Title: OpenCV OpenCV像素值的获取与设置 Fn 1 : 使用 Mat 中对矩阵元素的地址定位的知识 (参考博文:OpenCV中对Mat里面depth,dims,channels,step,data,elemSize和数据地址计算的理解) Code 1 : int main() { //新建一个uchar类型的单通道矩阵(grayscale image 灰度图) Mat m(400, 400, CV_8U, Scalar(0)); for (int col = 0; col <

http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8216109 Haar特征/矩形特征 Haar特征本身并不复杂,就是用图中黑色矩形所有像素值的和减去白色矩形所有像素值的和. 看过Rainer Lienhart文章的人知道,Rainer Lienhart在文章中给出了计算特定图像面积内Haar特征个数公式.小女才拙,到最后也没推出那个公式来,还望看明白的大牛留言指教~ Haar特征个数计算 Rainer Lienhart计算Haar特征个数的公式

今天有一段代码 在ie6下面显示 我检查了一下代码,发现每for循环一次,就会重新计算li的个数,会拖慢运行速度,所以改成以下代码,ie6就正常了

根据输入数字,计算大于一个数的最小素数. 话不多说,直接贴码. package com.fuxuemingzhu.countprime.main; import java.util.Scanner; /** * <p> * Title: Main * </p> * <p> * Description:计算大于某个输入数的最小素数 * </p> * * @author fuxuemingzhu * * @email fuxuemingzhu@163.com *

直接上代码吧: import cv2 import numpy as np from PIL import Image area = def getWhitePixel(img): global area image=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) blur = cv2.GaussianBlur(image,(,),) ret3,th3 = cv2.threshold(blur,,,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)

前言 滑块拼图验证码的失败难度在于每次图片上缺口位置不一样,需识别图片上拼图的缺口位置,使用python的OpenCV库来识别到 环境准备 pip 安装 opencv-python pip installl opencv-python OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库,提供了很多处理图片.视频的方法. OpenCV库提供了一个方法(matchTemplate()):从一张较大的图片中搜索一张较小图片,计算出这张大图上各

作业从JobClient端的submitJobInternal()方法提交作业的同时,调用InputFormat接口的getSplits()方法来创建split.默认是使用InputFormat的子类FileInputFormat来计算分片,而split的默认实现为FileSplit(其父接口为InputSplit).这里要注意,split只是逻辑上的概念,并不对文件做实际的切分.一个split记录了一个Map Task要处理的文件区间,所以分片要记录其对应的文件偏移量以及长度等.每个split

效果图: 代码: // FindGravity.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <string> #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/hi

https://blog.csdn.net/jiake_yang/article/details/52589063 [OpenCV3.3]通过透视变换矫正变形图像 https://blog.csdn.net/rrrfff/article/details/77340641 OPENCV提供了输入图像直接进行hu矩匹配的函数,返回的是两个图像或轮廓之间hu矩的相似度: double cvMatchShapes(const void*object1,const void*object2,int met

1.H = cv2.getPerspectiveTransform(rect, transform_axes) 获得投射变化后的H矩阵 参数说明:rect表示原始的位置左上,右上,右下,左下, transform_axes表示变换后四个角的位置 2.cv2.warpPerspective(gray, H, (width, height)) 根据H获得变化后的图像 参数说明: gray表示输入的灰度图像, H表示变化矩阵,(width, height)表示变换后的图像大小3. cv2.approx

题目传送门 题目大意:给出n个点,m条无向边,让你计算这幅母图中有几个大小为s的完全图. 完全图的意思是任意一个点都和其他点直接相连,完全图的大小指的就是完全图点的个数. 思路:比较巧妙的构图方式.我们会很自然地想到用dfs来找环,然后记录路径,判断是否成完全图,但是由于题目给的是双向边,如果直接构图的话,就会导致出现很多没有必要的情况,重复计算,爆栈超时. 所以在建图的时候只建从小的点到大的点的单向边,然后对n个点从小到大进行dfs,这样可以既可以保证不会有遗留的情况,也不会重复计算(因为每次

///计算从命令行输入单词的种类与个数//Map<key,Value>Key-->单词:Value-->数量

[题目要求] 计算文档a.txt中每一行出现数字的个数并且要计算一下整个文档中一共出现了几个数字 例如a.txt如下: sdhhyh776dbbgbfg dhhdffhhhs556644382 运行结果为: 3 9 sum=12 [核心要点] sed把非数字字符删除,计算长度 for 循环计算总和 [脚本] #!/bin/bash # 可以逐行打印出 # . sed -n "$i"p # . while read line; do echo $line; done < a.txt

题目 A graph which is connected and acyclic can be considered a tree. The height of the tree depends on the selected root. Now you are supposed to find the root that results in a highest tree. Such a root is called the deepest root. Input Specification

对于一个区域,怎么进一步针对区域内部特征进行处理呢 ? 首先,我们要提取出来内部的某些特征才能说话,下面提取一些简单的特征,话不多说见代码: 1.平均数及方差参数: Mat tempMean, tempStddv; double MEAN, STDDV;// mean and standard deviation of the flame region ]; //cout << "mean=" << m << endl; meanStdDev(fla

根据以下总结写出以下程序,总结来源于网上 感想:得硬着头皮找规律 #include   int count1(int n) {         int i=1;         int count=0,after=0,before=0,cur=0;         while(n/i)         {                 after = n%i;                 before=n/(10*i);                 cur = n/i;        

晚饭后朋友发来个问题,正好无事做,动手写了一下 若一个正整数有偶数个不同的真因子,则称该数为幸运数.如4含有2个真因子为 1 和 2 .故4是幸运数.求[2,100]之间的全部幸运数之和. 常规思路 被除数一直除以 1 2 3 ... 直到除以它自身,不过这种比较消耗资源(周知python简洁但效率不高) getf.py def get_Factor(x): """ n 需要求真因数的数(被除数) x x 除数 y rem 余数 quo 商 """

Given a string S and a string T, count the number of distinct subsequences of S which equals T. A subsequence of a string is a new string which is formed from the original string by deleting some (can be none) of the characters without disturbing the

计算到某年为止的闰年数,其实很简单.设要计算的年为A,则到A年为止(含A年)的闰年数为: 闰年数=INT(A/)-INT(A/)+INT(A/) 这里:INT为取整数函数 #include <cstdio> #include <cstring> #include <vector> using namespace std; ; ][]={"January", "February", "March", "

题意: 提供一个无符号32位整型uint32_t变量n,返回其二进制形式的1的个数. 思路: 考察二进制的特性,设有k个1,则复杂度为O(k).考虑将当前的数n和n-1做按位与,就会将n的最后一个1去掉,重复这样的操作就可以统计出1的个数了.(2015年春季 小米实习生的笔试题之一) class Solution { public: int hammingWeight(uint32_t n) { ; while(n) { n&=n-; cnt++; } return cnt; } }; AC代码

# 计算最大公约数 def gcd(x,y): """ 计算最大公约数 :param x:一个正整数 :param y:一个正整数 :return:x,y的最大公约数 """ (x,y)=(y,x) if x>y else (x,y) for factor in range(x, 0, -1): #使用range的时候,可使用负数步长,前面加上-即可 if x % factor == 0 and y % factor == 0: retur