CCF 201503-1 图像旋转

本文介绍了一种图像处理基本操作——图像逆时针旋转90度的算法实现。通过矩阵旋转的方式,详细解释了如何将输入的图像矩阵进行逆时针旋转,并提供了完整的代码示例。
试题编号:201503-1
试题名称:图像旋转
时间限制:5.0s
内存限制:256.0MB
问题描述:

问题描述

  旋转是图像处理的基本操作,在这个问题中,你需要将一个图像逆时针旋转90度。
  计算机中的图像表示可以用一个矩阵来表示,为了旋转一个图像,只需要将对应的矩阵旋转即可。

输入格式

  输入的第一行包含两个整数nm,分别表示图像矩阵的行数和列数。
  接下来n行每行包含m个整数,表示输入的图像。

输出格式

  输出m行,每行包含n个整数,表示原始矩阵逆时针旋转90度后的矩阵。

样例输入

2 3
1 5 3
3 2 4

样例输出

3 4
5 2
1 3

评测用例规模与约定

  1 ≤ n≤ 1,000,矩阵中的数都是不超过1000的非负整数。

 

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

const int maxn=1005;
int a[maxn][maxn];

int main()
{
	int n,m;
	cin>>n>>m;
	
	for(int i=0;i<n;i++)
	{
		for(int j=0;j<m;j++)
		{
			cin>>a[i][j];
		}
	}
	
	for(int i=m-1;i>=0;i--)
	{
		for(int j=0;j<n;j++)
		{
			cout<<a[j][i];
			if(j<n-1) cout<<" ";
		}
		cout<<endl;
	}
	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时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,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!
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