Codeforce 1

不知道该如何写,题目也不知道该如何标记,就以题目的链接作为题目的标志的了。http://codeforces.com/contest/109/problem/A

这个题目想了想,觉得很简单。写了写,错了,找到几个用例,发现了bug,该了该,又交了,还是wa。有找到一个错误的例子。但是这时候离正确的答案已经近了一些。题目的意思就是给定一个数字n。找到4,7的组合使得4,7所组成的数字最小。

#include<stdio.h>
int main()
{
    int n;
    while(scanf("%d",&n)!=EOF)
    {
        if(n%7==0)
        {
            for(int i=1;i<=n/7;i++)
            {
                printf("7");
            }
            printf("\n");
            continue;
        }
        else
        {
            int count=0;
            bool flag=false;
            while(n>0)
            {
                n=n-4;
                count++;
                if(n%7==0)
                {
                    for(int i=1;i<=count;i++)
                    {
                        printf("4");
                    }
                    for(int i=1;i<=n/7;i++)
                    {
                        printf("7");
                    }
                    printf("\n");
                    flag=true;
                    break;
                }
            }
            if(flag==false)printf("-1\n");;
        }
    }
    return 0;
}


本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续间与闭合程度双重标准,准确识别长间闭眼行为 - 实处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
本项目是一个基于STM32的人脸识别系统,利用OPENCV库进行图像处理,采用QT作为图形界面开发。该系统具备人脸采集、图片训练、数据库管理及人脸识别等功能,能够长间稳定运行,并提供了统一的接口以便进行二次开发。 功能特点 人脸采集:系统能够从视频图像中采集人脸数据。 图片训练:通过提取人脸特征进行训练,提高识别准确性。 数据库管理:管理人脸数据,便于后续的识别和处理。 人脸识别:实现对人脸的检测与识别,适用于多种应用场景。 技术原理 本系统采用基于OPENCV的级联分类检测器,通过视频图像提取人脸特征进行训练。主要技术包括: 光线补偿技术:对图像进行补光处理,提高图像质量。 高斯平滑技术:消除图像噪声,提升图像清晰度。 二值化技术:采用局部阈值进行二值化处理,便于后续的人脸定位和特征提取。 应用场景 人脸识别技术在图像处理与视频检索、视频监控、视频显示等方面具有广泛的应用。本系统适用于以下场景: 安全监控:在公共场所进行人脸识别,提高安全监控效率。 身份验证:用于门禁系统、考勤系统等身份验证场景。 智能交互:在智能家居、智能终端等设备中实现人脸识别交互。 开发环境 硬件平台:STM32微控制器 软件平台:OPENCV库、QT图形界面开发工具 使用说明 环境搭建:确保STM32开发环境及OPENCV、QT库已正确安装。 代码编译:按照提供的Makefile文件进行代码编译。 系统运行:将编译后的程序烧录到STM32开发板,启动系统。 功能测试:通过QT界面进行人脸采集、训练和识别功能测试。
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