树与二叉树

树与二叉树的示意图

如图所示:左边就是一个传统的树结构,右边是一个二叉树。

为何要有二叉树呢?这是一种对传统树对表示方式,是为了便于程序对设计与实现。
从左右两个树可以看到,任何形式对树,都可以使用二叉树来表示。

这样,通过 儿子-兄弟节点 这样都数据结构,就可以表示二叉树的每个节点。

儿子-兄弟节点--> 左右节点

通过这样的一个45度的旋转,又可以将二叉树的每个节点表示为 左右节点。这样更便于表达。

树的一些基本术语
  1. 结点的度(Degree):结点的子树个数
  2. 树的度:树的所有结点中最大的度数
  3. 叶结点(Leaf):度为0的结点
  4. 父结点(Parent):有子树的结点是其子树
    的根结点的父结点
  5. 子结点(Child):若A结点是B结点的父结
    点,则称B结点是A结点的子结点;子结点也
    称孩子结点。
  6. 兄弟结点(Sibling):具有同一父结点的各
    结点彼此是兄弟结点。
  7. 路径和路径长度:从结点n1到nk的路径为一
    个结点序列n1 , n2,… , nk, ni是 ni+1的父结
    点。路径所包含边的个数为路径的长度。
  8. 祖先结点(Ancestor):沿树根到某一结点路
    径上的所有结点都是这个结点的祖先结点。
  9. 子孙结点(Descendant):某一结点的子树
    中的所有结点是这个结点的子孙。
  10. 结点的层次(Level):规定根结点在1层,
    其它任一结点的层数是其父结点的层数加1。
  11. 树的深度(Depth):树中所有结点中的最
    大层次是这棵树的深度。

ps : 图片来源 数据结构

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时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时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构: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时监控 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!
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