http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2010/02/09/HowToUseContour.html 作者:王先荣 前言    轮廓是构成任何一个形状的边界或外形线.前面讲了如何根据色彩及色彩的分布(直方图对比和模板匹配)来进行匹配,现在我们来看看如何利用物体的轮廓.包括以下内容:轮廓的查找.表达方式.组织方式.绘制.特性.匹配. 查找轮廓    首先我们面对的问题是如何在图像中找到轮廓,OpenCv(EmguCv)为我们做了很多工作,我们的任务只是调用现成

定义 维基百科:https://en.wikipedia.org/wiki/Breadth-first_search 给定图G=(V,E)和一个可识别的源结点s,广度优先搜索对图G中的边进行系统性的探索来发现可以从源结点s到达的所有结点.该算法能够计算从源结点s到每个可到达结点的距离(最少的边数),同时生成一棵“广度优先搜索树”.该树以源结点s为根结点,包含所有可从s到达的结点.该算法始终是将已发现结点和未发现结点之间的边界,沿其广度方向扩展,也即是说,算法需要在发现所有距离源结点s为k的所有结

首先有一个概念:回溯 回溯法(探索与回溯法)是一种选优搜索法,按选优条件向前搜索,以达到目标.但当探索到某一步时,发现原先选择并不优或达不到目标,就退回一步重新选择,这种走不通就退回再走的技术为回溯法,而满足回溯条件的某个状态的点称为“回溯点”. 深度优先算法: (1)访问初始顶点v并标记顶点v已访问.(2)查找顶点v的第一个邻接顶点w.(3)若顶点v的邻接顶点w存在,则继续执行:否则回溯到v,再找v的另外一个未访问过的邻接点.(4)若顶点w尚未被访问,则访问顶点w并标记顶点w为已访问.(5)继

Time limit: 3.000 seconds限时3.000秒 Problem问题 Given a graph (V,E) where V is a set of nodes and E is a set of arcs in VxV, and an ordering on the elements in V, then the bandwidth of a node v is defined as the maximum distance in the ordering between v

转自:脚本之家 说到爬虫,使用Java本身自带的URLConnection可以实现一些基本的抓取页面的功能,但是对于一些比较高级的功能,比如重定向的处理,HTML标记的去除,仅仅使用URLConnection还是不够的. 在这里我们可以使用HttpClient这个第三方jar包. 接下来我们使用HttpClient简单的写一个爬去百度的Demo: import java.io.FileOutputStream; import java.io.InputStream; import java.io

以下内容主要来自大话数据结构之中,部分内容参考互联网中其他前辈的博客,主要是在自己理解的基础上进行记录. 图的定义 图是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成,通过表示为G(V,E),其中,G标示一个图,V是图G中顶点的集合,E是图G中边的集合. 无边图:若顶点Vi到Vj之间的边没有方向,则称这条边为无项边(Edge),用序偶对(Vi,Vj)标示. 有向图:若从顶点Vi到Vj的边是有方向的,则成这条边为有向边,也称为弧(Arc).用有序对(Vi,Vj)标示,Vi称为弧尾,Vj称为弧头.如果任

前面说过,图像特征点检测包括角点和斑点,今天来说说斑点,斑点是指二维图像中和周围颜色有颜色差异和灰度差异的区域,因为斑点代表的是一个区域,所以其相对于单纯的角点,具有更好的稳定性和更好的抗干扰能力. 视觉领域的斑点检测的主要思路是检测出图像中比周围像素灰度打或者比周围区域灰度值小的区域,一般来说,有两种基本方法 1.基于求导的微分方法,这成为微分检测器 2.基于局部极值的分水岭算法,OPENCV中提供了simpleBlobDetector特征检测器来实现这种基本的斑点检测算法. LOG斑点检测

1 场景描述 系统中用到了进度计划编制功能,支持从project文件直接导入数据,并能够在系统中对wbs任务进行增.删.改操作.wbs任务分解中一个重要的概念就是前置任务,前置任务设置确定了不同任务项之间的依赖关系,以软件开发的一般过程为例,需求调研就是系统设计的前置任务.具体来说前置任务又分为以下四种类型 Finish-to-Start (FS) 把这个任务的开始日期和前提条件任务的结束日期对齐,一般用于串行的任务安排,前一个任务必须完成后才能启动下一个新任务 Start-to-Start (

在使用jsPlumb过程中,所遇到的问题,以及解决方案,文中引用了<数据结构与算法JavaScript描述>的相关图片和一部分代码.截图是有点多,有时比较懒,没有太多的时间去详细的编辑. 前言 首先是UML类图 然后是流程图 使用了jsPlumb的相关功能,初版是可以看到雏形了,差不多用了两个月的时间,中间断断续续的又有其它工作穿插,但还是把基本功能做出来了. 其实做完了之后,才发现jsPlumb的功能,只用到了很少的一部分,更多的是对于内部数据结构的理解和实现,只能说做到了数据同步更新,距离

存档: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define maxv 10//定义最大顶点数 typedef char elem;//图中顶点的数据类型 #include "graph.h" void main() { elem v0; int v; mgraph g; printf("1.初始化函数测试:\n"); initial(g); printf("2.创建函数测试:\n"

存档: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define maxv 10 #define max 10 typedef char elem; typedef int elemtype; #include "queue.h" #include "mgraph.h" void main() { mgraph g; printf("1.初始化函数测试:\n"); initial(g);

重点不是说PageRank是什么,而是怎么用代码实现 什么是PageRank? PageRank,网页排名,又称网页级别.Google左侧排名或佩奇排名,是一种由[1]  根据网页之间相互的超链接计算的技术,而作为网页排名的要素之一,以Google公司创办人拉里·佩奇(Larry Page)之姓来命名.Google用它来体现网页的相关性和重要性,在搜索引擎优化操作中是经常被用来评估网页优化的成效因素之一.Google的创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林于1998年在斯坦福大学发明了这项技术. Pag

mxgraph进阶(四)mxGraph再启程 前言   小论文Constructing User Interaction Behaviors Net from System Log. (AICE 2016)依然实现,为了能够顺利毕业.马导师希望自己能够再写一篇高质量的期刊论文(不然盲审比较棘手,被动).另外,还需要接着之前所做的系统继续完善,毕竟自己的大论文是以此为基础的.整理好思路,mxGraph再起航.   回顾自己之前所实现的系统,结果图如下所示:   图中的节点及有向边.权重均为自己初始

点"计算机视觉life"关注,置顶更快接收消息! 小白:师兄,g2o框架<从零开始一起学习SLAM | 理解图优化,一步步带你看懂g2o代码>,以及顶点<从零开始一起学习SLAM | 掌握g2o顶点编程套路>我都学完啦,今天给我讲讲g2o中的边吧!是不是也有什么套路? 师兄:嗯,g2o的边比顶点稍微复杂一些,不过前面你也了解了许多g2o的东西,有没有发现g2o的编程基本都是固定的格式(套路)呢? 小白:是的,我现在按照师兄说的g2o框架和顶点设计方法,再去看g2

  行解算法题,没错,就是这么方便. 当然也可以使用 Node.js 环境来执行,具体参考Node.js官方文档即可. 二 对象和面向对象编程 js中5种数据类型,并没有定义更多的数据类型,但是运用js中一切皆对象的思想,可以自己很方便的去构造出各种复杂的数据类型对象. 这里讨论到的数据结构都被实现为对象. JavaScript 提供了多种方式来创建和使用对象. 这里通过如下方式创建: 定义包含属性和方法声明的构造函数, 并在构造函数后紧跟方法 的定义. 下面是一个检查银行账户对象的构造函数:

c/c++ 有向无环图 directed acycline graph 概念: 图中点与点之间的线是有方向的,图中不存在环.用邻接表的方式,实现的图. 名词: 顶点的入度:到这个顶点的线的数量. 顶点的出度:从这个顶点出发的线的数量. 实现思路: 1,计算出每个顶点的入度,存放到辅助数组cnt中 2,找到入度为0的顶点集合. 3,从入度为0的顶点集合,拿出一个顶点,这个顶点就是第一个顶点(不唯一). 4,找到与以3处顶点为出发点的顶点,然后把这些顶点的入度减一,减一后发现如果入度为0了,更新辅助

连通图的遍历(深度遍历/广度遍历) 概念:图中的所有节点都要遍历到,并且只能遍历一次. 深度遍历 广度遍历 深度遍历 概念:从一个给定的顶点开始,找到一条边,沿着这条边一直遍历. 广度遍历 概念:从一个给定的顶点开始,找到这个顶点下的所有子顶点后,再找下一层的子顶点. 深度遍历的实现思路 1,创建一个bool数组,用来识别哪个顶点已经被遍历过了. 2,递归 3,递归找给定顶点是否有下一个顶点(方法:get_first_neighbor),都找完后, 4,再递归找给定顶点之后的在3处找到的顶点后的

c/c++ 图的创建及图的相关函数(链表法) 图的概念 图由点和线组成 知道了图中有多少个点,和哪些点之间有线,就可以把一张图描绘出来 点之间的线,分有方向和无方向 创建图 创建图,实际就是创建出节点,和节点之间的线. 下面的代码实现了上面的图的创建 graph_link.h #ifndef __graph_link__ #define __graph_link__ #include <stdio.h> #include <malloc.h> #include <assert

在上一篇文章中记录了如何实现图的邻接表.本文借助上一篇文章实现的邻接表来表示一个有向无环图. 1,概述 图的实现与邻接表的实现最大的不同就是,图的实现需要定义一个数据结构来存储所有的顶点以及能够对图进行什么操作,而邻接表的实现重点关注的图中顶点的实现,即怎么定义JAVA类来表示顶点,以及能够对顶点进行什么操作. 为了存储图中所有的顶点,定义了一个Map<key, value>,实际实现为LinkedHashMap<T, VertexInterface<T>>,key 为

1 使用普通摄像头进行深度估计 1.1 深度估计原理 这里会用到几何学中的极几何(Epipolar Geometry),它属于立体视觉(stereo vision)几何学,立体视觉是计算机视觉的一个分支,它从同一物体的两张不同图像提取三维信息. 极几何的工作原理: 它跟踪从摄像头到图像上每个物体的虚线,然后再第二张图像做同样的操作,并根据同一物体对应的线的交叉来计算距离. 在使用 OpenCV 如何使用极几何来计算所谓的视差图,它是如图像中检测到不同深度的基本表示,这样就能够提取出一张图片的前景

在介绍 python 实现图的深度优先和广度优先搜索前,我们先来了解下什么是"图". 1 一些定义 顶点 顶点(也称为"节点")是图的基本部分.它可以有一个名称,我们将称为"键". 边 边(也称为"弧")是图的另一个基本部分.边连接两个顶点,以表明它们之间存在关系. 权重 边可以被加权以示出从一个顶点到另一个顶点的成本.例如,在将一个城市连接到另一个城市的道路的图表中,边上的权重可以表示两个城市之间的距离. 利用这些定义,我们