聊聊老虎的图像处理，哈，
我最初接触图像处理是89年冬天的时候，热带粗轧切头剪有最优化切头尾系统，当年感觉很神奇，一个东西在运动状态设备就知道它的形状，很厉害的了，其实我不知道米国那时巡航导弹就有图像系统，昨天人家问我，米国弹道导弹能打军舰吗？我说，以米国科技水平，现在肯定不行，绝对不行，因为我就能解了那东西，随便可以破解，玩图像，以色列是全球最高水平，细节不说了，
后来，我玩岛式装配线，装配车要对位，用图像处理，因为速度低，精度可以很高，再后来玩露天矿了，小松在皮尔扒拉的车就是纯粹自动驾驶的，综合控制系统在1000公里外的大城市了，
车的图像处理难在哪里？其实就是速度，抛开速度，没有难度，而有速度了，再有银子，也没有难度，关键是限量银子，再跑速度，呜呼了，
这些东西，本质说，都不会在中国首先突破，为什么？数学啊，简单问题，中国玩数学的很少，我认识我自动驾驶的，数学一塌糊涂，你说他在玩什么？就是隔壁老王的策略，老王没有，他怎么有，哈哈，
有不服的吗？哈哈，我给人家举过几个例子，一个图像，怎么处理景深？这是最初的问题，没有这个，呜呼了，图像要一小块儿一小块儿，分割，这是非常厉害的数学，就不是一般家伙能聊的了，
切成小块儿以后，发现一只猫，怎么发现的？训练出来的，哈哈，
话题回到你15岁随师父第一次下山，看到老虎了，哈哈，老虎，你只知道特别美好，基因里本能记忆，这个不需要学习，学习是因为被老虎骗，知道老虎还是蛇蝎，哈哈，
自动驾驶是不是现在就可以万无一失？答案是肯定的，但车里除去设备，不能坐人了，哈哈，
简单说，就是图像分割的足够细，变形图案都做成库，象搜索引擎一样有各种代码，地址索引，再用红外分级，背景红外计算，之后，单独激光跟踪这个东西，确保不撞击，
再说海雕现在技术不足以用弹道导弹打军舰，就是这个速度问题，那鸟不能解决，高速俯冲下来，你视角非常小，没有迭代修正时间，人家看到你了，用激光锁你图像窗口，锁好以后，图像变成海水，哈哈，懂了？
你想，自动驾驶现在想保证55迈，都撞人，问题出在哪里了，图像分割啊，没有算出这是过马路的人，而红外在大城市干扰很大，算法也非常复杂，
高中坐我右前方那哥们儿，跟阿拉有一点相同，语文分一直高，哈哈，其作文是当年高考范文，阿拉理化也是高分，他数学分高，其实阿拉数学才好，哈哈，这哥们在丹佛生活好些年，回北京不敢开车，哈哈，当然，阿拉在纽约开，也容易出汗，哈哈，
再说自动驾驶了，什么时候就安全了？就是有能力精确锁定每一个活动目标，知道他们是猫还是狗，这个系统是比相控阵还精密的一个系统，哈哈，现在小鼻子与海雕都有这个能力，以色列当然也行，
你怎么看谁行？就是看这国家有多少数学家，没有数学家的国度，有这个高技术，哈哈，我不信，因为我说的许多东西，玩这个的那些公司，不知道阿拉说什么，也不能交流，哈哈，
大侠的打舰艇的弹道导弹是主动式的，如果有第三方引导，应该可以实现吧 高速情况下，图像会变形，延时积分的效应。如果提升帧频，一是相机未必能成熟，再者每帧亮度都会受影响。对控制曝光也有影响。
前几天我也遇到地方某电视台报道，机器人专业的就业形势一片大好。
家里人问我真的假的，我那时说的比较难听吧，大体意思就是，这帮家伙力学水平都不如刚学了几天这我这种半调子，物理不过关基本没戏。
这句话说完，就直接场面就冷了。
他们根本不想知道真正答案，只想吹牛逼，只想我像个捧哏一样听着。然而我直接把牛抗走了，他们没得吹了。
不管他们，我要混到和红毛一个等级，没必要搭理那些人。周围就那样子，只能个人突围。
昨天看新闻，三胖在强调自力更生。我也这么想，真的。看到一些乱七八糟的事，看得我都害怕。但是没空管他们的事，我得走自己的路。
今天在书上看到约束，怎么用方程描述。我也在哪琢磨，总结那个东西。可能还要点时间才能完全的熟练吧。
以前有用过Phantom Vision Research的高速相机，最高可以拍摄到200万帧每秒，像素只的64*64，不过得用几百瓦的新闻灯照着，每次也就通电几秒钟，时间长了灯会烧掉，拍摄常温运动还好，拍摄电弧的时候不同电流等级参数都不一样，用得最多的是选择一万的帧率，能够512*512左右的图像,2011年购买的，快二十万美金的样子，配了块512GB的固态硬盘，还有Manfrotto三角架
两天不见8爷了浑身不自在。
图像传感器也在我想玩的列表里面，因为本身爱好摄影，会用PS，对图像处理的理解有一定经验，侃一段。
首先是光源，要想光源好，就用球面灯，没有影子和反光，高速生产线就用得多，其次是用二极管照明，这个贴片机用得比较多。
接下来是一些参数：快门速度，一定要快过你跟踪的物体，否则会有轨迹。焦距由摄像头和物品离的远近决定，大焦距视野就窄了，光圈和焦距共同决定景深，不能太小否则虚化了，通光亮油光圈和感光度决定
黑白还是彩色，彩色包含了红绿蓝三种颜色的组合，也就是RGB，有254的三次方种排列组合，数据量大传输更慢处理也更慢。黑白更好处理。
分辨率是处理精度和处理速度博弈决定
传输到处理单元那里，放到FPGA或者DSP，先去固定噪声，再降噪，把拍摄的多张合并在一起，务求要清晰，对于计算机而言，怎么样算清晰，这个是数学问题，还有分辨轮廓，假如有颜色分辨颜色
处理完毕，和数据库里面的标准图形比较，匹配度到了多少，就可以作出判断，比如判断出这是人脸，这是眼睛，这是鼻子，然后交给美颜相机去加特效去了。
八爷说的车用图像传感器，就是个大挑战了，光源不可控，周围物体运动，各种噪声多得飞起，温度范围大，抗污损等等，一大堆工程难题，不好意思我还不会解决。 国内的搞自动驾驶好像要走车路协同了，大概意思应该在公路下面埋传感器，信号源。特斯拉小马哥坚持是靠视觉来开车。国内应该是个过度状态，最后随着硬件算法发展，单靠车载设备应该能达到自动驾驶。 另外请教八爷，（柴油或者燃气）的船用发电机的控制器，国外产品，去坐工程岗位前途如何？ 读了帖子。正好去面试。哈哈 俺们那里有颜老师是专门研究这个的，当年还曾经想选这个方向，但无奈数学是软肋，愣是退缩了。后来俺导师曾经跟俺们师兄弟感慨地说，这是一个非常好的研究方向。
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