为了方便讲解,我们先来创建一个多边形做演示 第一步:创建图像,并绘制一个六边形.代码和生成图像如下: # Create an image r = 100 src = np.zeros((4*r, 4*r), dtype=np.uint8) # Create a sequence of points to make a contour vert = [None]*6 vert[0] = (3*r//2, int(1.34*r)) vert[1] = (1*r, 2*r) vert[2] = (3*

/** * @Desc 根据经纬度坐标计算两点的距离算法<br> * @Author yangzhenlong <br> * @Data 2018/5/9 18:38 */ public class LocationUtils { private static final Double PI = Math.PI; private static final Double PK = 180 / PI; /** * @Description: 根据经纬度计算两点之间的距离 * * @pa

一.最小外接圆 #include "opencv2/opencv.hpp" #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; void main() { Mat srcImg = imread("E://10.png"); imshow("src", srcImg); Mat dstImg = srcImg.clone(); GaussianBlur(srcImg,

版权声明:若无来源注明,Techie亮博客文章均为原创. 转载请以链接形式标明本文标题和地址: 本文标题:QCryptographicHash实现哈希值计算,支持多种算法     本文地址:http://techieliang.com/2017/12/668/ 文章目录 1. 介绍  1.1. 支持的算法  1.2. 提供的接口 2. 范例 1. 介绍 多看看Qt core模块会发现很多惊喜呀,里面包含的类很多涉及到很多方面的功能实现 先附上所有core类:Qt Core,再直接给出QCrypt

Python实现的计算马氏距离算法示例 本文实例讲述了Python实现的计算马氏距离算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 我给写成函数调用了 python实现马氏距离源代码:     # encoding: utf-8 from __future__ import division import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import numpy as np def mashi_distance(x,y):   print

计算轮廓面积:contourArea 函数 double contourArea(InputArray contour, bool oriented = false); contour,输入的二维点集(轮廓顶点),可以是 vector 或 Mat 类型. oriented,面向区域标识符.有默认值 false.若为 true,该函数返回一个带符号的面积值,正负取决于轮廓的方向(顺时针还是逆时针).若为 false,表示以绝对值返回. 计算轮廓长度:arcLength 函数 arcLength 函

转自:http://wdhdmx.iteye.com/blog/1343856 0.这个算法实现起来很简单 1.百度百科介绍: Levenshtein 距离,又称编辑距离,指的是两个字符串之间,由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数. 许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符. 编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levenshtein提出的,故又叫Levenshtein Distance. 2.用途 模糊查询 3.实现过程 a.首先是有两个字符串,这里写一个简单的

引自:http://www.xuebuyuan.com/1684976.html http://blog.csdn.net/lichengyu/article/details/38392473 http://www.cnblogs.com/yemeishu/archive/2013/01/19/2867286.html谈谈NITE 2与OpenCV结合提取指尖坐标 一 概念: Convexity hull, Convexity defects 如上图所示,黑色的轮廓线为convexity hul

工作中遇到一个小问题,就是要做一个类似excel那种的公式的东西,就是A0+A1*B0那样的公式,然后得出结果. 首先,分析. 这不是计算器,计算器要比这个简易,计算器是所按即所得,即你点击+-之类的按钮时候,你的数字已经确认了,你所要做的只是转换一下string和decimal而已. 比如1+2*(2+4)/4-1 如果再算上幂运算,我打不出来幂运算的符号,尴尬. 我们可以这么写,比如,遇到的第一个数字是1,那么定义一个变量firnum=1  第一个符号是+,定义一个变量 mark=+,第二个

同上篇讲述pageRank一样,考虑一个顶点V. 根据顶点算法通常步骤1) 接收上个超步发出的入邻居的消息2) 计算当前顶点的值3) 向出邻居发消息 1.接收入邻居的消息 2.求入邻居的最小值,加上顶点原来的值,得value 3.向V的出邻居发送消息,消息的值为value double val = 0.0; for (每一个入邻居) { val = min(邻居) + V_value; } sendMesgsToAllNeighbors(val); 算法停止条件是所有顶点的值不再变化.

给定N个集合,从中找到相似的集合对,如何实现呢?直观的方法是比较任意两个集合.那么可以十分精确的找到每一对相似的集合,但是时间复杂度是O(n2).此外,假如,N个集合中只有少数几对集合相似,绝大多数集合都不相似,该方法在两两比较过程中"浪费了计算时间".所以,如果能找到一种算法,将大体上相似的集合聚到一起,缩小比对的范围,这样只用检测较少的集合对,就可以找到绝大多数相似的集合对,大幅度减少时间开销.虽然牺牲了一部分精度,但是如果能够将时间大幅度减少,这种算法还是可以接受的.接下来的内容

!!版权声明:本文为博主原创文章,版权归原文作者和博客园共有,谢绝任何形式的 转载!! 作者:mohist 我使用的OS:win7. 我使用的开发环境:VS2010 + sp1 算法源码: 1 unsigned int create_crc_2(unsigned char *parr, unsigned int parr_len) 2 { 3 unsigned char *pbuf = NULL; 4 5 // 数据长度为奇数,在数据前补0 6 if (1 == parr_len % 2) 7

一.说明 本文分享基于 Fate 使用 横向联邦 神经网络算法 对 多分类 的数据进行 模型训练,并使用该模型对数据进行 多分类预测. 二分类算法:是指待预测的 label 标签的取值只有两种:直白来讲就是每个实例的可能类别只有两种(0 或者 1),例如性别只有 男 或者 女:此时的分类算法其实是在构建一个分类线将数据划分为两个类别. 多分类算法:是指待预测的 label 标签的取值可能有多种情况,例如个人爱好可能有 篮球.足球.电影 等等多种类型.常见算法:Softmax.SVM.KNN.决策

什么是Levenshtein Levenshtein 距离,又称编辑距离,指的是两个字符串之间,由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符.levenshtein() 函数返回两个字符串之间的 Levenshtein 距离.编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levenshtein提出的,故又叫Levenshtein Distance 实现过程 首先我们明确从一个字符串变化到另一个字符串需要进行添加.修改.删除来变化 如a变化到

度娘笔试归来,题目实打实的,感觉真心不易,上百号人就抢那么几个坑......只恨自己平时积累太少啊~ 故曝一道鹅厂面试用的算法题(当时我就死在了这题上),来为度娘家攒一下RP~ 题目: 对于长度为N的一个无序的数组a[1..N],请将a进行排序,要求所有正数都排在0之前,所有负数都排在0之后(如果没有0,则所有正数排在负数前) 要求时间复杂度O(N),空间复杂度O(1) 题目不难,但给思考的时间很短,大约不到5分钟吧.当时脑子比较短路,于是只给出了O(n) O(n)复杂度的算法,然后就被面试官挂

variable-precision SWAR算法:计算Hamming Weight 转自我的Github 最近看书看到了一个计算Hamming Weight的算法,觉得挺巧妙的,纪录一下. Hamming Weight,即汉明重量,指的是一个位数组中非0二进制位的数量. 对于这个问题,最直观的算法就是遍历二进制位,时间复杂度是O(n),每次需要遍历n个位.另外一个算法是查表,用一个数组记录下一定位数每个数值的汉明重量如:数组hwTable=[0, 1, 1, 2]纪录了0, 1, 2, 3的汉

最近因为工作需要,学习了NLP的相关知识,简单动手实现了一下计算Edit Distance的算法,就是计算一个字符串要变成另一个字符串需要的代价,这其中采用Levenshtein方式,即规定一个插入和一个删除的代价是1,一次替换的代价是2. 简单的逻辑: 对于长度为M的字符串X,长度为N的字符串Y, Initialization: D(i,0)=i D(0,j)=j Recurrence Relation: for each i=1...M for each j=1...N D(i,j)=Min

计算轮廓面积: double contourArea(InputArray contour, bool oriented=false ) InputArray contour:输入的点,一般是图像的轮廓点 bool oriented=false:表示某一个方向上轮廓的的面积值,顺时针或者逆时针,一般选择默认false 计算轮廓边长: double arcLength(InputArray curve, bool closed) InputArray curve:表示图像的轮廓 bool clos

Python C3 算法 手动计算顺序   手动计算类继承C3算法原则: 以所求类的直接子类的数目分成相应部分 按照从左往右的顺序依次写出继承关系 继承关系第一个第一位,在所有后面关系都是第一个出现的,提取出来,其他都替换掉 如果步骤3中不成立,就到后面一部分去找 然后继续在后面这部分找,知道找不到,再回到第一部分去找 直到结束. 下面上例题,看下如何应用 .从左到右依次写出类继承关系,并分好部分 左边|右边 HGECA,HGEA,HGMX,HGMY|HFDBA,HFDCA,HFECA,HFEA

概率算法大致可分为4种形式: 数值概率算法: 蒙特卡罗算法: 拉斯维加斯算法: 舍伍德算法: 计算蒙特卡罗概率的算法实现: #include "stdio.h" #include "time.h" #include "stdlib.h" double MontePI(int n) { double PI; double x, y; int i, sum; sum = ; srand(time(NULL)); ; i < n; i++) {