AnHongjun的博客

OpenCV模板匹配

AnHongjun — Sat, 30 Jan 2021 09:00:08 +0800

res = cv2.matchTemplate(img, template, method) min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res) method：匹配算法 ### TM_SQDIFF：计算平方不同，计算出来的值越小越相关 ### TM_CCORR：计算相关性，计算出来的值越大越相关 ### TM_CCOFFF：计算相关系数，计算出来的值越大越相关 ### TM_SQDIFF_NORME...

OpenCV图像金字塔与轮廓检测

AnHongjun — Sat, 30 Jan 2021 08:31:07 +0800

一、高斯金字塔 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np img = cv2.imread('./cat.jpg', cv2.IMREAD_COLOR) b, g, r = cv2.split(img) img = cv2.merge((r, g, b)) pyrup = cv2.pyrUp(img) #向上采样 pyrdown = cv2.pyrDown(img) #向下采样 plt.f

OpenCV图像边缘检测

AnHongjun — Fri, 29 Jan 2021 15:50:45 +0800

一、Canny边缘检测的一般步骤 1.使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声； 2.计算图像中每个像素点的梯度强度和方向； 3.应用非极大值抑制，以消除边缘检测带来的杂散效应； 4.应用双阈值检测来确定真实的和潜在的边缘； 5.通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测。二、梯度强度和方向的计算三、关于非极大值抑制 1.方法一 2.方法二四、双阈值检测五、OpenCV接口实现 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt im

OpenCV图像梯度计算

AnHongjun — Fri, 29 Jan 2021 12:28:05 +0800

一、Sobel算子二、计算图像梯度 dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize) ddepth:图像的深度 dx和dy分别表示水平和竖直方向 ksize是Sobel算子的大小 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('./noisy.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) #滤波 img = cv2.medianBlur(img, 5) #计算

OpenCV图像阈值操作和平滑处理

AnHongjun — Fri, 29 Jan 2021 10:33:33 +0800

一、图像阈值操作 ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type) src:输入图，只能输入单通道图，通常来说为灰度图 dst:输出图 thresh:阈值 maxval:当像素超过了阈值（或小于阈值，由type决定），所赋予的值 type:二值化操作的类型，包含以下五种： ### cv2.THRESH_BINARY 超过阈值部分取maxval，否则取0 ### cv2.THRESH_BINAEY_INV ...

Pytorch搭建神经网络完成监督学习-分类任务

AnHongjun — Fri, 29 Jan 2021 09:07:27 +0800

今天玩点相对刺激的，利用神经网络完成非线性四分类任务。一、创建训练集为了保证后续过程中产生的随机数都是一致的（方便测试），我们首先种下一颗随机种子。 import torch import matplotlib.pyplot as plt import torch.nn.functional as F import numpy as np def setup_seed(seed): torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_a

Pytorch搭建神经网络完成监督学习-回归任务

AnHongjun — Thu, 28 Jan 2021 22:38:29 +0800

一、创建训练集要实现监督学习训练，我们首先要有训练集(trainning set)。我们用如下方法创建： import torch import matplotlib.pyplot as plt import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable batch_n = 100 #create training-set x = torch.linspace(-3, 3, batch_n).reshape(batch_

OpenCV图像的基本操作

AnHongjun — Thu, 28 Jan 2021 22:06:43 +0800

一、图像的截取把图像当作数组处理即可（宽度, 高度, 通道数)。 import cv2 img = cv2.imread('./cat.jpg', cv2.IMREAD_COLOR) subimg = img[0:800, 0:800] cv2.imshow('title', subimg) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 二、颜色通道提取与合并注意opencv中彩图为BGR图像，不是RGB。 import cv2 img = cv2.i

OpenCV图像、视频的读取与基本处理

AnHongjun — Thu, 28 Jan 2021 20:19:44 +0800

一、图像读取、显示与写出关于cv2.imread函数，第二个参数cv2.IMREAD_COLOR表示读取为RGB图像，cv2.IMREAD_GRAYSCALE表示读取为灰度图像 import cv2 def ShowImage(title, img): cv2.imshow(title, img) cv2.waitKey(0) #按任意键继续 cv2.destroyAllWindows() img = cv2.imread('./cat.jpg'...

opencv-python安装与测试

AnHongjun — Thu, 28 Jan 2021 19:51:12 +0800

本人安装3.4.1.15版本。避免踩坑，不建议安装4.x版本！ pip install opencv-python==3.4.1.15 pip install opencv-contrib-python==3.4.1.15 python代码测试是否安装成功 import cv2 #引入opencv库 print(cv2.__version__) #输出cv2版本 ...

Numpy常用函数汇总

AnHongjun — Sat, 09 Jan 2021 17:07:15 +0800

import numpy as np #basic attribute array = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4]]) print(array) #print the np.array print(array.ndim) #print the dimension of the np.array print(array.shape) #print the shape of the np.array print(array.size) #print the size .

严格次小生成树洛谷P4180题解

AnHongjun — Tue, 05 Jan 2021 15:28:50 +0800

先粘代码，后期更新原理。 #include #include #include #include using namespace std; #define MaxN 100005 #define MaxM 300005 #define LogN 20 #define INF 0x7fffffffffffffffLL int N, M; struct EDGE{ i

洛谷P1967题解

AnHongjun — Mon, 04 Jan 2021 14:10:24 +0800

首先找出图中每个连通分量的最大生成树，然后在树上跑LCA。寻找LCA的时候寻找路径上的最小权值。 #include #include #include #include using namespace std; #define MaxN 10005 #define MaxM 50005 #define LogN 20 #define INF 0x7fffffff int N

洛谷P3379题解

AnHongjun — Mon, 04 Jan 2021 12:36:52 +0800

树上LCA倍增板子题。 #include #include using namespace std; #define MaxN 500005 #define MaxM 500005*2 #define LogN 20 int N, M, S; int point[MaxN], tot; int nxt[MaxM], v[MaxM]; int deep[MaxN]; bool flag[MaxN]; int f[MaxN][LogN];

矩阵加速计算斐波那契数列

AnHongjun — Sun, 03 Jan 2021 12:05:18 +0800

#include using namespace std; struct Matrix{ static const int MOD = 10007; int data[2][2]; Matrix(int data00, int data01, int data10, int data11){ data[0][0] = data00; data[0][1] = data01; data[1][0] = data10; d.

洛谷P1991题解

AnHongjun — Sun, 03 Jan 2021 11:34:03 +0800

要求最大值最小，不难想到使用二分法。我们每次二分一个“最大的D”，然后将大于D的边舍去，然后看一下去边后的图有多少个连通分量。连通分量的数目就是增配卫星电话的数目。至于求连通分量数目我们可以使用并查集。 #include #include #include using namespace std; #define MaxP 505 int S, P; struct NODE{ double x,

洛谷P2872题解

AnHongjun — Sun, 03 Jan 2021 11:33:35 +0800

我们假设图G是完全图，预先计算好所有边的权值并加入边集。 for(int i = 1; i<=N; ++i) for(int j = i+1; j<=N; ++j){ edge[++cnt].x = i; edge[cnt].y = j; edge[cnt].w = cal_dis(i, j); } 在读入输入数据已给的M条边时，直接进行并查集合并处理。 for(int i = 1

最小生成树算法总结【洛谷P3366】

AnHongjun — Sat, 02 Jan 2021 14:53:43 +0800

一、Prim算法 Prim算法是一种以点集为出发点的最小生成树算法，它将无向图G中所有顶点V分成两个子集A、B。初始时，A中只包含一个随机选取的顶点u，其余顶点属于集合B。每次从集合B中选取一个顶点加入顶点A，该顶点是集合B到集合A中距离最小的一个点。直到V个顶点全部属于A，算法结束。算法时间复杂度O(n^2)。 #define MaxN 5005 int N, M; int G[MaxN][MaxN]; bool flag[MaxN]; int dis[MaxN]; int Prim(...

实测！！论如何在OI赛场上提高程序运行速度

AnHongjun — Sat, 02 Jan 2021 00:28:53 +0800

实测！！论如何在OI赛场上提高程序运行速度摘要：其实register、inline和读入优化大多数情况下并没有什么卵用，，目录： 1.引子 2.实验机基本信息 3.inline关键字测试 4.register关键字测试 5.cin、scanf、快读三种读入方式的比较 6.附：for循环中++i与i++两种写法的速度测试 7.总结引子：据说变量前面加个regist...

他抛了27亿粒米粒儿近似计算出了圆周率

AnHongjun — Sat, 02 Jan 2021 00:13:27 +0800

他抛了27亿粒米粒儿近似计算出了圆周率 18世纪，法国数学家布丰曾用抛针法计算出了圆周率的近似值。今天，中国的一个造作男孩抛了27亿粒米粒儿也计算出了圆周率的近似值，他就是博主——AHJ 一、理论基础布丰的计算方法在本质上是一种概率问题。接受过高中教育的童鞋应该都学习过几何概型。首先我们在地板上画出一个正方形的区域，并画出其内切圆。现在我们向这个正方形区域抛一个“米粒儿”，...