersB = new CvPoint2D32f[ MAX_CORNERS ];

cvCalcOpticalFlowPyrLK(

imgA,

imgB,

pyrA,

pyrB,

cornersA,

cornersB,

corner_count,

cvSize( win_size,win_size ),

5,

features_found,

feature_errors,

cvTermCriteria( CV_TERMCRIT_ITER | CV_TERMCRIT_EPS, 20, .3 ),

);

// Now make some image of what we are looking at:

//

for( int i=0; i

if( features_found[i]==0|| feature_errors[i]>550 ) {

// printf("Error is %f/n",feature_errors[i]);

continue;

}

// printf("Got it/n");

CvPointp0 = cvPoint(

cvRound( cornersA[i].x ),

cvRound( cornersA[i].y )

);

CvPointp1 = cvPoint(

cvRound( cornersB[i].x ),

cvRound( cornersB[i].y )

);

cvLine( imgC, p0, p1, CV_RGB(255,0,0),2 );

}

cvNamedWindow("ImageA",0);

cvNamedWindow("ImageB",0);

cvNamedWindow("LKpyr_OpticalFlow",0);

cvShowImage("ImageA",imgA);

cvShowImage("ImageB",imgB);

cvShowImage("LKpyr_OpticalFlow",imgC);

}

一种基于图像金字塔光流的特征跟踪方法_江志军

第32卷第8期2007年8月武汉大学学报?信息科学版 G eomatics and Information Science of Wuhan University Vol.32No.8Aug.2007 收稿日期:2007205212。 项目来源:国家自然科学基金资助项目(40301040)。 文章编号:167128860(2007)0820680204文献标志码:A 一种基于图像金字塔光流的特征跟踪方法 江志军1　易华蓉2 (1　武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号,430079) (2　广东商学院旅游与环境学院,广州市赤沙路21号,510320) 摘　要:推导并实现了一种基于图像金字塔光流的角点特征跟踪方法。实验结果表明,该方法在不同运动幅度和运动方式下的检测跟踪性能较好,能够有效地应用于长序列图像的特征跟踪。关键词:图像金字塔;光流;特征跟踪中图法分类号:P237.3 特征检测与跟踪是基于连续图像序列的运动 结构重建问题[1](struct ure f rom motion ,SFM )研究的重要基础和关键技术环节,在航空航天、移动机器人定位、移动量测、交通等领域有着广泛的应用。图像特征的定义及检测方法多种多样,其中最常用的是角点特征[2]。基于梯度光流的角点跟踪方法实现起来相对简单,计算复杂度较低,而且能够得到相当精确的跟踪,如L K 方法[3]。然而,该类方法在应用中也有局限性,如仅适用于小图像运动[4],要求相邻图像间的目标运动小于1个像素。 本文方法基于图像金字塔的分层结构与多分辨率特征,同级别的图像分辨率层次上动态扩展。 1　角点特征检测 对三维重建应用而言,角点是图像的一个重 要的局部特征,它最小化了图像上重要的形状信息[2]。在有图像噪声和区域变形的情况下,特征跟踪考虑到图像上多方向强度(灰度)变化为一种稳定的结构,设想围绕图像中的每个像素点来建立某个小的窗口,使该窗口在不同方向上滑动一个小的距离,并计算该窗口内所有像素强度变化的平均值。如果在所有方向滑动时,窗口内的强度变化都超过了某一门限值,那么该点即可视为检测得到的待跟踪角点。 假设窗口滑动向量为h =(u ,v )T ,定义窗口像素的灰度方差和SSD 作为滑动后强度变化的度量(对彩色图像,首先进行灰度化处理)。对图像上任一像素点p =(x ,y )T ,则有: SSD (p )= ∑W ‖I (p )-I (p +h )‖2 (1) 对I (p +h )在p 点处作一阶泰勒展开近似: I (p +h )=I (p )+I x u +I y v (2) 代入式(1)中并写成矢量形式可得: SSD (p )= ∑W ‖D I h ‖2 =∑ W h T D T I D I h , D I =(I x ,I y ) T (3) 定义 D = ∑ W D T I D I = A C C B (4) 式中,A = ∑ W I x 2 ;B = ∑W I y 2 ;C = ∑W I x I y 。A 、 B 、 C 可使用各种常用梯度算子从图像上计算得 到,本文使用Sobel 算子[5]。SSD 表达式可简写为: SSD (p )=h T Dh (5) 对于n ×n 方阵M ,可以看作是n 维欧氏空 间的线性变换,其特征矢量确定了缩放变换的方向,而其特征值表征该方向上的缩放大小,即可以根据D 的特征值来确定图像强度变化的幅度。 若‖h ‖=α,λ1、λ2为2×2方阵D 的两个特征值,且λ1≤λ2,则

金字塔规则

【财富倍增中】详解金字塔建仓『原创』 [ 2009-11-04 14:01:20 ] 标签：无阅读对象：所有人 金字塔买入法则是全世界较为风行的建仓操作法之一，无论是欧美的投资大师，还是一般的投资基金，都使用“金字塔”买入法操作。金字塔买入法的特点就是将买入的投资品种的平均价格保持在次低价格。 该理念应该注意的问题： 这是一个长期的投资理念，例如从长期来看黄金长期趋势向好，若金价下跌，以金字塔的方式建仓最好，即价位越低，建仓数量越大。当金价回到正常轨道后，自然盈利。 二、如何运用金字塔法则投资黄金 1、对投资者经行分级建议： 对于不同状况的投资者我们采取的投资建议也不同，那么我们根据投资者所拥有的资金量进行分级，大致分为三级：A-10万以下 B-10万到50万 C-50以上（注：上述金额为家庭闲置资金的30%） 2、黄金价格的分布区域 根据近几年的历史数据表明，单年度的黄金波动幅度大概约20%-40%左右，今年的高低点区间波动大概为41%，最高1032，最低680，中间价格为850左右，根据这个波动幅度我们设计出二分法和三分法对价格区域进行划分： 1）二分法：二分法就是将价格划分为两个区间，即850以上，和850以下。 2）三分法：三分法就是在现有价格波动区间的基础上再划分为三个区间，即850以下，780以下和850以上。 3、如何运用二分法和三分法对A、B、C及客户经行建仓建议？ 1）A级客户：二分法 A级客户由于可用资金相对有限，如分多次建仓则略显零乱，若多个不同价格建仓则最终平均建仓成本必然说高不高，说低不低，达不到我们预计的效果，所以二分法较为适宜，根据金字塔建仓原则，价格越低买入越多，则在投资风险低的区域多量买入，在进入盈利区域后补齐筹码。即：850以下区域投资60%，8 50以上区域40%

opencv实现分水岭,金字塔,均值漂移算法进行分割

using System; using System.Collections.Generic; using https://www.doczj.com/doc/f712288478.html,ponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; using System.Diagnostics; using System.Runtime.InteropServices; using Emgu.CV; using Emgu.CV.CvEnum; using Emgu.CV.Structure; using Emgu.CV.UI; namespace ImageProcessLearn { public partial class FormImageSegment : Form { //成员变量 private string sourceImageFileName = "wky_tms_2272x1704.jpg";//源图像文件名 private Image imageSource = null; //源图像 private Image imageSourceClone = null; //源图像的克隆 private Image imageMarkers = null; //标记图像 private double xScale = 1d; //原始图像与PictureBox在x轴方向上的缩放 private double yScale = 1d; //原始图像与PictureBox在y轴方向上的缩放 private Point previousMouseLocation = new Point(-1, -1); //上次绘制线条时，鼠标所处的位置private const int LineWidth = 5; //绘制线条的宽度 private int drawCount = 1; //用户绘制的线条数目，用于指定线条的颜色 public FormImageSegment() { InitializeComponent(); } //窗体加载时 private void FormImageSegment_Load(object sender, EventArgs e) { //设置提示 toolTip.SetToolTip(rbWatershed, "可以在源图像上用鼠标绘制大致分割区域线条，该线条用于分水岭算法"); toolTip.SetToolTip(txtPSLevel, "金字塔层数跟图像尺寸有关，该值只能是图像尺寸被2整除的次数，否则将得出错误结果"); toolTip.SetToolTip(txtPSThreshold1, "建立连接的错误阀值");

三种光流算法的实现源码及测试结果

基于OpenCV的三种光流算法实现源码及测试结果 本文包括三种基于OpenCV的光流算法实现源码及测试结果。具体为HS算法，LK算法，和ctfLK算法，算法的原实现作者是Eric Yuan，这里是作者的博客主页：http://eric-yuan.me。本文对这三种光流算法进行了相关调试及结果验证，供大家在自己的项目开发中参考。 1.第一种：HS光流法（作者HORN 和SCHUNCK） #include"opencv2/core/core.hpp" #include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include"opencv2/highgui/highgui.hpp" #include #include #include using namespace cv; using namespace std; #define ATD at #define elif else if #ifndef bool #define bool int #define false ((bool)0) #define true ((bool)1) #endif Mat get_fx(Mat &src1, Mat &src2){ Mat fx; Mat kernel = Mat::ones(2, 2, CV_64FC1); kernel.ATD(0, 0) = -1.0; kernel.ATD(1, 0) = -1.0; Mat dst1, dst2; filter2D(src1, dst1, -1, kernel); filter2D(src2, dst2, -1, kernel); fx = dst1 + dst2; return fx; } Mat get_fy(Mat &src1, Mat &src2){ Mat fy; Mat kernel = Mat::ones(2, 2, CV_64FC1); kernel.ATD(0, 0) = -1.0; kernel.ATD(0, 1) = -1.0; Mat dst1, dst2; filter2D(src1, dst1, -1, kernel);

学习金字塔·终极学习方法：费曼学习法

学习金字塔 学习金字塔学习内容平均留存率被 1.听讲5% 动 2.阅读10% 学 3.视听20% 习 4.演示30% 主 5.讨论50% 动 6.实践75% 学7.教授给他人90% 习8.预习+讲授+复习99% 学习金字塔，以数字形式形象显示了：采用不同的学习方式，学习者在两周以后还能记住内容（平均学习保持率）的多少。

它是一种现代学习方式的理论。它最早是由美国学者、著名的学习专家爱德加·戴尔1946年首先发现并提出的。 学习金字塔内容： 在塔尖， 第一种学习方式——“听讲”，也就是老师在上面说，学生在下面听，这种我们最熟悉最常用的方式，学习效果却是最低的，两周以后学习的内容只能留下5%。 例如：蛙泳，老师给你讲了一遍理论知识，怎么游，你觉得你能掌握了多少？咱太谷也有游泳馆，或者咱可以找同学试试。 第二种，通过“阅读”方式学到的内容，可以保留10%。 例如：老师正常的讲课速度，一般来说是不够你既听课又做笔记的。你要认真听了就做不好笔记，你要认真做笔记了，你就根本没听进去。以蛙泳为例，分解动作有32个以上，你要光听课，等你下水一定懵逼，先干啥？在干啥来着？哦……先咕噜咕噜喝两口水就有灵感了。但如果恰好那节课你没听上课。但你认真翻阅了蛙泳那一节的体育课本，你要比听课的同学收获大。（因为大部门同学在听课过程中难免会分神，尤其是男女同学一起学游泳的时候，是吧？哪怕只走神5秒，少听了一个步骤，后边所有的都衔接不上了。这我们还是以全部集中精力听课为例。就日常学习状态来讲，大部分同学经常在上课过程中神游物外。而自主阅读不会这样，分神可以回头再看。） 第三种，用“声音、图片、影像”的方式学习，可以达到20%。

金字塔变换

基于金字塔变换的图像融合算法 有关多尺度分解方法的研究，始于1983年Burt P.J.和Adelson E.H.提出的拉普拉斯金字塔变换(Laplacian Pyramid ，LP)。其他金字塔变换方法大多是在此结构及其派生结构的基础上建立起来的。 按照塔式结构形成方法的不同，金字塔变换可分为高斯—拉普拉斯金字塔、梯度金字塔、比率低通金字塔、形态学金字塔等。 1、 拉普拉斯金字塔 在LP 分解中，首先对原始图像()0,f i j 进行低通滤波；然后进行下采样，得到低频分量，即原始图像的近似分量，再对该低频分量进行上采样，对上采样得到的分量进行高通滤波，并将高通滤波后的分量与原始图像进行差分，最后得到拉普拉斯分解后的高频带通分量。对过程中每一次分解产生的低频分量迭代进行上述操作，生成一个低频信号和一系列的带通信号，从而实现多尺度的分解。具体算法如下： 按照下式对原始图像()0,f i j (),2n N N N ?=进行高斯滤波，将图像分解为半分辨率的低频分量和整分辨率的高频分量： )2,2](*[),(01j i g f j i f = 式(2-1) []100(,)(,)*(,)h i j f i j f g i j == 式(2-2) 在间隔抽样后的图像上迭代进行该过程，经过n 次迭代得到(),k h i j 和最终的低频图像(),n f i j 。 图像的解码过程以相反的次序进行。从最后一幅图像(),n f i j 开始，对每一幅抽样图像(),k f i j 都进行一个增频采样并与(),g i j 卷积进行内插。增频采样是在采样点之间插入零的过程，所得结果被添加到下一幅(前一幅)图像()1,k f i j -上，再对所得图像重复执行这一过程，这个过程能无误差地重建出原始图像。由于(),k h i j 图像在很大程度上降低了相关性和动态范围，因此可以使用较粗的量化等级，实现一个很大程度的图像压缩。 在源图像进行拉普拉斯金字塔分解的基础上，Burt P.J.选取绝对值最大的系数作为融合后的系数。这是因为在高频子带中，绝对值较大的系数包含着更多的信息，它们往往对应于图像中的边缘、线条及区域边界等重要信息。 2、 梯度金字塔 1992年，Burt P.J.提出了基于梯度金字塔的图像融合算法。梯度金字塔的每一分解层都包含着水平、竖直及两对角线方向的细节信息。梯度金字塔分解能很好地提取出图像的边缘信息。

运动目标检测光流法详解

摘要 运动目标检测方法是研究如何完成对视频图像序列中感兴趣的运动目标区域的“准确定位”问题。光流场指图像灰度模式的表面运动，它可以反映视频相邻帧之间的运动信息，因而可以用于运动目标的检测。MATLAB这种语言可移植性好、可扩展性强，再加上其中有丰富的图像处理函数，所以利用MATLAB 软件来用光流法对运动目标的检测中具有很大的优势。本设计主要可以借助matlab软件编写程序，运用Horn-Schunck算法对图像前后两帧进行处理，画出图像的光流场。而图像的光流场每个像素都有一个运动矢量，因此可以反映相邻帧之间的运动，分析图像的光流场就可以得出图像中的运动目标的运动情况。 关键字：光流法；Horn-Schunck算法；matlab

目录 1光流法的设计目的 (1) 2光流法的原理 (1) 2.1光流法的介绍 (1) 2.1.1光流与光流场的概念 (1) 2.1光流法检测运动目标的原理 (2) 2.1.1光流场计算的基本原理 (2) 2.2.2基于梯度的光流场算法 (2) 2.2.3Horn-Schunck算法 (3) 2.2.4光流法检测运动目标物体的基本原理概述 (5) 3光流法的程序具体实现 (6) 3.1源代码 (6) 3.1.1求解光流场函数 (6) 3.1.2求导函数 (9) 3.1.3高斯滤波函数 (9) 3.1.4平滑性约束条件函数 (10) 3.1.5画图函数 (10) 4仿真图及分析 (12) 结论 (13) 参考文献 (14)

1 光流法的设计目的 数字图像处理，就是用数字计算机及其他有关数字技术，对图像进行处理，以达到预期的目的。随着计算机的发展，图像处理技术在许多领域得到了广泛应用，数字图像处理已成为电子信息、通信、计算机、自动化、信号处理等专业的重要课程。 数字图像处理课程设计是在学习完数字图像处理的相关理论后，进行的综合性训练课程，其目的是：使学生进一步巩固数字图像处理的基本概念、理论、分析方法和实现方法；增强学生应用Matlab编写数字图像处理的应用程序及分析、解决实际问题的能力；尝试所学的内容解决实际工程问题，培养学生的工程实践能力。 运动目标检测是数字图像处理技术的一个主要部分，近些年来，随着多媒体技术的迅猛发展和计算机性能的不断提高，动态图像处理技术日益受到人们的青睞，并且取得了丰硕的成果，广泛应用于交通管理、军事目标跟踪、生物医学等领域。 因此，基于光流法，实现运动目标的检测是本文的研究对象。结合图书馆书籍、网上资料以及现有期刊杂志，初步建立起运动目标检测的整体思路和方法。 2 光流法的原理 2.1 光流法的介绍 2.1.1 光流与光流场的概念 光流是指空间运动物体在观测成像面上的像素运动的瞬时速度，它利用图像序列像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”，即反映图像灰度在时间上的变化与景物中物体结构及其运动的关系。将二维图像平面特定坐标点上的灰度瞬时变化率定义为光流矢量。视觉心理学认为人与被观察物体

30一种基于矢量数据的瓦片金字塔算法

一种基于矢量数据的瓦片金字塔算法 李海亭 武汉市勘测设计研究院 工程师，博士 摘要 由于响应速度一度成为互联网电子地图的发展瓶颈，随着瓦片地图技术的出现，地图的拖动、缩放以及不同比例尺下的快速浏览都有了很大的改善。近年来，许多互联网电子地图供应商（包括Google、Baidu、Mapbar、灵图等）都使用了这一技术。瓦片地图本质上就是把人们通用的地图作为主要地图背景，并采用预先生成的方法存放在服务器端，然后根据用户提交的不同请求，把相应的地图瓦片发送给客户端的过程。由于客户端请求的地图是预先生成，不需像传统的WebGIS那样对用户的请求进行实时计算和绘图，所以瓦片地图技术能够在地图的显示方面具有速度的优越性。地图瓦片是如何生成的，如何根据用户的请求范围实时地将相关瓦片反馈给用户，这需要建立一个良好的索引机制。本文根据基于瓦片地图机制的武汉市公益地图网（https://www.doczj.com/doc/f712288478.html,）的实际开发应用，提出了一种基于矢量数据的瓦片金字塔算法，并探讨了该算法引发的地图变形问题及其修正方法。 关键词：瓦片金字塔；网格索引；地图变形；步长修正 1 前言 瓦片索引是当今网络电子地图发布的主要技术手段，它采用预生成思想将地图进行横向分幅和纵向分级，然后根据用户请求动态检索相应的图块并自动完成拼接。对全球进行空间划分的方法归纳起来主要有以下两种:等间隔空间划分和等面积空间划分。但在平面电子地图的表达中，瓦片索引在本质上则是地图投影变换和空间索引的融合运用，该索引模型的建立过程须根据其应用特点参考不同地图投影的变形规律。因此，瓦片索引方法研究同样也是适应新型地图产品而派生的新的研究领域，它是地图投影学研究的一个延伸。本文首先介绍基于矢量数据的地图瓦片金字塔概念，然后提出了一种采用网格索引的瓦片金字塔算法。本文还在分析该算法在特定区域引发的地图变形问题的同时进一步探讨了如何通过地图瓦片的长宽修正和经纬度步长修正两种方法解决变形问题。

Farneback光流场算法数学推导

3.2.1 Farneback 算法原理剖析 该算法的总体思想就是首先通过多项式展开变换逼近两帧图像中的每个像素，然后通过观察一个多项式如何在平移下进行精确变换，最终从多项式展开系数中推导得到位移场。 1.多项式展开 多项式展开的思想[5]是将每个像素点的邻域近似表示为多项式，我们可以构造 f x ~x T Ax +b T x +c (4-1) 其中x 是该像素点的位置坐标 m ,n ，A 是一个对称矩阵 a 1a 2 a 2a 1 ， b 是一个二维向量 b 1,b 2 ， c 是一个标量，系数要根据加权最小二乘法对相邻信号值进行估计。 将f x 展开 f x ~c +b 1m +b 2+a 1m 2+a 2m 2+2a 2mn (4-2) 这里实际上将二维信号空间转换成了以 1,a ,b ,a 2,b 2,ab 作为基函数的六维信号空间，我们表示图像就需要一个六维向量。在编程中，为了简化计算，我们舍弃了其中的常数项，六维空间便转化为五维空间。 2.位移估计 由于多项式展开的结果是每个邻域近似表示为多项式，因此我们首先分析多项式经过理想平移的情况。 初始图像信号 f 1 x =x T A 1x +b 1T x +c 1 (4-3) 经过全局位移d ，构建得到新的信号f 2 f 2 x =f 1 x ?d (4-4) = x ?d T A 1(x ?d )+b 1T (x ?d )+c 1 =x T A 1x + b 1?2A 1d T x +d T A 1d ?b 1T d +c 1 将多项式中的系数等效 A 2=A 1 (4-5) b 2=b 1?2A 1d (4-6) c 2=d T A 1d ?b 1T d +c 1 (4-7) 得 f 2(x )=x T A 2x +b 2T x +c 2 (4-8) 通过方程(4-6)，我们可以求解得到d 2A 1d =?(b 2?b 1) (4-9) d =?12 A 1?1 (b 2?b 1) (4-10) 3.结合实际考虑

金字塔理论

金字塔理论 金字塔的尖顶有多高，底边就有多长 没发生事故不等于不会发生事故。根据着名的安全管理金字塔理论（海因里析法则）的概率统计，每发生1起死亡事故，会发生30起损工事故、300件医疗和限工事故、3000件未遂事故和急救箱事件、30000件不安全行为和导致不安全条件数。安全管理的冰山理论说的也是这个道理，冰山能浮出水面的部分只是一角而已。 安全管理已经从事故的处理转为事故的预防，各种预防性的管理制度和措施也越来越完善，但相对来说，更注重的是对事故的处理和教育，大家熟知的“四不放过”原则就是典型的事后处理。从事故的预防到事故的发生，总会有无数起违章行为和事件，最终才会导致事故的发生。这就意味着，绝不能孤立地看待安全事故，而应当看到每一个事故和事件的前因后果，全面消除每一个影响安全的因素。 从树立“安全第一 ,预防为主”的思想 ,加大细节管理的力度 ,坚持以人为本 ,完善安全创新机制 ,重视安全文化建设 ,抓好工作前、工作中的各项安全生产管理工作 ,把任何可能导致事故发生的物的不安全状态、人的不安全行为、管理缺陷排除在安全“门槛”之外 ,这样才能够有效避免或者减少事故及人为差错的发生。 安全 ,是机务维修永恒的主题。安全生产 ,是所有工作的重中之重 ,因此 ,千方百计 ,想方设法 ,竭尽全力保证安全 ,杜绝任何人为差错的发生 ,是机务维修工作的首要任务。 近日 ,在有关材料中读到“海恩法则”很受启发。“海恩法则”是一条从安全事故总结出来的规律 ,即每一起严重事故的背后 ,必然有29起轻微事故和300起未遂先兆 ,

以及1000起事故隐患。我们且先不谈这些数据的准确度 ,但“海恩法则”以事实告诉我们 ,严重事故是由轻微事故、事故未遂先兆和事故隐患所引发造成的 ,一句话 ,就是“事故背后有征兆 ,征兆背后有苗头”。在安全生产中 ,把危机管理放在第一位 ,由被动付学费为超前预防抓细节 ,把对结果的控制转向对过程的控制是何等的重要！因为事故并不是凭空产生的 ,同“青蛙效应”一样 ,都有一个渐进的过程。在这个过程中 ,若每一位职工都能时刻提高警惕 ,超前思考 ,预见事故的可能性 ,把隐患消灭在结果发生之前 ,就能最大限度地避免事故的发生。反之 ,若安于现状 ,不做好安全预想 ,不重视细节和疏忽 ,任凭事故苗头一点一滴地积累 ,就等于给事故酿好了温床 ,就等于放弃了改正失误的机会。 海因里希“安全金字塔”揭示了一个十分重要事故预防原理：要预防死亡重伤害事故 ,必须预防轻伤害事故；预防轻伤害事故 ,必须预防无伤害无惊事故；预防无伤害无惊事故 ,必须消除日常不安全行为和不安全状态；而能否消除日常不安全行为和不安全状态 ,则取决于日常管理是否到位 ,也就是我们常说的细节管理 ,这是作为预防死亡重伤害事故的最重要的基础工作。现实中我们就是要从细节管理入手 ,抓好日常安全管理工作 ,降低“安全金字塔”的最底层的不安全行为和不安全状态 ,从而预防事故及人为差错的发生。 老子曾说：“天下难事 ,必做于易；天下大事 ,必做于细。”他精辟指出做任何事情必须先从简单的事情做起、从细微之处入手。安全工作又何尝不是如此。事实上 ,由于个别员工抱着侥幸心理 ,对一些“细小事情”不太重视 ,从而导致酿成大错。许多事故的发生都是因为一些微不足道的行为引发的 ,而这些细节却往往为人们所忽略。 细节决定安全严格执行制度规定

金字塔算法模型初识

Web3.0的到来后基于互联网营销模式层出不穷，seo就是其中一块炙手可热的领域。本人对百度算法跟踪研究已近5年的时间，我主要从事的是算法逆向，一直以来，也跟着我现在所在的网彩传播得SEO团队一起，也就是通过一些相关指标来判断百度排名规则。 在叙述百度算法之前我先讲一下我在前不久之前看到百度搜索研发部博客中的一篇文章《浅谈网页搜索排序中的投票模型》里面叙述了美国的选举制度，这其实就是百度的其中一种投票体系的原型，我是这么认为的。用一张简单的图来阐述一下整个过程： 看了上图我相信大家都应该明白，排序的残产生应该是在“总数据库”和百度服务器之间发生的变化，百度蜘蛛会采集很多内容回来，全部存放入总服务器，总服务器通过规则判断筛选后最终在web 服务器上放出页面给出排序，其实就是在“总数据库”发生了一些列的算法变化。当然我这边阐述的内容中的各个服务器和名称全部是我个人定义，但基本的逻辑应该是如此的，按照数据分析的原则：数据收集——数据处理——数据分析仪——数据展现，其实就很能概括百度这一行为。 虽然百度一方面做着推广竞价，一方面又希望给广大用户一个良好的检索体验，可能很多seoer 又恨又爱，但是根据官方的各种文本我们还是姑且相信百度搜索研发部门还是希望给用户一个好的检索体验。 说到了这里我不得不用一张图来给大家展示一下，什么是金字塔模型：

看了这图后，可能有限人应该会有质疑，这很像漏斗原理，对！没错，就跟漏斗原理很像，但是没用金字塔来的励志，大家都希望能够获得金字塔最高峰。 排序筛选过程又是如何的呢？我们引用一下百度搜索研发部文章内的一段内容： “系统里有n个网页，有m个特征（页面质量、页面内容丰富度、页面超链、文本相关性等）对n个网页有不同的打分，如何根据这些特征的”投票“，选出最适合放在第一位的网页呢？ 从选举的例子中，我们可以得到的几个启示： 1. 设计算法时，要避免出现“赢者通吃”带来的信息丢失问题。 2. 不要因为某几个特征特别好，就把某个网页排到最前，或者因为某几个特征特别差，就把某个网页抛弃。 3. 最合适放在首位的网页不一定是在每个特征上都最好，而应该是能够兼顾所有特征，综合表现最好的那个。 4. 搜索引擎使用者对搜索结果的点击行为，可以看成是对搜索结果进行的“投票”，这样的“投票”信息的使用方式，也要注意考虑是否会带来选举过程中出现的种种不合理。

金字塔结构思维训练法

金字塔结构思维训练法 金字塔结构思维模式，是指将自己要表达的多个思想依据一定的逻辑关系，或由上而下，或自下而上进行排列出来，使其形成由单一思想统领的具有递进关系的金字塔模式，从而使所想要表达的思想一目了然。 这种金字塔原理是芭芭若·明特女士提出的，它主要有以下几大部分构成：写作的逻辑、思考的逻辑、解决问题的逻辑、表达的逻辑。 明特认为，文章与写作不过只是作者表达自己思维、思想的一种途径，这种逻辑思维的过程经过加工润色落在字面上就成了文字，而通过口头表述就是演讲或叙述。 一、认识金字塔理论 1、文章的思想必须符合以下规则 ⑴文章结构中任一层次上的思想都必须是其下层次思想的概括。 ⑵每一组中的思想都必须属于同一范畴。 ⑶每一组中的思想都必须按逻辑顺序组织。 2、金字塔的子结构 ⑴主题和子主题之间的纵向关系 建立一种疑问（为什么会这样？怎样才能这样？为什么你这样说？）/回答式对话，按“引起读者疑问并回答疑问”的模式循环下去。 ⑵子主题之间的横向关系 一般而言,在每一层次的子主题之间存在并列、递进、或相反/对立等相关关系，这种关系构成了子主题之间的横向关系。 ⑶序言的讲故事式结构 ⑷纵向关系 3、金字塔结构在新闻写作中的运用——倒金字塔式结构 最主要、最急于传递给受众的内容放最前面 次要内容放在稍后的段落里 最次要的放在消息的尾部 如例P90 最上端的导言文字已充分交代了事件发生的时间、地点、人物、事情起因、经过、结果等六大要素。 4、金字塔的逻辑顺序 ⑴时间顺序 ⑵结构顺序 ⑶重要程度顺序 5、如何构筑金字塔 ⑴自上而下法 ①确定主要问题 ②画出主题方框 ③写出该问题的回答 ④说明“情境” ⑤指出“冲突”：开始与读者进行“疑问/回答式”对话 ⑥检查主要问题和内容 ⑵自下而上法（初学者避免使用此法） ①列出你想表达的所有思想要点 ②找出各要点之间的逻辑关系

光流法

光流的概念是Gibson在1950年首先提出来的。它是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度，是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。一般而言，光流是由于场景中前景目标本身的移动、相机的运动，或者两者的共同运动所产生的。其计算方法可以分为三类：（1）基于区域或者基于特征的匹配方法； （2）基于频域的方法； （3）基于梯度的方法； 简单来说，光流是空间运动物体在观测成像平面上的像素运动的“瞬时速度”。光流的研究是利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”。研究光流场的目的就是为了从图片序列中近似得到不能直接得到的运动场。 光流法的前提假设： （1）相邻帧之间的亮度恒定； （2）相邻视频帧的取帧时间连续，或者，相邻帧之间物体的运动比较“微小”；（3）保持空间一致性；即，同一子图像的像素点具有相同的运动 这里有两个概念需要解释： 运动场，其实就是物体在三维真实世界中的运动； 光流场，是运动场在二维图像平面上的投影。

如上图所示，H中的像素点(x,y)在I中的移动到了(x+u,y+v)的位置，偏移量为(u,v)。 光流法用于目标检测的原理：给图像中的每个像素点赋予一个速度矢量，这样就形成了一个运动矢量场。在某一特定时刻，图像上的点与三维物体上的点一一对应，这种对应关系可以通过投影来计算得到。根据各个像素点的速度矢量特征，可以对图像进行动态分析。如果图像中没有运动目标，则光流矢量在整个图像区域是连续变化的。当图像中有运动物体时，目标和背景存在着相对运动。运动物体所形成的速度矢量必然和背景的速度矢量有所不同，如

拉普拉斯金字塔算法

function Y = fuse_lap(M1, M2, zt, ap, mp) %Y = fuse_lap(M1, M2, zt, ap, mp) image fusion with laplacian pyramid % % M1 - input image A % M2 - input image B % zt - maximum decomposition level % ap - coefficient selection highpass (see selc.m) % mp - coefficient selection base image (see selb.m) % % Y - fused image % (Oliver Rockinger 16.08.99) % check inputs M1=imread('F:/w1.bmp'); M2=imread('F:/w2.bmp'); [z1 s1] = size(M1); [z2 s2] = size(M2); z=min(z1,z2); s=min(s1,s2); Ma1=M1(1:z,1:s); Ma2=M2(1:z,1:s); [Z1 S1]=size(Ma1); [Z2 S2]=size(Ma2) if (Z1 ~= Z2) || (S1 ~= S2) error('Input images are not of same size'); end; M1=double(Ma1)/255; M2=double(Ma2)/255; % define filter mp=1;ap=1;zt=6; w = [1 4 6 4 1] / 16; % cells for selected images E = cell(1,zt); % loop over decomposition depth -> analysis for i1 = 1:zt % calculate and store actual image size [z s] = size(M1); zl(i1) = z; sl(i1) = s; % check if image expansion necessary if (floor(z/2) ~= z/2), ew(1) = 1; else ew(1) = 0; end;

金字塔式加减仓法

金字塔式加减仓法 华尔街里程碑式的传奇人物、投机之王杰西·利弗莫尔买卖股票的金字塔式加仓方法。 一、在什么价位买入? 利弗莫尔曾经出了这么一道测试题，用来识别股市新手和老手。 假设你很看好某只股票，你认为它必定会涨到50元，可它在22元--28元之间来回盘整了很长时间，而目前的价位是25元。那么请问，你会在哪个价位买入。 最常见的回答是：既然认为会涨到50元，而目前是25元，且它在22--28元之间盘整，那你要么马上就按市价买入，要么就等到它跌到22元的时候买入。 以上这个回答是最常见的，如果你也认同这个回答，那说明你是个十足的股市新手。 利弗莫尔的答案是，等待它涨过30元的时候再买入。很多人会奇怪，为什么要在这么高的价位买，为什么不是在22元买入。 股票有一个奇怪的特性，它要么不涨，一涨起来就追不回来了。你如果在22元-28元区间内买入，很有可能它继续盘整下去，一连几个月都如此。

慢慢的你的耐心被磨灭了，等到你实在熬不住了，把股票抛出。此时在这支股票上空方的力量越来越弱，最后多方占据优势，股价一下大幅拉升，你再想后悔已经来不及了。 所以，最好是等待这支股票多方占优的时候才介入，判断多方占优的依据很简单，因为它都已经涨到30元了，原先那些熬不住而抛售的空头都后悔不迭，他们此时已经全部倒戈加入多方的阵营，接下来该股票每次向下调整，都会有大量的买盘接手，要涨到50元是很快的事情。 二、通常的上升趋势 我们就以测试题中的股票作为例子。(阅读时，建议读者在纸上画一画曲线图)。 例如，该股达到30元的时候你才可以认为它开始了一轮上升趋势。但它很快就开始下调，大约从31-32元的价位调整到29元左右，这是正常的。因为此时还有很多人不敢相信这股票能涨到这么高的价位，他们忙不迭的要抛售，以锁定利润。 但这一下调恰恰提供了那些早已抛售离场的人重新介入的机会，在强大的买盘下，很快股票从29元涨到35元左右，一下就超过了前期的高点——32元，同时伴随着极大的成交量，这支股票开始成为热门股，开始逐渐被市场关注起来。 随着股票的继续上涨，你会发现股票的成交量开始明显

光流法

光流法 光流是一种简单实用的图像运动的表达方式，通常定义为一个图像序列中的图像亮度模式的表观运动，即空间物体表面上的点的运动速度在视觉传感器的成像平面上的表达。 中文名：光流法属于:简单实用的图像运动 表示:一种几何变化分为:匹配的方法频域的方法梯度的方法 人类主要通过眼睛，耳朵和大脑来获取、处理与理解获得的信息。然而图像具有最直观、明了、让人一看就懂的特质，因为人们获取信息70%以上依靠视觉，20%左右依靠听觉，10%左右依靠触觉和嗅觉，这就是为什么“百闻不如一见”，一幅图像说明一切问题，胜过千言万语。 计算机视觉这一领域的先驱可追溯到很早的时候，但是直到20世纪70年代后期，当计算机的性能提高到足以处理诸如图像这样的大规模数据时，计算机视觉才得到了正式的关注和发展。计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释，也包括对视觉信息的采集，传输，处理，存储与理解等过程。计算机视觉最终研究目标就是使计算机能像人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力，要经过长期的努力才能达到的目标。因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。计算机视觉应用领域较广泛，包括航空航天、卫星照片、军事导弹精确制导、移动机器人视觉导航、工业自动化系统、医学辅助诊断等。 计算机视觉系统的结构形式很大程度上依赖于其具体应用方向。有些是独立工作的，用于解决具体的测量或检测问题，也有些作为某个大型复杂系统的组成部分出现，比如工业控制系统，汽车导航系统。计算机视觉系统的具体实现方法同时也由其功能决定，有些是预先固定的，有些是在运行过程中自动学习调整。尽管如此，以下几个功能却几乎是每个计算机系统都需要具备的。 图像获取，一幅数字图像是由一个或多个图像感知器产生的，例如摄像机，红外遥感摄像仪，雷达，超声波接收器等，所产生的图片包括二维图像，三维图像或者一个图像序列。 预处理，在对图像实施具体的计算机视觉方法来提取某种特定的信息前，首先通过一种或一些方法预先对图像进行处理，以满足后继图像处理的要求，包括二次取样，平滑去噪，提高对比度等。 特征提取，是使用计算机提取图像信息，检查每个像素确定该像素是否代表一个特征，例如边缘提取，边角检验，斑点检验。图像分割，对图像进行分割来提取有价值的信息用于后继处理的部分。 光流法的基本原理

光流算法

它是一种运动模式，这种运动模式指的是一个物体、表面、边缘在一个视角下由一个观察者（比如眼睛、摄像头等）和背景之间形成的明显移动。光流技术，如运动检测和图像分割，时间碰撞，运动补偿编码，三维立体视差，都是利用了这种边缘或表面运动的技术。 光流的概念:(Optical flow or optic flow)二维图像的移动相对于观察者而言是三维物体移动的在图像平面的投影。 有序的图像可以估计出二维图像的瞬时图像速率或离散图像转移。 光流算法： 它评估了两幅图像的之间的变形，它的基本假设是体素和图像像素守恒。它假设一个物体的颜色在前后两帧没有巨大而明显的变化。基于这个思路，我们可以得到图像约束方程。不同的光流算法解决了假定了不同附加条件的光流问题。 Lucas–Kanade算法： 这个算法是最常见，最流行的。它计算两帧在时间t 到t + δt之间每个每个像素点位置的移动。由于它是基于图像信号的泰勒级数，这种方法称为差分，这就是对于空间和时间坐标使用偏导数。 图像约束方程可以写为I(x,y,z,t) = I(x+ δx,y+ δy,z+ δz,t+ δt) I(x, y,z, t)为在（x,y,z）位置的体素。 我们假设移动足够的小，那么对图像约束方程使用泰勒公式，我们可以

得到： H.O.T. 指更高阶，在移动足够小的情况下可以忽略。从这个方程中我们可以得到： 或者 我们得到： V x,V y,V z分别是I(x,y,z,t)的光流向量中x，y，z的组成。, , 和则是图像在(x,y,z,t)这一点向相应方向的差分。 所以 I x V x + I y V y + I z V z= ?I t。 写做： 这个方程有三个未知量，尚不能被解决，这也就是所谓光流算法的光圈问题。那么要找到光流向量则需要另一套解决的方案。而Lucas-Kanade算法是一个非迭代的算法： 假设流(Vx,Vy,Vz)在一个大小为m*m*m(m>1)的小窗中是一个常数，那么从像素 1...n, n = m3中可以得到下列一组方程： 三个未知数但是有多于三个的方程，这个方程组自然是个超定方程，也就是说方程组内有冗余，方程组可以表示为：

世界上最简单的解决问题的方法麦肯锡方法金字塔法则总结)

阅读参考： 《世界最简单解决问题的方法》 《金字塔法则》 《思维导图》 《麦肯锡方法》 大部分人的努力程度之低，根本轮不到拼天赋。 人格框架： 对事不对人 问题框架：出了什么问题，什么原因，谁的错。 结果框架：你想要什么？怎样得到，需要哪些资源。 人格否定 双重约束框架：如果你这样做，是错的；你那样做，也是错的；你没法决定怎么做， 更是错的。你活着就是个错误，你长的就该死。 塞拉姆女巫困境：把你捆起来扔水里，如果你浮起来，那你是女巫，我们要搞死你； 如果你沉下去了，那你不是女巫，但你已经挂了。 强迫性重复，逃避分裂和失控感。 一个女人天天被老公打，打了十几年，突然有一天，老公笑眯眯的回来了，还给她买 了化妆品，她一定觉得好恐怖。说你待会是不是要杀了我。老公说，怎么会呢我良心 发现了。女人说不是，你肯定要打我，你打啊，我才不怕你咧。老公说我真不是要打你。女人说就是就是。老公烦了，就把她打了一顿。 改变是渐进的。“应该做”（头脑，比量）和“想要做”（情感，现量）中间有一条鸿沟。用强悍的军事化风格固然可以促成改变，但容易造成人的机械化和心灵的割裂。春风化雨般的包容和耐心才是解决之道。

柴静在《新闻调查》早期采访时，常用句式是“你不觉得……？”“难道你没想到……”， 有人喜欢，更短，更直接，更来劲。后被庄主任修理过，说提问的动机应是疑问，不 是质疑。那种冷峻的正直里，有一种预设立场的自负。 人在交战中，立足之地本能地会踩得格外坚硬，越受压力越被攻击越可能如此。但事 实和逻辑不是用来上阵杀敌的，也不是用来跟人分高下，逻辑只用来认识事物，它里 面没有火气，也不含敌意，只是呈现“事情何以如此”。 人都有弱点，避免鼓动和被鼓动更不是易事，我上次写过小时候看《少林寺》里方丈 给李连杰剃度时一再追问他“能持否？”，和尚和记者，这两个工种，都要求你“能持”，持不了，或者不想持，就别干了。 记者云集的现场，有一种发低烧的气氛，温度一上来，几百个镜头烤着，人讲话时容 易失度，泪笑都容易夸张。新闻旋涡的中心往往是空的，只是一股子情绪搅着，问题 投进去，还没定足，一卷，就不见了。 金字塔结构 理论核心： 从结论写起，下层用论据支撑，论据下层再用子论据支撑。首先表达主要思想，使受 众对表达者的核心观点产生某种疑问，而金字塔结构中的下一层思想将回答这些疑问。问答模式最适合受众了解文章的全部思想。 一般而言，核心思想是揭示性观点，不是对而无用的泛泛之谈。明确的思想能带给我 们力量，帮助读者和自己，在阅读的过程中，“看到”某种形象。“视觉化”非常重要，因为你所能做到的事情，不可能超越你想象力的边界。 金字塔结构的主要构建方式是归纳和演绎。在现实生活中，两者几乎就是逻辑的全部。在此之外还有一种“诱发性思维”，更关注“场域”和“关系”，通常用隐喻和类比 表达。这种思维其实更多是直觉，激发想象力并带出全新的视角。比如滑雪和办公室 的共同点：滑雪要避开树木和凹陷；在办公室里则要处理好人际摩擦。实例如王石爬 山和做企业所遵循的共同精神。 在思维的顶端，可以用模糊化的语言，因为那是一种整合的境界：比如“建立全球化 视野”，“科技以人为本”。但在思维的低层，需要找到一个明确的结果，目标和里 程碑，并明确行动的步骤。 我们的思维结构就像地图。有些人是世界地图，但没有具体到乡镇；有些人具体到了 社区街道，但只是某一个城市的地图。一个完善的地图，既包括宏观的把握，也包括 对细节的了解。