本文部分内容转自 https://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3182157.html 一.统计学概念 二.为什么需要协方差 三.协方差矩阵 注:上述协方差矩阵还需要除以除以(n-1).MATLAB使用cov函数计算协方差时自动除以了(n-1),opencv使用calcCovarMatrix函数计算后还需要手动除以(n-1) 协方差具体计算 以学生成绩举例:有5名学生,参加数学.英语.美术考试,得分如图 1.计算均值矩阵M 均值是对每一列求平均值:means=[66

求矩阵的面积并 采用的是区间更新 #include <iostream> #include <stdio.h> #include <string.h> #include <algorithm> #define lson rt<<1,L,mid #define rson rt<<1|1,mid+1,R /* AC 一开始一直WA的原因是,hashx写成了int型!!! 第一次用的是直接单点更新,这次用区间更新写写看 */ using n

做这道题之前,建议先做POJ 1151  Atlantis,经典的扫描线求矩阵的面积并 参考连接: http://www.cnblogs.com/scau20110726/archive/2013/04/13/3018702.html 线段树辅助——扫描线法计算矩形周长并(轮廓线):http://www.cnblogs.com/scau20110726/archive/2013/04/13/3018687.htmlhttp://blog.csdn.net/ophunter/article/det

/** *A3-IO-03. 求整数均值(10) *C语言实现 *测试已通过 */ #include "stdio.h" int main() { int a,s,d,f; scanf("%i %i %i %i",&a,&s,&d,&f); printf("Sum = %i; Average = %.1f\n",(a+s+d+f),((a+s+d+f)/4.0)); ; }     错误已修正.

MATLAB中求矩阵非零元的坐标: 方法1: index=find(a); [i,j]=ind2sub(size(a),index); disp([i,j]) 方法2: [i,j]=find(a>0|a<0) %列出所有非零元的坐标 [i,j]=find(a==k) %找出等于k值的矩阵元素的坐标 所用函数简介: IND2SUB Multiple subscripts from linear index. IND2SUB is used to determine the equivalent

转载请注明出处!!!http://blog.csdn.net/zhonghuan1992 OpenCV在矩阵上的卷积 在openCV官网上说是戴面具,事实上就是又一次计算一下矩阵中的每个value,那么怎么计算呢,依据该像素点的周围信息,用一个加权的公式来进行计算.那么如今就要看,周围的信息是怎样被加权的.让我们想一下这种方式,请看以下的公式: 上面的公式就是根据当前像素点的值和四个邻居的值,更新一下.相当于原来矩阵每一块3*3的小矩阵和M进行想乘一样. 在程序中,我们对该公式进行编程的话,会是

一.求均值 % 求一副灰度图像的均值 close all; clear; clc; i=imread('d:/lena.jpg'); %载入真彩色图像 i=rgb2gray(i); %转换为灰度图 i=double(i); %将uint8型转换为double型,否则不能计算统计量 % avg1=mean(i,); %列向量均值 % avg2=mean(i,); %行向量均值 % avg3=mean(i); %列向量均值 [m,n]=size(i); s=; :m :n s=s+i(x,y); %

题意: 给定n个矩阵的左下角和右上角坐标,求矩阵面积并(矩阵总是正放的,即与x轴y轴都平行) 思路: 扫描线裸题 http://www.cnblogs.com/fenshen371/p/3214092.html 对于一个矩阵,我们仅仅关心他的上下底边.线段树维护的是当前有哪些区间是被线段覆盖的(即把线段都移动到x轴上,x轴被覆盖的长度是多少) 我们从上往下扫,则对于随意一条(如15,10)  我们会计算(20,13)-(15,10)之间的矩形面积 而对于(11,8),我们会计算(15,10)-(

import java.util.Scanner; /** * @author 冰樱梦 * 时间:2018年12月 * 题目:求矩阵中各列数字的和 * */ public class Exercise08_01 { public static void main(String[] args){ Scanner input=new Scanner(System.in); double m[][]=new double[3][4]; System.out.println("Enter a 3-by-

import java.util.Scanner; /** * @author 冰樱梦 * 时间:2018年12月 * 题目:求矩阵主对角线元素的和 * */ public class Exercise08_02 { public static void main(String[] args){ Scanner input=new Scanner(System.in); System.out.println("Enter the arrays row: "); int row=inpu

利用OpenCV的矩阵操作实现图像的逆时针旋转90度操作 代码 Mat src = imread("C:\\Users\\fenggl\\Desktop\\测试.jpg",MREAD_UNCHANGED); imshow("原图", src); transpose(src, src); flip(src, src, ); imshow("逆时针旋转90度", src); 效果 解释说明 第一步:读入原图 Mat src = imread(&quo

求矩阵的模: function count = juZhenDeMo(a,b) [r,c] = size(a);%求a的行列 [r1,c1] = size(b);%求b的行列 count = 0; for j=1:r-r1+1%所求的行数中取 for i=1:c-c1+1%所有的列数中取 d = a(j:j+r1-1,i:i+c1-1); e = double(d==b); if(sum(e(:))==r1*c1) count = count + 1; end end end<pre name=

求矩阵每行的和? 可以把每行放入一个不同线程块,这样行与行之间进行粗粒度的并行.而对于每行,其对应的线程块中分配n个线程(对应行宽),使用共享存储器,让每个线程从显存中读取一个数至shared memory中,然后使用规约算法计算和. 代码如下: #include "cuda_runtime.h" //CUDA运行时API #include "device_launch_parameters.h" #include <iostream> #include

29 [程序 29 求矩阵对角线之和] 题目:求一个 3*3 矩阵对角线元素之和 程序分析:利用双重 for 循环控制输入二维数组,再将 a[i][i]累加后输出. package cskaoyan; public class cskaoyan29 { @org.junit.Test public void diagonal() { java.util.Scanner in = new java.util.Scanner(System.in); int[][] arr = new int[3][

问题描述 求矩阵不同行不同列元素和的最大值(最小值) 问题求解 1.通过scipy库求解 scipy.optimize库中的linear_sum_assignment方法可以求解 输入一个矩阵,参数maximize=True时找最大值,否则求解最小值 返回元素所在的行坐标,列坐标 import numpy as np from scipy.optimize import linear_sum_assignment data = np.array([[10, 3, 6], [5, 2, 4], [

实验7-2-3 求矩阵的局部极大值 (15分) 给定M行N列的整数矩阵A,如果A的非边界元素A[i][j]大于相邻的上下左右4个元素,那么就称元素A[i][j]是矩阵的局部极大值.本题要求给定矩阵的全部局部极大值及其所在的位置. 输入格式: 输入在第一行中给出矩阵A的行数M和列数N(3≤M,N≤20):最后M行,每行给出A在该行的N个元素的值.数字间以空格分隔. 输出格式: 每行按照"元素值 行号 列号"的格式输出一个局部极大值,其中行.列编号从1开始.要求按照行号递增输出:若同行有超

OpenCV的一些操作,如生成随机矩阵,高斯矩阵,矩阵相乘之类的 /*功能:说明矩阵的一些操作方法*/#include "cv.h"//该头文件包含了#include "cxcore.h"#include "highgui.h"#include <stdio.h>void PrintMat(CvMat *A); // 显示矩阵void GenRandn(CvMat *arr, int seed); // 生成正态分布的随机矩阵void

有的时候我们需要将几个矩阵按行或者按列进行合并成一个大矩阵,这在Matlab里面非常的简单,但在OpenCV里面并没有这样的方法,现在我在OpenCV的源码里面发现合并矩阵的方法,分享给大家. A = [ ]; B = [ ]; C = [A;B]; 上面的是Matlab语言的矩阵合并,非常的简洁简单.接下来我给出OpenCV的两个矩阵的合并代码. Mat mergeRows(Mat A, Mat B) { CV_ASSERT(A.cols == B.cols&&A.type() == B

成员变量x.y.width.height,分别为左上角点的坐标和矩形的宽和高. 常用的成员函数有: Size()返回值为一个Size area()返回矩形的面积 contains(Point)用来判断点是否在矩形内 inside(Rect)函数判断矩形是否在该矩形内 tl()返回左上角点坐标 br()返回右下角点坐标. // 移动矩阵 Rect rectShift = rect + point; // 缩放矩阵 Rect rectScale = rect + size; // 求两矩阵交集和并集

Matrix Swapping II Time Limit: 9000/3000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 1543    Accepted Submission(s): 1036 Problem Description Given an N * M matrix with each entry equal to 0 or 1. We can find so

给定n个整数,将数分解成01序列,由这n个01序列构成矩阵,这n个数构成线性空间,这就是异或空间 将这个矩阵高斯消元,求出t个主元,那么由着t个主元构成的线性空间里总共有2^t个数 设这t个数分别是a1,a2,a3,a4,...at,每个数代表的主元为二进制上的一位1,显然选a1的情况组成的数,必定比不选a1的情况组成的数要大 比如a1...a5转换成二进制后将主元取出来就是 1 1 1 1 1 那么异或空间中,(为了对应整齐,将第1小的数改为第0小,依次类推) 最小(0)的数就是 0 0 0