染色

题目

输入一个简单(无多重边和自环)的连通无向图,判断该图是否能用黑白两种颜色对顶点染色,使得每条边的两个端点为不同颜色。
输入的第一行包含两个整数n和m,n是图的顶点数,m是边数。1<=n<=10000<=m<=10000。

以下m行,每行是一个数对u v,表示存在边(u,v)。顶点编号从1开始。
如果能做到双着色,输出"yes",否则输出"no"

输入样例

3 3
1 2
2 3
3 1

输出样例

no

其实这就是一个深度优先遍历的实例,我们可以是用邻接矩阵来实现。
用一个矩阵记录点之间是否邻接,用一个数组记录每个点的颜色,另一个数组记录是否被访问过。
然后将所有点初始化为无色“0”;再从一个没访问过的点开始遍历,如果这个点无色,将其变为一号色,然后记录为已访问。依次填涂颜色,当出现重色就返回失败。

#include <iostream>  
#include <string.h>  
#define MAX 1005  
using namespace std;  
int graph[MAX][MAX];  // 表示边的矩阵  
bool visited[MAX];    //表示访问过的点  
int colored[MAX];     //表示涂色情况  

bool DFS(int point, int start){  
    for (int i = 1;  i <= point; i ++) {  
        if (graph[start][i] == 1 && visited[i] == false) {  
            visited[start] = true;  
            if (colored[start] == 1) {    // start点已经涂了1号色  
                if (colored[i] == 0) colored[i] = 2;   // i点还没有涂色,让i点涂2号色  
                else if(colored[i] == 1)return false;   // i点已经涂了跟start点一样的1号色,则表示不成功  
            }  
            else{                                       // start不是涂1号色  
                if (colored[i]== 0) colored[i] = 1;    // i点还没涂色,将i点涂1号色  
                else if(colored[i] == 2)return false;    
            }  
            if(DFS(point, i) == false)return false;  
        }  
    }  
    return true;  
}  
int main() {   
    int vertex,edges;  
    while (cin >> vertex) {  
        if (vertex == 0) break;  
        cin >> edges;  
        int u,v;  
        memset(graph, 0, sizeof(graph));          // 初始化所有信息  
        memset(visited, false, sizeof(visited));  
        memset(colored, 0, sizeof(colored));  
        if (edges == 0) break;  
        for (int i = 0; i < edges; i++) {  
            cin >> u >> v;        // 输入边  
            graph[u][v] = 1;  
            graph[v][u] = 1;  
        }  
        if (DFS(vertex,1)) cout << "yes" << endl;  
        else cout << "no" << endl;  

    }  
    return 0;  
}                                 
在AI图像染色、生物染色以及深度学习上色技术方面,这些领域均依赖于人工智能的预测与优化能力,以实现更精准、高效的着色或染色效果。以下是对这些方向的详细说明: ### AI 图像染色 AI图像染色通常指将灰度图像(黑白图像)自动转换为彩色图像的过程。传统的图像处理方法需要人工干预,例如通过调整色彩曲线和颜色占比来手动上色,这种方法效率较低且难以保证结果的真实感[^1]。而基于深度学习的方法,如卷积神经网络(CNN)和生成对抗网络(GAN),可以实现自动化上色,并达到较高的视觉质量。 - **深度学习模型**:使用Caffe、TensorFlow、PyTorch等框架训练出的模型能够从大量数据中学习色彩分布规律,并对输入的黑白图像进行语义级别的色彩预测。 - **GAN 应用**:近年来,GAN(生成对抗网络)被广泛应用于图像上色任务中,其优势在于能够生成更具真实感的色彩效果,尤其适用于人像、建筑图等复杂场景[^2]。 ### 生物染色中的AI应用 在生物学和医学影像分析中,染色是指通过化学染料使组织切片或细胞结构显色,以便于观察。AI在此领域的应用主要体现在以下几个方面: - **染色模式识别**:深度学习可用于识别不同类型的染色模式,例如H&E染色、免疫组化染色等,从而辅助病理诊断。 - **虚拟染色(Virtual Staining)**:利用AI模拟染色过程,减少实际染色所需时间与成本。例如,通过深度学习模型预测未染色样本在特定染色下的外观[^3]。 - **染色增强与复原**:AI可以用于改善染色不均匀、褪色等问题,提升图像质量,便于后续分析。 ### 深度学习上色技术 深度学习上色技术不仅限于图像恢复,也扩展到了视频修复、医学成像、艺术创作等多个领域。其核心思想是通过训练模型理解图像内容并预测合理的颜色分布。 - **端到端训练**:现代模型采用端到端的方式训练,输入为灰度图,输出为RGB彩色图像,整个过程由神经网络自动完成。 - **多尺度特征提取**:为了提高上色准确性,许多模型引入注意力机制或多尺度特征融合策略,以更好地捕捉图像中的上下文信息。 - **用户交互式调整**:部分系统允许用户进行少量交互操作(如局部颜色提示),再由AI完成全局上色,提升可控性与灵活性。 ### 示例代码:基于PyTorch的图像上色模型简要实现 以下是一个简化版的图像上色模型定义示例,使用PyTorch框架: ```python import torch import torch.nn as nn class ColorizationNet(nn.Module): def __init__(self): super(ColorizationNet, self).__init__() # 编码器部分(简化) self.encoder = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) ) # 解码器部分(简化) self.decoder = nn.Sequential( nn.ConvTranspose2d(64, 3, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): x = self.encoder(x) x = self.decoder(x) return x # 实例化模型 model = ColorizationNet() ``` 该模型仅作为演示用途,实际部署需结合大规模图像数据集进行训练,并可能引入更复杂的结构如ResNet、U-Net等以提升性能。 ---
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