分火腿

在这里插入图片描述

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分析
找规律吧
有可能切的地方就是火腿之间的分界,考虑到这点即可

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程序:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;

long long gcd(long long x,long long y)
{
    if(y==0) return x;
    if (x<y) return gcd(y,x);else return gcd(y,x%y);
}

int main()
{
	int T;
    scanf("%d",&T);
    while (T--)
    {
    	long long n,m,ans;
        scanf("%lld%lld",&n,&m);
        if (n%m==0) ans=0; else
		if (m%n==0) ans=n*(m/n-1); else ans=m-gcd(n,m);
        printf("%lld\n",ans);
    }
    return 0;
}
### 火腿纹理识别算法及图像处理方法 #### 计算机视觉与火腿纹理火腿作为一种加工肉类食品,其纹理特性与其品质密切相关。为了实现火腿纹理的有效识别,可以借鉴高光谱成像技术和卷积神经网络(CNN)的相关研究[^1]。具体而言,高光谱成像技术能够提供丰富的光谱信息,而 CNN 则擅长从图像中提取复杂的特征。 #### 数据预处理 在进行火腿纹理识别之前,需对原始图像进行必要的预处理操作。这一步骤包括但不限于灰度转换、噪声去除以及对比度增强。例如,在 MATLAB 中可以通过 `imnoise` 和 `medfilt2` 函数别实现加噪和去噪功能: ```matlab % 去除图像中的椒盐噪声 cleanedImage = medfilt2(noisyImage); ``` 此外,还可以利用直方图均衡化来提升图像质量,以便后续的特征提取更加精确。 #### 特征提取 针对火腿纹理的具体特点,可采用多种传统图像处理方法提取特征。例如,LBP(Local Binary Patterns)算子常被用来描述局部纹理模式;Gabor 小波变换则能捕捉不同方向上的频率响应。以下是 LBP 的简单实现代码片段: ```python import cv2 from skimage import feature # 加载图像并转化为灰度图 gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 提取 LBP 特征 lbp_feature = feature.local_binary_pattern(gray_image, P=8, R=1) ``` 如果希望进一步提高自动化程度,则推荐引入深度学习框架下的 CNN 模型来进行端到端训练[^2]。 #### 卷积神经网络模型构建 考虑到 CNN 对于复杂图案的强大表征能力,建议搭建一个适合火腿纹理类的任务专用架构。典型的设计思路如下所示: - 输入层接收标准化后的 RGB 图片; - 多组交替排列的卷积层与池化层逐步提炼空间层次的信息; - 平坦化的向量送入若干全连接层做最后决策判断。 下面给出一段 PyTorch 实现的基础模板: ```python import torch.nn as nn class HamTextureNet(nn.Module): def __init__(self): super(HamTextureNet, self).__init__() self.conv_layers = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2), nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2) ) self.fc_layers = nn.Sequential( nn.Linear(64 * 56 * 56, 1024), # 需要根据实际输入大小调整维度 nn.ReLU(), nn.Dropout(p=0.5), nn.Linear(1024, num_classes) ) def forward(self, x): out = self.conv_layers(x) out = out.view(out.size(0), -1) out = self.fc_layers(out) return out ``` 以上仅展示了一个简化版本的网络定义过程,实际部署时可能还需要考虑更多细节优化参数配置等问题。 ---
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