Prendere o lasciare?!

Oggi la giornata è così e la fortuna – in effetti – è che ho persino qualche mese per pensarci. Non capita quasi mai e forse son diventato un po’ più esigente.

Correre o camminare? Il traguardo si vede ormai…

Emanuele

L’essenziale è invisibile agli occhi.

Stai partecipando ad un gioco. Complimenti per aver aderito inconsapevolmente.

Siamo abituati a non guardare bene.

L’essenziale, invece, è intorno a noi. E’ un brivido mentre ascolti la tua canzone preferita. E’ l’aria che ti circonda mentre vai in bicicletta. E’ quel profumo che incontri per caso e che ti riporta indietro negli anni. E’ quel sorriso, inaspettato, che ti regala un sussulto dentro.

Andiamo di fretta, non sappiamo accorgerci di tutto ciò che, silenziosamente, arricchisce ciò che siamo in maniera considerevole.

Come ti dicevo, tu stai partecipando ad un gioco. Hai appena preso una decisione nella tua giornata.

Hai avuto voglia di selezionare. Una parola che forse sottovalutiamo: SELEZIONARE.

Saper distinguere ciò che vale da ciò che invece va scartato. Saper riconoscere i veri tesori della vita, apprezzarli e valorizzarli.

Saper donare due minuti del proprio tempo per se stessi senza pensare agli impegni, alle difficoltà, agli appuntamenti in agenda, alle telefonate da fare e a ciò che ci aspetta domani.

L’essenziale è invisibile agli occhi… e non c’è persona più ricca di chi impara a vederlo.

Complimenti, il gioco è finito. Adesso lascia il mouse e ricordati di queste parole che… torneranno invisibili.

Emanuele

PS: e si… magari fattelo scappare un sorriso, che di sicuro non fa male! 🙂

Glielo spiegate per favore?

Questa volta sono preoccupato. Va bene la prima… ma se dopo aver incontrato Michelle Obama, Silvietto nostro continua ad uscirsene con esclamazioni come:

E vi posso dire che hanno preso il sole in due, perché anche la moglie è abbronzata!

Silvio Berlusconi

…beh, si vede che non c’ha capito nulla.

Sarà che lui l’Ammmmerica la immagina tutta coste, wind-surf, California e bagnine stile Baywatch (e magari qualche viaggetto se lo sarà fatto… :roll:) ma è necessarissimo fargli capire, a questo punto, che esistono persone con il colore della pelle differente dal nostro.

Gli facciamo un disegnino? 😐

Emanuele

Scheda quasi pronta… :-)

Ho appena finito di compilare la scheda del CFA (Campo di Formazione Associativa), l’ultimo campo previsto per l’iter di formazione (non permanente) per un capo scout!

Adesso dovrà passare per un paio di mani, ricevere qualche firma e poi partire per la sede centrale (a Roma).

Penso che nella vita non bisogna mai aver fretta e, come ho scritto nella scheda di presentazione, in questo periodo sentivo – finalmente – la necessità di andare ad approfondire gli ultimi aspetti del metodo scout.

Non ci sto andando per poter dire “io ho fatto questo, sono anche questo e bla bla bla!”. Non me n’è mai fregato un… a dispetto di tanti altri (tristemente…)!

Speriamo mi prendano così a Dicembre mi faccio una settimana tra le montagne campane… :joy:

Emanuele

Come equalizzare una immagine in MATLAB.

Prima di osservare il codice facciamo una piccola premessa spiegando di cosa stiamo parlando e per farlo prendiamo in considerazione un’immagine in bianco e nero come quella dell’esempio sottostante.

Equalizzare una immagine

L’operazione di equalizzazione consiste nell'”allargare” la curva dell’istogramma in modo da sfruttare l’intera scala di grigi disponibile. Questo permette una migliore distinzione degli oggetti (l’immagine risulta più contrastata) e solitamente può esser d’aiuto nell’elaborazione di un’immagine sottoesposta o sovraesposta.

A livello teorico, l’equalizzazione tenta di realizzare un istogramma piatto, portando verso una soglia uguale tutti i livelli di grigio, cosa ovviamente non possibile quando lavoriamo nel discreto.

Equalizzazione nel discreto

Matematicamente l’algoritmo tenterà di definire inizialmente la densità di probabilità p(rj) di ogni livello di grigio e poi costruirà la nuova immagine attraverso una funzione di passaggio basata su questo valore, punto per punto.

% Equalizzazione di una immagine.
% Per l'esempio sfruttiamo una immagine in scala di grigi presente
% di default in MATLAB.

% Carico l'immagine:
im=imread('cameraman.tif');
% Imposto il numero di livelli di grigio:
L=256;
% Salvo in due variabili la dimensione dell'immagine:
[m n]=size(im);
% Salvo in una variabile il numero di pixel totali dell'immagine:
N=m*n;
% Imposto una vettore colonna lungo 256 righe:
ist=zeros(L,1);
% Popolo il vettore assegnando in ogni riga il numero di occorrenze
% di ogni livello di grigio:
for i=1:L
	ist(i)=sum(sum(im==i-1));
end
% Creo un vettore colonna contenente i numeri da 0 a 1 con passo 1/255:
r=[0.0:1/(L-1):1.0]';
% Effettuo la somma cumulativa del vettore 'ist' dividendolo per il numero di pixel
% in modo da ottenere la probabilità incrementale di ogni livello:
s=cumsum(ist)/N;
% Creo un vettore colonna contenente i numeri da 0 a 255:
ss=[0:L-1]';
% Effettuo la traslazione di ogni livello di grigio seguendo la probabilità:
ss=round(ss+(s-r)*(L-1));
% Converto la matrice dell'immagine originale in un vettore colonna di lunghezza N:
im_vett=reshape(im,m*n,1);
% Disegno l'immagine di output (equalizzata) richiamando per ogni pixel il
% corrispettivo valore calcolato:
im_out=uint8(reshape(ss(im_vett),m,n));
% Mostro a schermo il risultato:
subplot(1,2,1);
imshow(im);
subplot(1,2,2);
imshow(im_out);

Il risultato finale sarà quello mostrato nell’immagine qui sotto. A sinistra l’immagine originale, a destra quella equalizzata.

Esempio equalizzazione: cameraman

Abbiamo – finalmente – scoperto cosa facciano i nostri programmi di foto ritocco quando andiamo a modificare una immagine semplicemente pressando un pulsante… 🙂

Emanuele

PS: è interessante notare come l’equalizzazione possa comportare l’aumento di rumore e la creazione di falsi contorni da sistemare attraverso opportuni algoritmi di riduzione del rumore.