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张苞死后,诸葛亮为何吐血晕厥?你看刘禅投降时,发生了件什么事

一、三分真,七分假

皆知,相比于三国正史来言,《三国演义》是三分真七分假!如诸葛亮和周瑜。在《三国演义》里,既有“一时瑜亮”的交相辉映,也有“既生瑜,何生亮”的悲愤哀鸣!可惜却是时空错乱的结果。

在正史中,整个赤壁之战,几乎都是周瑜的功劳,那时的诸葛亮那,刚被刘备请出来没多久,只出色完成了“联盟东吴”的任务,替刘备争取到了跟孙权对等地位。

也就是说,诸葛亮在赤壁之战的真正功劳,是他让输得都掉了底裤的刘备,竟然跟“全须全尾”的孙权在地位上——起码名义上,平起平坐了。

这堪称是诸葛亮的一次奇迹外交。别说三国时期了,就是在如今,你想跟人家平起平坐,那有多少干货(实力)?若少得可怜却还想平起平坐,那不是笑话吗!

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事实也是如此!对这种结果,周瑜就认为是个大笑话。在孙刘联盟之后,周瑜成为了“盟军总司令”,可他却强悍要求:刘备啊,你过来下,咱来谈谈如何揍曹操吧!

这完全不把刘备当干部!你周瑜再牛,也是小弟身份,刘备再惨,也是大哥地位。可如今小弟却嚣张得让大哥过来谈工作。刘备却还不得不去,最终刘备“轻舟从简”,也就是装出游山玩水的样子——非正规场合,去见周瑜。

对此,诸葛亮能怎样?无计可施!只能任由刘备遭周瑜打脸!

为何《三国演义》中,让诸葛亮在赤壁之战中,一直留在了东吴,跟周瑜展开“智慧交锋”,不但夺了赤壁之战的大功劳,还在最后生生把周瑜给气死了?原因就在这里,一则是展现诸葛亮,二则恐怕就是替刘备报仇!

因为论对蜀汉(刘备)的威胁,周瑜敢说第二,就没人说第一。周瑜一直强调要“西取西川”,跟曹魏形成“双雄对峙”格局。在周瑜的谋划里,根本就没刘备啥事。可惜却英年早逝了。

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若周瑜真活着,恐怕就没三国了,而是又一次“楚汉相争”,无非名称变成了“魏吴对峙”罢了。这可是挖刘备的根基,因此诸葛亮也好,刘备也罢,能不恨周瑜吗?比恨曹操都恨!

这便是《三国演义》为何非要错乱时空,让诸葛亮去跟周瑜斗智的根本原因。不把周瑜搞“臭”,蜀汉就“香”不起来。谁让《三国演义》的主旨是,尊刘贬曹,鄙视孙权的呢?

因此,凡蜀汉这边的重要人物,无不牛闪闪。还如马超,明明是正史中的不孝子,为了起兵反曹,他找到杀母仇人韩遂说:我老爸虽在曹操手心,但我决定不管老爸死活了,所以认你为父,你也应这样。

结果马超这一起兵,老爸马腾就被杀了。可《三国演义》却一切罪责,都扣在曹操头上,马超反而成了为父报仇的孝子和忠臣了。同时,在三国后期对蜀汉人物的处理,也同样遵循着这个套路,如张飞之子张苞!

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二、张苞之死和诸葛亮的吐血晕厥

在《三国演义》中,张苞的地位,明显比关羽之子关兴更重要,这可谓是反常识了。因为按人们印象中,应该是关羽之子,比张飞之子更牛才对。为何会这样?

《三国演义》给出了解释。那是张飞被杀后,张苞来报丧,刘备哭过之后,便要进兵东吴替关羽和张飞报仇。那么谁当先锋?关兴和张苞都来抢,是谁也不服谁,先比箭射雁,没分胜负,随后就急眼了,各持兵器就要玩命!

这一下刘备可慌了,喝曰:“二子休得无礼!”随后便对两人诉说,刘关张的奋斗史,最后问:“卿二人谁年长?”

苞曰:“臣长关兴一岁。”先主即命兴拜苞为兄。二人就帐前折箭为誓,永相救护。

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也就是说,还是二哥厉害。只不过张苞变成了“二哥”,他比关兴大一岁。也许有人问:刘备咋不让刘禅也过来结拜,再续一曲“桃园三结义”?这个就只能说:绝唱就是绝唱,桃园三结义,哪怕后代都唱不出那调儿!

但无论怎样,刘备显然是爱护张苞和关兴的,最终让吴班当了先锋,而这小哥俩的工作是“护驾”,留在自己身边,显然是怕他俩有个闪失。

就这样经过刘备的爱护和栽培后,当蜀汉进入到诸葛亮时期,明显张苞就成了后代中的佼佼者。诸葛亮对张苞也是爱护无限,玩命栽培。只可惜,在诸葛亮二出祁山时,张苞追击郭淮、孙礼时,连人带马,跌入涧内。不几日,便因伤势过重给死了。

诸葛亮得知后,是“放声大哭,口中吐血,昏厥于地,众人救醒。孔明自此得病卧床不起”。

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关羽、张飞、赵云这些名将死时,诸葛亮都没这么大的反应,可为何张苞一死,诸葛亮竟然伤心到吐血晕厥?从《三国演义》的逻辑出发,无非三点原因。

首先是:蜀汉后备人才缺失。在诸葛亮执政时期,蜀汉明显后备人才奇缺。比如,街亭之战,诸葛亮本意是让魏延去,结果魏延却由于诸葛亮否认了他的子午谷奇谋,而闹情绪,尥蹶子。

诸葛亮这才不得不启用马谡,且临行前这通嘱托。结果马谡没有经受住考验,导致街亭失守,诸葛亮第一次出祁山彻底崩盘,他不得不冒险唱了空城计。

而张苞是诸葛亮悉心栽培的后备人才,被视为蜀汉未来的顶梁柱了。若张苞不死,再加上姜维,这是多好的局面。因此诸葛亮与其说是伤心张苞之死,不如说是替蜀汉未来伤心欲绝。

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其次是:个人感情的宣泄。虽关羽和张飞在活着时,也给诸葛亮尥蹶子,但这两人却真管用,再加上有刘备镇台,诸葛亮那时多轻松,调兵遣将后,他就敢开始准备庆功宴,这说明了,诸葛亮对关羽、张飞、赵云等人的决对信任。

可如今这是啥局面?比刘备早期还惨,好歹那时有关张赵,如今有谁?啥都要靠诸葛亮。没有对比就没有伤害,诸葛亮虽不说,但实际情况之严重,给他造成的压力之大,是显而易见的。

诸葛亮也需要宣泄,无非只差一个宣泄口罢了。如今后备人才中的顶梁柱张苞死了,诸葛亮再坚强,也没法承受了,所以这才如此崩溃。

但最重要和关键的却是第三点!

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三、刘禅投降时发生了一件事

其实张飞,并非仅有张苞这么一个儿子,还有一子叫张绍!在《三国演义》中刘禅投降时,是谁代表刘禅向邓艾投降的?正是张绍!

不一时,张绍等至,艾令人迎入。三人拜伏于阶下,呈上降款玉玺。艾拆降书视之,大喜,受下玉玺,重待张绍、谯周、邓良等。艾作回书,付三人赍回成都,以安人心。三人拜辞邓艾,径还成都,入见后主,呈上回书,细言邓艾相待之善。后主拆封视之,大喜。

那么这跟诸葛亮哭张苞有关系吗?关系可太大了,甚至是最关键的原因。

一开篇就说了,《三国演义》是三分真,七分假。正史中的张苞,可没演义中这么牛闪闪,而是早夭了,“长子苞,早夭。次子张绍,继承张飞爵位,官至侍中、尚书仆射”。

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也就是说,演义中张苞的所有事都是假的。之所以非要让他那么牛闪闪,其目的就是对冲掉张绍的所作所为。

当姜维等还在奋战时,当诸葛亮的子孙,诸葛瞻和诸葛尚、赵云之子赵广等,纷纷战死血祭蜀汉后,张飞的后代张绍,却代表刘禅投降来了!这正史中的记载,是不是让人看得目瞪口呆?倘若张飞地下有知,会不会被气得哇哇暴叫?

所以《三国演义》中,诸葛亮那么哭张苞,明显就有了是替蜀汉元勋们,如关羽、张飞、赵云、和他自己而哭的意味。这既是《三国演义》对蜀汉元勋们的爱护、尊重,也是为蜀汉最终灭亡,提前发出的哀叹。

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证据就是《三国演义》中,对张绍的介绍,非常耐人寻味:后主令谯周作降书,遣私署侍中张绍、驸马都尉邓良同谯周赍玉玺来雒城请降。

只给出了张绍的官职“侍中”,根本就不提他是张飞之子……

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项目名称

函数图像中的样本点提取与坐标识别

设计思路

首先需要能够识别出坐标轴,确定图像的范围;然后识别出要分析的采样点;最后使用线性插值的方法把图像像素位置变换为坐标。

项目实现

图像输入

matlab内置了对多种图片格式的支持,包括jpg,png,bmp,tif,gif,eps等主流图片格式。这个不是项目的重点。

坐标轴识别

坐标轴是比较规则的直线,而且长度较长,因此使用图形学中比较常用Hough算法进行直线检测。Hough算法的原理很简单,使用了一个坐标映射,把直线从笛卡尔坐标系变换到极坐标系,过一个点的所有直线被映射为一条正弦曲线,而一条直线被映射为一个点。应用这种对偶性,可以把采样点在一条直线上出现的频率映射为极坐标系像素点的强度。强度越高,说明出现在这条直线上的样本点越多,亦即所要识别的直线。

matlab提供了工具箱来支持Hough算法。先把RGB图像转换为黑白二值图像,图像去反,使黑色区域变为白色成为我们关心的样本数据。依次调用hough,houghpeaks,houghlines来获得图像的Hough变换结果,提取图像峰值然后反映射到原始图像中。通过设置合适的阈值和精度,能够很好的识别图像的坐标轴。

结果图如下(绿框标识):

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样本点采集

综合考虑算法的复杂性、精确性和易用性,使用了两种方法进行样本点的采集。一种方法由用户依次点击每一个要识别的点,使用ginput可以让用户自己确定要获得哪些数据,这种方法用户自主性强,数据采集更精确,但是用户操作要求较高,不适合大规模数据。第二种方法采用简单的模式识别技术,用户点选一条曲线,系统获取用户点击位置11*11范围内的颜色,过滤掉白色得到用户需要选择的曲线色彩,然后用着个颜色过滤原始图片,提取出这条曲线。然后用一个11*11的窗口扫描图像,统计某一点邻域内该颜色的频度,最后获得频度矩阵的极大值作为曲线上的数据标记符号。

计算矩阵极大值的方法如下:先获取每一列的最大值,得到一个一维向量。然后顺次遍历这个向量每个元素,如果数值在一直增加后开始下降,即把它作为几个极大值;为了避免微小扰动,采取了两个剪枝处理,一是极大值与全局最大值之间的差距要在阈值范围内,二是极大值与上一极大值距离要达到一定阈值。

结果如下(红点标识):

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坐标映射

以上步骤获得了样本点在图像上的像素位置,接下来要做的是把像素坐标映射为实际坐标。这个过程比较简单,只需要使用一个线性插值就可以。

界面设计

使用matlab提供的gui工具设计界面,用户直观性强,操作更方便。

使用指南

启动程序

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打开图片

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输入坐标轴范围

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选择识别一条曲线,单击要操作的曲线

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运行结果

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也可以手动选择要处理的样本点

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运行结果

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 实验测试结果

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项目总结

项目不是太复杂,属于基本的matlab应用。通过这一个项目,对matlab语言有了更深入的理解,对matlab以矩阵为基本数据模型的操作技巧更加熟练。没有用到非常复杂的算法,目前仅仅是通过遍历图片各像素的方法识别样本数据,在图像处理速度上还有待提高。由于时间有限,很多功能没有添加进来,比如对算法阈值的用户自定义,图像的降噪,这些都有待进一步完善。

参考资料

http://en.wikipedia.org/wiki/Hough_transform

http://www.mathworks.com/help/toolbox/images/ref/hough.html

测试数据:

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