OTSU算法学习   OTSU公式证明 1 otsu的公式如下,如果当前阈值为t, w0 前景点所占比例 w1 = 1- w0 背景点所占比例 u0 = 前景灰度均值 u1 = 背景灰度均值 u = w0*u0 + w1*u1  全局灰度均值 g = w0(u0-u)*(u0-u) + w1(u1-u)*(u1-u) = w0*(1 – w0)*(u0 - u1)* (u0 - u1) 目标函数为g, g越大,t就是越好的阈值.为什么采用这个函数作为判别依据,直观是这个函数反映了前景和背景的差值

奶牛矩阵 题目大意:给定一个矩阵,要你找到一个最小的矩阵,这个矩阵的无限扩充的矩阵包含着原来的矩阵 思路:乍一看这一题确实很那做,因为我们不知道最小矩阵的位置,但是仔细一想,如果我们能把矩阵都放在左上角该多好,这样一来这一题好像又是循环数组那个样子了(二维的). 而事实上我们确实可以把所有情况都放在左上角,因为矩阵里面的元素的相对位置是不变的,这样一来我们就可以把矩阵看成都是一些元素从左上角往右下角扩充.那么现在问题就又回到了循环节的问题上了,我们可以把矩阵看成是很多很多个字符串组成,我们要找的

public class testClockwiseOutput { public static void main(String[] args) { //1.构建矩阵数据 int[][] arr = getMatrix(); matrixSort(arr, 0, 3); } /** * 构建矩阵的二维数组 * @return */ public static int[][] getMatrix(){ //1.创建一个容量为100的二维数组 int[][] arr = new int[100][

一个问题:大多数情况下,M(hypothesis set的大小)是无穷大的,例如PLA算法.那么是不是我们的原则1就不能使用了? 我们试着做一些努力: Step1:寻找hypothesis set的effective number来代替M 什么意思呢?就是之前推导中,但是呢,例如在PLA算法中,h1和h2是如此的相像(考虑平面上的直线),所以,如果D对于h1是GOOD,那么对于h2也是GOOD.即:重叠部分太多,我们over-estimatinng了. 现在我们换一种思路.从DataSet的角度

随着移动互联网的发展,二维码现在应用得越来越广泛了,随手扫扫就可以浏览网站.加个好友什么的,比起手工输入真的是方便太多了. 前期做了一个综合测评系统,考虑逐步实现移动化,一长串的IP地址用户输入也不方便,借助二维码的话,用户拿起手机扫扫就可以直接进入系统. 基于这个应用场景,就上网研究下了网站二维码的实现方式,归纳起来有以下两种: 1.借助一些二维码生成网站或者二维码生成器生成二维码图片,然后挂在网站上,如码云 QR-Code (二维码) 在线生成器 优点:开发成本为零,能够快速实现多样化的二维

二.数据结构和算法 1.使对象可以像数组一样进行foreach循环,要求属性必须是私有.(Iterator模式的PHP5实现,写一类实现Iterator接口)(腾讯) <?php class Test implements Iterator{ private $item = array('id'=>1,'name'=>'php'); public function rewind(){ reset($this->item); } public function current(){

        二维码介绍: 二维码(QR(Quick Response)code),又称二维条码,最早起源于日本. 它是用特定的几何图形按一定规律在平面(二维方向)上分布的黑白相间的图形,是所有信息数据的一把钥匙. 二维码是一种比一维码更高级的条码格式.一维码只能在一个方向(一般是水平方向)上表达信息, 而二维码在水平和垂直方向都可以存储信息.一维码只能由数字和字母组成,而二维码能存储汉字.数字和图片等信息, 因此二维码的应用领域要广得多. 二维码需求: 开发一款二维码扫描插件,具有扫描大众二

博客地址:https://ainyi.com/58 Java 开发精美艺术二维码 看到网络上各种各样的二维码层出不穷,好像很炫酷的样子,一时兴起,我也要制作这种炫酷二维码效果 例如: 根据以往例子 根据之前所做的小项目 java 开发二维码系统 以这个为基础,将实现精美艺术二维码 基本代码: // 创建二维码对象 Qrcode qrcode = new Qrcode(); // 设置二维码的纠错级别 // L(7%) M(15%) Q(25%) H(30%) qrcode.setQrcodeEr

原文地址为:Matlab绘制三维曲面(以二维高斯函数为例) 寒假学习了一下Python下的NumPy和pymatlab,感觉不是很容易上手.来学校之后,决定继续看完数字图像处理一书.还是想按照上学期的模式,边看边实现书中的算法.上学期看的时候,是用C语言实现的,发现写程序太耗时间了,所以决定还是学习下Matlab吧(寒假莫有学会Python中的那些库应用...) 经过两天的学习,终于看完了一本关于Matlab的基础书.对于Matlab有了一个基本的了解,感觉Matlab最大的优势在于能够快速的将

plot 功能 绘制二维图形的最基本函数. 语法 //x为向量时,以x的元素值为纵坐标,x的序号为横坐标绘制曲线. //x为矩阵时,以其序号为横坐标,按列绘制每列元素值相对于其序号的曲线. polt(x) //以x 元素为横坐标值,y 元素为纵坐标值绘制曲线 plot(x,y) //以公共的x 元素为横坐标值,以y1,y2,… 元素为纵坐标值绘制多条曲线 plot(x,y1,x,y2,…) 其他属性参数: 符号 作用 符号 作用 符号 作用 符号 作用 y 黄 - 实线 . 点 < 小于号 m

20世纪50年代,乌尔姆和冯·诺依曼(对此人真是崇拜的五体投地)为了研究机器人自我复制的可能性,提出了一种叫做元胞自动机(Cellular Automaton,CA)的算法.该算法采用局相互作用规则,最终产生整体的自复制构型(和蒙特卡罗法简直就是完全两种不同的哲学思想,竟然和同一个人有关).元胞自动机已经成为研究复杂系统行为的一个理论框架(蒙特卡洛法也是!!),也是人工智能的雏形(alpha GO 也用到了一种蒙特卡洛树搜索的技术!!!). 原本打算每天晚上抽出点时间研究一个分形图形的,可惜时间

题目:二维数组中,每行从左到右递增,每列从上到下递增,设计一个算法,找其中的一个数 分析: 二维数组这里把它看作一个矩形结构,如图所示: 1 2 8 2 4 9 12 4 7 10 13 6 8 11 15 在做这道题的时候我最先考虑的是每次比较对角线上的元素可能可以取得较好的效果, 以查找9为例, 从1(0,0)开始,1<10,可以得出结论,10在1的右侧或下侧: 1 2 8 9 2 4 9 12 4 7 10 13 6 8 11 15 然后看4(1,1),4<9, 1 2 8 9 2 4

常用的二维图形命令: plot:绘制二维图形 loglog:用全对数坐标绘图 semilogx:用半对数坐标(X)绘图 semilogy:用半对数坐标(Y)绘图 fill:绘制二维多边填充图形 polar:绘极坐标图   bar:画条形图 stem:画离散序列数据图    stairs:画阶梯图 errorbar:画误差条形图 hist:画直方图 fplot:画函数图 title:为图形加标题 xlabel:在X轴下做文本标记 ylabel:在Y轴下做文本标记 zlabel:在Z轴下做文本标记

使用C语言实现二维,三维绘图算法(1)-透视投影 ---- 引言---- 每次使用OpenGL或DirectX写三维程序的时候, 都有一种隔靴搔痒的感觉, 对于内部的三维算法的实现不甚了解. 其实想想, Win32中既然存在画线画点函数, 利用计算机图形学的知识, 我们用可以用纯C调用Win32实现三维绘图, 完全不用借助OpenGL和DirectX, 这有重复造轮子的嫌疑, 但是自己动手实现一遍, 毕竟也是有意义的. [效果演示] 线框效果, 隐藏面采用虚线 颜色填充后效果 [透视投影理论] 

本文结合matlab 软件解释二维坐标系下的平移,旋转,缩放 首先确定点在二维坐标系下的表达方法,使用一个1*3矩阵: Pt = [x,y,1] 其中x,y 分别为点的X,Y坐标,1为对二维坐标的三维扩充,即将二维坐标平面上的点移动到三维坐标面Z=1上来,这样的变化并没改变图形的形状,这种变化叫做齐次变换. pt移动dx dy 后可得到移动后的点为pt’[x+dx,y+dy,1] 可以由如下关系表示 Pt’ = pt*Move.其中: 类似的,假设x y 放大系数为sx sy 那么有如下矩阵:

使用C语言实现二维,三维绘图算法(3)-简单的二维分形 ---- 引言---- 每次使用OpenGL或DirectX写三维程序的时候, 都有一种隔靴搔痒的感觉, 对于内部的三维算法的实现不甚了解. 其实想想, Win32中既然存在画线画点函数, 利用计算机图形学的知识, 我们用可以用纯C调用Win32实现三维绘图, 完全不用借助OpenGL和DirectX, 这有重复造轮子的嫌疑, 但是自己动手实现一遍, 毕竟也是有意义的. [效果演示] C=(-0.75, 0.0)              

使用C语言实现二维,三维绘图算法(2)-解析曲面的显示 ---- 引言---- 每次使用OpenGL或DirectX写三维程序的时候, 都有一种隔靴搔痒的感觉, 对于内部的三维算法的实现不甚了解. 其实想想, Win32中既然存在画线画点函数, 利用计算机图形学的知识, 我们用可以用纯C调用Win32实现三维绘图, 完全不用借助OpenGL和DirectX, 这有重复造轮子的嫌疑, 但是自己动手实现一遍, 毕竟也是有意义的. [效果演示] 原始效果(100条浮动曲线) 加密以后的效果(200条浮

本节大纲 迭代器&生成器 装饰器  基本装饰器 多参数装饰器 递归 算法基础:二分查找.二维数组转换 正则表达式 常用模块学习 作业:计算器开发 实现加减乘除及拓号优先级解析 用户输入 1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2) )等类似公式后,必须自己解析里面的(),+,-,*,/符号和公式,运算后得出结果,结果必须与真实的计算器所得出的结果一致 迭代器&

题目:在一个二维数组中,每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序.请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数. class Solution { public: bool Find(vector<vector<int> > array, int target) { int col = array.size(); ; while (i < col) { ;//考虑边界条件 ) continue; if (target

Nicholl-Lee-Nicholl二维线段裁剪算法相对于Cohen-Sutherland和Liang-Barsky算法来说,在求交点之前进行了线段端点相对于几个区域的判断,可以确切的知道要求交点的边的信息. 此方法只在二维空间裁剪时使用,C-S和L-B裁剪方法则可应用到三维空间. 算法步骤: 1 先使用C-S裁剪算法的区域码判断方法,去除一部分在裁剪区域外面的线段.显示在完全在裁剪区域内的线段.其他不能判断的情况,采用NLN算法进行裁剪. 2 p1和p2若有一点在区域内,必要时交换端点以确保