如果爱有颜色,那么我们的爱一定是彩虹的颜色
女:“你说,如果爱情有颜色,它会是什么颜色的?”
男:“红色的?蓝色的?彩色的?”
女:“哪有那么多颜色啊!”
男:“因为有你,我们的爱情就是彩色的啊”
女孩娇羞的笑了。
爱情是人类不可缺少的,同样,它也是不可捉摸的。我们每个人都知道它的存在,我们总是说他和她在一起,就是爱情的最好模样。可是,爱情究竟是什么模样?爱情究竟是如何影响到我们彼此的?众说纷纭,甚至是没有定论。爱情,从来就是神秘的。可是,如果爱情有颜色,那我们的爱情一定是彩虹的颜色。
01 我们的爱情是赤色的
赤色,就是红色,它代表着热情、奔放。热恋期的我们,无时无刻的不在宣示着对彼此的爱意。牵手、拥抱、亲吻,这些对于热恋中的我们来说,都已经成为标志性动作。即便是彼此对望着,也能够感觉到满满的幸福从心中溢出,你的眼里只有我,我亦如是。我爱你,恨不得宣告全世界。
02 我们的爱情是橙色的
橙色,代表欢快、香甜。橙色,贯穿于我们的爱情。虽然我们也会争吵、也会冷战,可是欢快总是主基调。犹记得第一眼看见你,我就已经在脑海出提前勾勒出了我们孩子的模样。如今的我依旧只是见到你,就已心生欢喜,更遑论,能够每天和你牵手、拥抱和亲吻?
03 我们的爱情是黄色的
黄色,代表高贵、富有。或许我们的物质生活很贫瘠,可是我们的精神却永远那么富有。对你我来说,拥有彼此就是人生中最大的财富。当然,我们并不会就此止步不前,我们会更加努力。因为爱你的我,一如爱我的你,都想要把最好的给对方。
04 我们的爱情是绿色的
绿色,代表生命、生机。从牵手的那一刻开始,我们就没有想过放手这件事情。我们信心满满的面对每一天,我们精力充沛的生活。我们的爱情一直都那么新鲜,一直都那么靓丽。即便我记性不好,即便你忘性很大,可是,我们俩的生日,我们相识纪念日,还有那么多值得纪念的日子,我们从未忘记,总会给对方一份惊喜。
05 我们的爱情是青色的
青色,代表纯洁、*。只因为对方是你,所以我才甘愿彀中。我们的爱情,并不会有任何与爱情无关的议题出现。只是因为互相爱慕,所以我们才选择了爱情,我们才会选择将两个独立的圆结合成一个圆。可是,即便如此,我们并不会干涉对方的*。你的人格还是独立的,我的精神也还是独立的,我们是一个人,可是我们依旧是两个人。
06 我们的爱情是蓝色的
蓝色,代表智慧、清爽。我们的爱情,能够顺遂的走到现在,靠的不仅仅是我们对彼此的爱意。相爱是必须的,但是相处的智慧依旧不可缺少。我们彼此依赖,可是并不会将对方的存在当成理所当然;我们索取爱,同时也付出爱。我们在磨合中相处,在相处中磨合。我们明明白白的相爱,我们清清爽爽的相处。
07 我们的爱情是紫色的
紫色,代表神秘、浪漫。爱情,都是神秘的,正因如此,才会有那么多传奇的爱情故事。我们的爱情,开始的莫名其妙,让彼此摸不着头脑,可是,却又是那么的顺理成章。我们不追究爱情的开始,我们只知道相爱不易,相处更难。我们用心去维护这段爱情,浪漫是我们爱情的调味料,可是平实将会是我们爱情最终的归宿。
如果爱情有颜色,那我们的爱情一定是彩虹的颜色。
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计算机视觉中,究竟有哪些好用的目标跟踪算法(下)-快速变形主要因为CF是模板类方法。容易跟丢这个比较好理解,前面分析了相关滤波是模板类方法,如果目标快速变形,那基于HOG的梯度模板肯定就跟不上了,如果快速变色,那基于CN的颜色模板肯定也就跟不上了。这个还和模型更新策略与更新速度有关,固定学习率的线性加权更新,如果学习率太大,部分或短暂遮挡和任何检测不准确,模型就会学习到背景信息,积累到一定程度模型跟着背景私奔了,一去不复返。如果学习率太小,目标已经变形了而模板还是那个模板,就会变得不认识目标。(举个例子,多年不见的同学,你很可能就认不出了,而经常见面的同学,即使变化很大你也认识,因为常见的同学在你大脑里面的模型在持续更新,而多年不见就是很久不更新) 快速运动主要是边界效应(Boundary Effets),而且边界效应产生的错误样本会造成分类器判别力不够强,下面分训练阶段和检测阶段分别讨论。 训练阶段,合成样本降低了判别能力。如果不加余弦窗,那么移位样本是长这样的: 除了那个最原始样本,其他样本都是“合成”的,100*100的图像块,只有1/10000的样本是真实的,这样的样本集根本不能拿来训练。如果加了余弦窗,由于图像边缘像素值都是0,循环移位过程中只要目标保持完整那这个样本就是合理的,只有目标中心接近边缘时,目标跨越边界的那些样本是错误的,这样虽不真实但合理的样本数量增加到了大约2/3(padding= 1),即使这样仍然有1/3(3000/10000)的样本是不合理的,这些样本会降低分类器的判别能力。再者,加余弦窗也不是“免费的”,余弦窗将图像块的边缘区域像素全部变成0,大量过滤掉分类器本来非常需要学习的背景信息,原本训练时判别器能看到的背景信息就非常有限,我们还加了个余弦窗挡住了背景,这样进一步降低了分类器的判别力(是不是上帝在我前遮住了帘。不是上帝,是余弦窗)。 检测阶段,相关滤波对快速运动的目标检测比较乏力。相关滤波训练的图像块和检测的图像块大小必须是一样的,这就是说你训练了一个100*100的滤波器,那你也只能检测100*100的区域,如果打算通过加更大的padding来扩展检测区域,那样除了扩展了复杂度,并不会有什么好处。目标运动可能是目标自身移动,或摄像机移动,按照目标在检测区域的位置分四种情况来看: 如果目标在中心附近,检测准确且成功。 如果目标移动到了边界附近但还没有出边界,加了余弦窗以后,部分目标像素会被过滤掉,这时候就没法保证这里的响应是全局最大的,而且,这时候的检测样本和训练过程中的那些不合理样本很像,所以很可能会失败。 如果目标的一部分已经移出了这个区域,而我们还要加余弦窗,很可能就过滤掉了仅存的目标像素,检测失败。 如果整个目标已经位移出了这个区域,那肯定就检测失败了。 以上就是边界效应(Boundary Effets),推荐两个主流的解决边界效应的方法,但速度比较慢,并不推荐用于实时场合。