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短篇描绘了一只嗷嗷待哺的雏鹬学习克服她对水的恐惧。创作灵感来自距美国加利福尼亚州埃默里维尔的皮克斯工作室不到一英里远的海滩。皮克斯动画师巴利拉诺常常在那里沿着岸边奔跑，并注意到数千只三趾滨鹬从迎面袭来的海浪底下逃离，在波浪之间回来捕食的场景。
一群三趾滨鹬在海滨寻找食物，趁着波浪退下的时间冲向沙滩啄食蛤蜊。一只成年滨鹬鼓励她的孩子参与到他们之中，与他们一同觅食，但小鸟没有及时退缩，并被迎面扑来的波浪冲得浑身湿透。这件事让雏鹬产生了对水的恐惧，她拒绝离开鸟巢。但很快雏鹬注意到一群寄居蟹埋入沙子去寻找更深处的食物，同时避免受到潮水的冲击。通过模仿他们的行为，她开始看到水下世界的美丽，并开始熟练地寻找食物。
艾伦·巴利拉诺使用了最前沿的技术，带领团队花费三年时间创造了这部时长六分钟的短片动画。为了给三趾滨鹬和背景中出现的其他鸟类以现实感，主创巴利拉诺和《鹬》动画团队访问了旧金山湾区的海滩以及蒙特里湾水族馆，以研究这种鸟类的外貌和行为。因此，主创团队得以极其细致地刻画鸟类羽毛、啄食动作等细节。
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特征检测（Feature detection）是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征检测的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。
至今为止特征没有万能和精确的定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。因此特征检测最重要的一个特性是“可重复性”：同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。
特征检测是图象处理中的一个初级运算，也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分，那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征检测的一个前提运算，输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。
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