LeetCode 54. Spiral Matrix

本文介绍了一种螺旋遍历二维矩阵的方法,并提供了两种实现方案。通过定义边界,算法能够有效地按螺旋顺序输出矩阵中的元素。

注意边界的处理。


代码:

class Solution 
{
public:
    vector<int> spiralOrder(vector<vector<int> > &matrix) 
    {
        if (matrix.empty() == true)
        {
            return vector<int>();
        }
        int x1 = 0, y1 = 0;
        int x2 = matrix.size()-1, y2 = matrix[0].size()-1;
        vector<int> ret;

        for ( ; x1<=x2 && y1<=y2; ++x1, ++y1, --x2, --y2)
        {
            for (int j = y1;   j <= y2; ret.push_back(matrix[x1][j++])) {} 
            for (int i = x1+1; i <= x2; ret.push_back(matrix[i++][y2])) {}
            for (int j = y2-1; x1!=x2 && j>=y1;   ret.push_back(matrix[x2][j--])) {} // x1!=x2
            for (int i = x2-1; y1!=y2 && i>=x1+1; ret.push_back(matrix[i--][y1])) {} // y1!=y2
        }

        return ret;
    }
};

之前的写法:

class Solution 
{
public:
    vector<int> spiralOrder(vector<vector<int> > &matrix) 
    {
        if (matrix.empty() == true)
        {
            return vector<int>();
        }
        int x1 = 0, y1 = 0;
        int x2 = matrix.size()-1, y2 = matrix[0].size()-1;
        vector<int> ret;
        while (x1<=x2 && y1<=y2)
        {
            for (int j = y1; j <= y2; ++ j)
            {
                ret.push_back( matrix[x1][j] );
            }
            for (int i = x1+1; i <= x2; ++ i)
            {
                ret.push_back( matrix[i][y2] );
            }
            for (int j = y2-1; x1!=x2 && j>=y1; -- j) // 加上x1!=x2避免重复输出
            {
                ret.push_back( matrix[x2][j] );
            }
            for (int i = x2-1; y1!=y2 && i>x1; -- i) // 加上y1!=y2避免重复输出
            {
                ret.push_back( matrix[i][y1] );
            }
            ++x1, ++y1, --x2, --y2;
        }
        return ret;
    }
};


一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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