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

k近邻算法C++二维实现 这是一个k近邻算法的二维实现(即K=2的情况). #include <cstdio> #include <cstring> #include <iostream> #include <algorithm> #include <vector> #include <queue> #include <cmath> using namespace std; const double inf = 1000.

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

[java] /** * 递归分治算法学习之二维二分查找 * @author Sking 问题描述: 存在一个二维数组T[m][n],每一行元素从左到右递增, 每一列元素从上到下递增,现在需要查找元素X(必在二维 数组中)在数组中的位置,要求时间复杂度不超过m+n. */ package 递归分治; public class BinarySearchInArray { /** * 二维二分搜索的实现 * @param array 待查找的二维数组 * @param value  待查找的元素 *

主要讲解OTSU算法实现图像二值化:    1.统计灰度级图像中每个像素值的个数. 2.计算第一步个数占整个图像的比例. 3.计算每个阈值[0-255]条件下,背景和前景所包含像素值总个数和总概率(就是分别计算背景和前景下第一步和第二步的              和). 4.比较第三步前景和背景之间方差,找到最大的一个确定为选定的阈值. OTSU源码: 1 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <

引言:做2048小游戏会将横纵方向的数字内容,存储在一个二维数组中,要将这个二维数组中的内容显示在页面上,就一定要用遍历算法来实现了. 一.二维数组存储    首先考虑用二维数组存储所有行数,列数  →  var  RN=4,CN=4; 然后再定义一个变量data 来保存这个二维数组  →  var  data; 游戏的所有主要执行程序都保存在start()函数下 → 启动游戏 保存存有行数,列数的二维数组到data中    关键代码 ↓ function start(){ data=[]; /

题目描述 有一个二维矩阵,每一行的元素,从左到右保持严格递增,每一列的元素,从上到下保持严格递增.查找给定元素elem,返回NULL或元素位置. 1 3 7 15 16 2 5 8 17 19 3 6 9 18 20 7 18 20 22 24 9 23 24 28 33 思路 先从对角线进行一次鉴定,左上角为矩阵最小值,右下角为最大值,不在区间内,说明查找的值不在矩阵内,否则: 从左下角开始找,如果当前元素大于elem,则向上走:否则向右走.复杂度O(M+N).  

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.问题描述 凸集(Convex Set): 任意两点的连线都在这个集合内的集合就是一个凸集.             ⒈对于一个集合D,D中任意有限个点的线性组合的全体称为D的凸包.             ⒉对于一个集合D,所有包含D的凸集之交称为D的凸包(由此定义可以想到分治算法).         可以证明,上述两种定义是等价的.点集Q的凸包(convex hull)是指一个最小凸多边形,满足Q中的点或者在多边形边上或者在其内.下图中由红色线段表示的多边形就是点集Q={p0,p1,...

凸包的概念 首先,引入凸包的概念: (有点窄的时候...图片右边可能会被吞,拉开图片看就可以了) 大概长这个样子: 那么,给定一些散点,如何快速地求出凸包呢(用在凸包上的点来表示凸包) Andrew算法流程和思想 常见的求凸包的算法有$Graham$和$Andrew$,$Andrew$是$Graham$扫描算法的变种,和$Graham$相比,$Andrew$更快,且更稳定,所以主要讲一下$Andrew$. 首先把所有点以$x$坐标为第一关键字,$y$坐标为第二关键字从小到大进行排序,可以肯定第一

package mainimport "fmt"func main() { matrix := [][]int{ {1, 4, 7, 11, 15}, {2, 5, 8, 12, 19}, {3, 6, 9, 16, 22}, {10, 13, 14, 17, 24}, {18, 21, 23, 26, 30}, } exist := searchMatrix(matrix, 5) fmt.Println("exit", exist)}func searchMatr

参考链接 [ 基于opencv 识别.定位二维码 (c++版) ](https://www.cnblogs.com/yuanchenhui/p/opencv_qr.html) OpenCV4.0.0二维码识别代码简析 1.使用Qrdetector实现二维码检测 opencv中的QRCodeDetector类可以实现二维码的定位,识别功能,由于本项目使用的是自己设计的二维码,因此暂时只使用到QRCodeDetector的检测功能 函数接口 bool detect (InputArray img,

分析: "如果你对树状数组比较熟悉,不难发现可怜求的是后缀和" 设数列为\(A\),那么可怜求的就是\(A_{l-1}\)到\(A_{r-1}\)的和(即\(l-1\)的后缀减\(r\)的后缀,\(\sum_{i=l-1}^{r-1}A_i\)),而答案为\(A_l\)到\(A_r\)的和(即\(\sum_{i=l}^{r}A_i\))这两种答案都包含\(A_l\)到\(A_{r-1}\)的和,因此只需判断\(A_{l-1}\)与\(A_r\)相等的概率就行了 那么怎么算? 考虑记下每

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:通通WPF随笔(3)--艺术二维码素材生成器 最近公司让我开发一个条形码的生成控件,花了半天时间搞定觉得不过瘾,什么年代了该用二维码了吧.于是wiki了一下二维码的资料. 比较常见的就是QR码(Quick Response)即快速识别码,为了验证“快速”,我特地和条形码做了一次比较:经过我测试条形码的code 128编码方式可以表示数字.字母.和符号,而且长度也可以很长.当我用“我查查”进行识别测试时发现,当长度达到20个字符时就很难识别出来了,速度也比较慢,也许是软件的原因吧.但二维码不

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

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

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