Oh Signore, fa di me uno strumento…

Oggi si è bucata la ruota della bicicletta.

Ero uscito per una passeggiata e proprio li, sul più bello, ha deciso di sgonfiarsi.

Proprio mentre pensavo quanto sia bello uscire a Milano in bicicletta per via dell’assenza di salite e discese.

Tac, la guardo… ed è era a terra.

Ma la cosa brutta non era che mi trovavo distante da casa perché potevo benissimo farmi una passeggiata e trascinarla fino in garage.

La cosa brutta era che ero nel pieno di una discussione con mio fratello. Avevo aperto un discorso, in sospeso da mesi, che volevo finalmente chiarire.

Chissà perché Dio abbia deciso di chiuderlo li. Ho visto quella buca come un segno. Mio fratello ha deciso di tornare a casa senza aspettarmi e io… ho iniziato a riflettere.

E ho riflettuto anche quando sono andato – da solo – a Messa.

Mi sono reso conto che non sempre le persone hanno la nostra stessa voglia di affrontare certe incomprensioni in maniera costruttiva. Io ho provato a dirglielo più volte: ho aspettato di potergliene parlare di presenza perché guardarsi in faccia (mentre magari ci si fa una passeggiata) è sempre meglio di un sms, una telefonata o una serata su skype. Inoltre lui era stato molto assente anche tramite quei mezzi…

Non ho tante occasioni per vederli e così non ho tante occasioni per parlar loro come si deve.

Peccato, ho deciso di non riprendere il discorso e magari aspettare una sua mossa, rispettando i suoi tempi…

Intanto tornando a casa mi son reso conto che una ruota sgonfia permette di guardare i negozi con maggiore attenzione: tutto può avere un lato positivo. 🙂

Emanuele

i(t)Tunes, iListen.

iTunes - contatore brani

Non riuscirò mai a mettere una stellina accanto a ogni canzone. Ci sono persino album mai ascoltati.

Maledetto me e le mie manie di catalogazione certosina di qualsiasi cosa stia al pc… 😐

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! 🙂

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.