用九宫格写作法可以帮助你系统地组织文章，让文章结构更清晰，内容更有逻辑。以下是九宫格写作法的步骤：

第一步：确定文章类型和主题
在写作之前，要先明确文章的类型和主题。根据文章类型和主题，确定文章的目的和读者群体，这样才能更好地为读者提供有用的信息。

第二步：确定标题和引言
标题和引言是文章的关键部分，能够吸引读者的注意力，增加文章的吸引力。在确定标题和引言的时候，要考虑读者的兴趣点，用简短而有力的语言表达主题和观点。

第三步：确定主体部分
主体部分是文章的核心内容，需要展开细节论证。在九宫格中，主体部分可以分成三个部分：论点、论据和论证。论点即文章的主要观点，论据则是用来支持论点的事实和证据，论证是对论点和论据进行综合分析和总结。

第四步：确定结论部分
结论部分是文章的总结部分，需要回顾主要观点和论据，并得出结论。在九宫格中，结论部分可以分成两个部分：总结和展望。总结部分是对文章主要观点和论证的总结，展望部分则是对未来发展的预测和建议，或者是对读者的呼吁和建议。

第五步：确定文章的语言和风格
文章的语言和风格是决定文章质量的关键因素。要注意用简洁明了的语言，避免冗长和模糊不清的表达。同时，要注意文章的风格，选择适合自己和读者的风格。

第六步：修改和润色
完成初稿之后，要进行修改和润色。在修改和润色的过程中，要注意文章的结构和逻辑，检查文章的语法和拼写错误，同时增加或删除适当的内容。

通过九宫格写作法，你可以更好地组织文章，使文章更清晰、更有逻辑。希望这些步骤能帮助你写出一篇好文章。

1. OpenCV中卷积核是什么？
   在OpenCV中，卷积核是一种矩阵，用于处理图像。它是一组数字，在图像中滑动时会与图像进行卷积运算。这个过程相当于将卷积核覆盖在图像上，并将卷积核中的每个数字乘以它在图像上对应位置的像素值，最后将它们相加，得到一个新的像素值。这个新的像素值会被放置在输出图像的对应位置。卷积核的大小和值会根据所需的图像处理任务而改变。如果需要进行图像模糊或降噪，卷积核的值可能会是平均数。如果需要进行边缘检测，卷积核的值可能会是-1、0、1的组合。
2. 使用OpenCV边缘检测原理是什么？
   OpenCV中的边缘检测是一种处理图像的方法，用于检测图像中明显的边界。这个过程的原理是在图像中应用一系列的卷积核来查找图像中亮度变化较大的区域。这些亮度变化较大的区域通常也就是图像中的边缘。

在进行边缘检测时，首先需要将图像转换为灰度图像。接着，可以使用不同的卷积核来检测图像中的水平、垂直和对角线边缘。这些卷积核是一组数字，可以用来计算图像中每个像素周围区域的亮度变化。卷积核与图像进行卷积运算，得到一个新的图像，其中明显的边缘区域会被强调出来，而其他区域则会被抑制掉。

最终得到的图像可以被用于进一步的分析和处理，比如识别物体的形状和轮廓。边缘检测在计算机视觉、图像处理和机器学习等领域都有广泛的应用。

3. 边缘检测。
   OpenCV中的Canny边缘检测算法是一种广泛使用的边缘检测方法，其基本原理如下：
4. 高斯滤波：使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，以减少噪声的影响。
5. 计算梯度：使用Sobel算子计算图像的梯度，确定图像中每个像素的边缘强度和方向。
6. 抑制非最大值：在梯度方向上，只保留局部最大值，其他像素设置为0。
7. 高低阈值连接：使用两个阈值来确定边缘的强度，并连接形成完整的边缘。

下面是使用OpenCV实现Canny边缘检测算法的代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imreadtest.jpg# 灰度处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 高斯滤波
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)

# 计算梯度
sobelx = cv2.Sobel(blur, cv2.CV_16S, 1, 0, ksize=3)
sobely = cv2.Sobel(blur, cv2.CV_16S, 0, 1, ksize=3)

# 计算边缘强度和方向
absx = cv2.convertScaleAbs(sobelx)
absy = cv2.convertScaleAbs(sobely)
grad = cv2.addWeighted(absx, 0.5, absy, 0.5, 0)

# 非最大值抑制
grad_nms = cv2.Canny(grad, 50, 150)

# 显示结果
cv2.imshowOriginal img)
cv2.imshowCanny grad_nms)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们首先读取一张测试图像，然后对其进行灰度处理和高斯滤波。接着，我们使用Sobel算子计算图像的梯度，在计算出的梯度图像上执行非最大值抑制，并使用Canny函数连接边缘。最后，我们显示原始图像和Canny边缘检测结果。

亚像素边缘提取：找出灰度变化最大（一阶导数）的地方作为边缘

双线性插值法是一种常用的图像处理技术，它可以用于提取亚像素级边缘。在OpenCV中，可以使用Canny算子和Sobel算子来实现这一过程。

以下是使用OpenCV采用双线性插值法提取亚像素级边缘的基本步骤和代码示例：

1. 读取图像并转换为灰度图像

import cv2
import numpy as np

#读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
#转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

2. 使用Sobel算子计算图像的梯度

#使用Sobel算子计算图像的梯度
grad_x = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_32F, 1, 0)
grad_y = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_32F, 0, 1)

3. 计算梯度的幅值和方向

#计算梯度的幅值和方向
grad_mag, grad_dir = cv2.cartToPolar(grad_x, grad_y, angleInDegrees=True)

4. 使用Canny算子检测边缘

#使用Canny算子检测边缘
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)

5. 使用双线性插值法提取亚像素级边缘

#使用双线性插值法提取亚像素级边缘
subpixel_edges = cv2.cornerSubPix(edges, np.float32([(x,y) for y in range(edges.shape[0]) for x in range(edges.shape[1])]), (5,5), (-1,-1), (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.1))

经过以上步骤，subpixel_edges中存储了提取出的亚像素级边缘图像。其中，cv2.cornerSubPix()函数用于将像素级边缘转化为亚像素级边缘。

希望这些代码示例可以帮助您理解使用OpenCV采用双线性插值法提取亚像素级边缘的原理和过程。

入门OpenCV，需要掌握以下最基本的概念：

1. 图像的基本属性：包括像素值、通道数、图像大小等。
2. 基本的图像操作：包括读取和展示图像、保存图像、调整图像尺寸等。
3. 图像的色彩空间：包括RGB、HSV等常见的色彩空间，以及它们之间的转换。
4. 图像的阈值处理：包括二值化、自适应阈值等。
5. 图像的滤波操作：包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
6. 边缘检测：包括Sobel、Canny等算法。
7. 图像的形态学操作：包括膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等。

以上是OpenCV中最基本的概念，掌握这些概念可以让你开始进行图像处理和识别。同时，OpenCV也有大量的API和函数可供使用，可以根据需求选择学习。

提起超音速冲击波，我们可能下意识会联想到核爆炸、喷气式战斗机、火箭发射等。这些能量瞬间爆发的过程，无论怎么看，都与开香槟相去甚远。但有趣的是，据“香槟学”研究显示，香槟开瓶很像是一次迷你火箭发射，二者均会产生超音速冲击波。

一阵猛烈摇晃之后，我们紧盯着香槟酒瓶，期待着瓶塞在下一秒就弹射出去。随着“砰”的一声，酒液和泡沫喷涌而出，人群中也爆发出欢呼声 —— 这是庆祝活动中常见的一幕。但是这并非打开香槟的正确方式，反而相当危险，每年都有人因此受伤。

让我们重新来过，不去摇晃香槟酒，拆开覆在软木塞上的铁丝网。一手按着瓶塞，一手缓慢旋转瓶身，瓶塞会自然地被瓶内气压慢慢顶出，然后“啵”的一声弹出来，随后瓶口出现淡淡的白雾。

也许是那抹白雾令人在意，在 2019 年《科学・进展》（Science Advances）的一篇文章里，物理学家化身“香槟学者”，突发奇想地用高速摄像机拍摄了香槟开瓶的瞬间。他们惊讶地发现，瓶塞弹出后，瓶中喷射的高压气流竟会形成超音速冲击波。

超音速冲击波，本质上是物体进行超音速运动时，会对周围介质（比如空气）产生扰动，从而不断在物体前方形成压缩气流。这些压缩气流携带了巨大的能量，会以超音速气浪的形式向四周冲击。

▲ 图片右上角为拍摄时间：从 583 微秒到 1000 微秒。高速摄像机捕捉到，马赫环（箭头所指位置）从离瓶口较近的图 A 位置，逐渐远离瓶口至图 E 位置，直到图 F 完全消散。（图片来源：原论文）

马赫环
气流通常是无色的，这意味着我们无法直接看到冲击波。那为何还能用摄像机捕捉到香槟瓶口的超音速冲击波呢？事实上，与其说我们看到了超音速冲击波，不如说是观察到了只有超音速气流才能形成的现象。

当你仔细观察这几张香槟开瓶瞬间的照片时，会发现有一条白线正逐渐远离瓶口，直至消散。而如果你从瓶口正上方向下看，会发现这条线其实是个圆环 —— 这就是马赫环（mach disk）。

如果你留心过超音速飞机起飞或者火箭发射，也许会注意到，它们的尾部总带有一串明亮的光环，这也是马赫环。火箭和飞机都需要喷射超音速气流来获得强大推力。喷出的超音速气流压力很高，所以当它从喷管喷入大气中时，会直接膨胀；但膨胀后的气流压力又会低于大气压，因此会再次被压缩。如此一来，超音速气流会在膨胀与压缩间往复循环，这个过程会形成膨胀波与压缩波，二者在传播过程中相遇叠加，就形成了一个个的圆环，也就是马赫环。

不难看出马赫环现象出现的必要条件：一是超音速气流；二是气流压力与环境压力不等。前者满足冲击波出现的条件；而后者能使气流发生变化，进而产生不同的波。

香槟瓶口的马赫环与火箭尾部的马赫环成因相同，但二者有一个显著区别：超音速气流的温度。香槟瓶塞弹出的瞬间，瓶内气流快速溢出，导致瓶内气压与温度骤降，二氧化碳和水蒸气混合物会凝结成冰晶，形成灰白色雾气。也因此，香槟瓶口的马赫环会出现在白雾中。而火箭喷射的气流温度过高，会点燃混于其中的少量燃料，让马赫环在其中格外耀眼。

瓶塞弹出的瞬间
然而，虽然知道香槟瓶口喷射的气流能超过音速、产生马赫环，但具体的过程和物理机制尚未明确。今年，在一篇发表在《流体力学》（Physics of Fluids）杂志的文章里，科学家通过计算机模拟，进一步揭示了在香槟瓶塞弹出的 1 毫秒（1000 微秒）中，冲击波形成、演变、最终消散的过程。

香槟酒富含二氧化碳，瓶中的气压约是大气压的 6 倍，瓶中压缩的二氧化碳气体会不断地向软木塞施加向外的推力，想将它顶出去。在稳定情况下，软木塞与瓶壁间的静摩擦力会与向外的推力相平衡。然而一旦你开始扭动软木塞，静摩擦力会迅速转变为动摩擦力，不再能与气压抗衡。瓶塞此时就如火箭一般，蓄势待发。

▲ 计算机模拟图像。从上至下，每行分别对应冲击波演化的第一阶段、第二阶段到第三阶段。第一行 500 微秒时，木塞刚刚弹出，气流只能沿着瓶塞与瓶口的缝隙横向膨胀；第二行 917 微秒时，木塞离瓶口一定距离，气流能直接喷射，但会与瓶塞碰撞形成弯曲的冲击波；第三行 1167 微秒时，瓶内外气压差降低，无法支撑气流以超音速逸出。从左至右，每列分别显示流速、气压和温度的空间分布。结合行与列变量，可以对应看出每一阶段的状态，及其对应不同变量的区间分布。（图片来源：原论文）

根据计算机模拟，软木塞弹出后的 1 毫秒中，超音速气流的变化可分为三个阶段描述：

软木塞弹出的第一阶段（600 微秒内），瓶内的二氧化碳气流会以超音速逸出，这个过程与火箭发射的气流加速过程极为相似。火箭尾部的喷管是两边宽中间窄的漏斗形状，也叫做拉瓦尔喷管（Laval nozzle）。引燃后加热的高压气流在通过喷管逐渐收窄的前半部分时，会不断压缩、加速。而香槟瓶颈处收窄的形状也起到了类似的效果，让气流在瓶口处加速至超音速。

就像人群堵塞在狭窄路口时行进速度缓慢，而一旦走到开阔空间会分散加速一样，气流经过狭窄路径压缩后进入到开阔空间，也会急于膨胀加速。因此高压的气流在逸出瓶口、进入相对低压的外界环境时，会获得超音速；而火箭气流则是在喷管后半部分就能达到超音速。与火箭不同的是，香槟瓶口的瓶塞由于运动速度相比气流过慢，会阻碍气流直接喷射。这一阶段的超音速气流只能沿着瓶塞与瓶口的缝隙，横向膨胀逸出，形成冠状的冲击波，同时出现马赫环现象。

软木塞离开瓶口的第二阶段（600-1000 微秒间），随着瓶内气体不断逸出，终于能像火箭气流一样径直喷射出去，随即会与稍远些的软木塞发生碰撞，从而形成弯曲的冲击波。

而到了第三阶段（超过 1000 微秒），酒瓶内的压力逐渐与大气压相平，无法维持瓶口处的压力差，气流失去了动力。因此喷射的气流将不断减速，直到低于音速，冲击波彻底消散。

源于生活的启发
这项有趣的研究将火箭发射与香槟开瓶关联到一起，不仅推动了“香槟学”研究进展，还能为一系列重要应用的研究提供参考，比如火箭发射和导弹发射的弹道学研究。这项研究也可以帮助开发水下航行器和风力涡轮机的工程师，让他们能更好地理解流体动力学（流动的物质在力作用下的运动规律）过程。

然而事实上，我们身边不只有香槟开瓶会产生超音速冲击波。不知你是否留意过生活中两种极具穿透力的声音：撕透明胶带时的“撕拉！”声，以及公园里甩鞭锻炼时的“啪！啪！”声。

如果大力地撕胶带，你会发现胶带总是被一截截地扯开，听上去是一段段的“撕拉”声。当你用力将胶带撕离附着表面时，胶带粘合剂会像弹簧一样拉伸，并储存弹性势能（所以无法连续地撕开）。在粘合剂“弹簧”承受不住更大的拉力断裂后，累积的弹性势能会立刻转化为胶带分裂边缘（附着胶带与分离胶带的分界线）的动能。

如果用高速摄像机拍摄这一过程，你会看到胶带分裂边缘会以每秒 650 到 900 米的速度运动，远超音速，甚至超过了战斗机的速度。这意味着附着胶带每一次积攒势能、而后剥离，都会释放微小的超音速冲击波。所以不难理解，在我们听来，一次次迷你音爆的叠加当然会很刺耳。

▲ 撕透明胶带时，总避免不了刺耳的“撕拉”声（图片来源：Pixabay）

而公园里响亮的“啪！啪！”甩鞭声，有人可能会误以为这是鞭子抽打在地上发出的声响，但其实这都是一个个在空中爆发的迷你超音速冲击波。人在用力甩动鞭子时，会将动能传递给鞭子。通常鞭子手柄部分更粗、质量也更大，当动能沿着柔软的鞭身传递到又细又轻的鞭梢时，为保证动量守恒，鞭梢速度会远大于手柄的速度，很容易超过声速，从而形成局部的超音速冲击波。

这个现象，也被称为鞭梢效应。它与香槟开瓶一样，源于生活，但也蕴含着复杂的物理机制。

现在，如果有人问：香槟，胶带和鞭子三者有何共通之处？

你知道该怎样回答了吗？

论文链接：

https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.aav5528

https://aip.scitation.org/doi/abs/10.1063/5.0089774

https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.122.068005

参考链接：

https://www.smithsonianmag.com/smart-news/what-really-happens-when-you-pop-champagne-according-to-science-180980218/

https://www.livescience.com/champagne-bottle-opening-creates-shockwaves.html

https://www.decanter.com/wine-news/german-scientist-logs-champagne-cork-speed-75173/

https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CJFD&;dbname=CJFD9495&filename=LXYS505.026

本文来自微信公众号：环球科学 （ID：huanqiukexue），撰文 ：不周 审校 ： 二七

有一种情况可以证明，世界上最锋利的物体无法切割任何东西。我们都用刀切过苹果，刀很锋利对我们来说是显而易见的事情。但如果工具很锋利，那么它应该很容易切割东西才对。所以“世界上最锋利的物体无法切割任何东西”这句话听起来就很违反直觉，那这到底是怎么回事呢？

就像其他大多数概念一样，科学家们试图确定锋利的定义。听到“锋利”一词时可能首先想到的物体是刀，研究该形状的确切细节及其几何特性，为我们定义锋利度提供了一个起点。如果我们放大刀刃，就会发现它有一种楔形。直觉上，楔形的“锋利度”似乎归结为两个主要属性：它有多尖以及它有多窄。因此，科学家们创造了“尖锐度”和“狭窄度”的具体测量方法，来试图定义锋利度！

从尖锐度开始，如果我们放大刀的边缘，我们会发现楔形的尖端不会收缩到无限小的点。相反，它最后会收缩成一条微小的曲线。将该曲线视为形成圆的一部分，该圆的半径可以最终决定了刀的边缘有多小。这里有一个词，叫做边缘半径，这是我们描述刀刃“尖锐度”的几何方式。较小的边缘半径意味着更小的曲线，刀缘更接近理想的完美尖角形状。

但是边缘半径并不是锋利度的全部，因为即使是具有相同半径的刀，厚度也可能不同。因此，为了让“边缘半径”有用，我们还必须确定“窄度”部分。这由所谓的楔角定义：楔形的两个平面之间的角度。较小的角度意味着更薄的楔形，这通常意味着更锋利的刀片。

如果一个刀片具有固定的小楔角，那么边缘半径就可以确定锋利度。例如，某些外科手术刀的蓝宝石刀片边缘半径只有至 25 纳米，相当于只有只有几百个原子！由于刀片如此锋利，蓝宝石手术刀留下的疤痕实际上比钢手术刀愈合得更快。此外，刀片由坚硬的蓝宝石制成，非常耐用。

但即使是这些超锋利的蓝宝石手术刀也不是最锋利的，一种更锋利的刀片是由黑曜石制成的。黑曜石是一种火山玻璃，可以制作成边缘半径仅为 3 纳米的刀刃。这相当于只有几十个原子，使其成为我们所知的最锋利的物体之一。今天。我们仍然使用黑曜石刀片进行某些类型的手术，因为它们的超锋利度可以在不需要施加太大压力的情况下进行切割。事实上，黑曜石刀片甚至可以将单个细胞切成两半。因此，边缘半径和楔角结合起来，很好地描述了黑曜石令人难以置信的切割能力。

所以，这给了我们一个错觉，认为定义锋利很简单。不幸的是，到目前为止我们讨论的几何属性有一些缺点，比如描述针的锋利度，由于它们的尖端也会收缩到一个曲面，我们可以使用边缘半径的概念。但与刀不同的是，它们没有形成楔形的两个平面，因此楔角在这里没有意义。

我们可以使用其他类型的角度，但它们都有自己的问题。例如，对于注射针，倾斜边与直边之间存在一个角度，称为“斜角”。2012 年的一项研究发现，在同一根针上设置多个斜角可以提高其刺穿皮肤的能力，这对于减轻疼痛和提高疗效非常重要。这与我们对锋利度的直觉相违背。

至于边缘半径，我们在人造工具上实现的最小半径是钨纳米针。它是扫描隧道显微镜的探针，可在针和表面之间产生跳跃的微小电流。通过这样做，针尖可以识别表面上单个原子的位置，并帮助我们建立材料外观的图像。这个探针的尖端只有一个原子宽，我们不能得到比这更小的了。也正是由于这种小得离谱的半径，吉尼斯世界纪录大全宣布钨纳米针是世界上最锋利的人造物体。

但正如我们一开始所说的，这个针不能切割或刺穿任何东西！一个只有一个原子厚的物体非常脆，即使它有超级“锋利度”也不会提高针的切割能力或刺穿能力。如果我们试图对它施加任何压力，它就会折断。

这不仅仅是钨纳米针的问题，我们前面提到的那些黑曜石外科手术刀也不会一直使用，因为它们也很脆，如果外科医生不小心，就有折断的风险。因此，当描述切割或穿孔的能力时，锋利度并一定适用。它仅描述对象的几何形状，而不是其功能。

https://mp.weixin.qq.com/s/zU_WBX-COwBpjBaqWdoklQ

1、LUNA原本是月亮女神的名字，只是用来带指月亮的。
2、而moon是指天然卫星，一般情况下才指月亮。
3、moon也可以表示其他星球，比如土星，木星的天然卫星，但是luna就不可以用在此。