【优选算法】Binary-Blade:二分查找的算法刃(下)

本篇接上一篇二分查找,主要通过部分题目熟悉二分查找的进阶使用,重点强调二段性,找到两个区间不同的地方在哪,多画图划分界限

1.山脉数组的峰顶索引

✏️题目描述:

在这里插入图片描述

✏️示例:

在这里插入图片描述

传送门:山脉数组的峰顶索引

题解:
💻第一步:

首先确定二段性,把顶峰放到左区间还是右区间取决于你自己,会根据取法不同而导致代码不同,但是都能求出顶峰索引,这里我们放到左区间

在这里插入图片描述

💻第二步:

按照我们的划分方式,要确保左边区间不会越过分界,右边区间同理,就要用midmid-1这种划分方式。如果在左区间,那么mid会有等于峰顶索引,即left = mid;如果在右区间mid及其后面的值都不可能是峰顶索引,即right = mid - 1

在这里插入图片描述

💻细节问题:

对于二分查找进阶模版,如果在if语句的函数体里有减法操作时,那么计算mid的公式就要+1

💻代码实现:

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

class Solution 
{
public:
    int peakIndexInMountainArray(vector<int>& arr) 
    {
        int left = 0, right = arr.size() - 1;
        while (left < right)
        {
            int mid = left + (right - left + 1) / 2;
            if (arr[mid] > arr[mid - 1])
            {
                left = mid;
            }
            else
            {
                right = mid - 1;
            }
        }
        return right;
    }
};

2.寻找峰值

✏️题目描述:

在这里插入图片描述

✏️示例:

在这里插入图片描述

传送门:寻找峰值

题解:
💻第一步:

首先确定二段性,可以分为在上坡或者下坡,其实这道题和山脉数组的峰顶索引是一样的,这里我们顶峰放在右区间里

在这里插入图片描述

💻第二步:

按照我们的划分方式,要确保右边区间不会越过分界,左边区间同理,就要用midmid+1这种划分方式。如果在右区间,那么mid会有等于峰顶索引,即right = mid;如果在左区间mid及其前面的值都不可能是峰顶索引,即left = mid + 1

在这里插入图片描述
💻代码实现:

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

class Solution 
{
public:
    int findPeakElement(vector<int>& nums) 
    {
        int left = 0, right = nums.size() - 1;
        while (left < right)
        {
            int mid = left + (right - left) / 2;
            if (nums[mid] < nums[mid + 1])
            {
                left = mid + 1;
            }
            else
            {
                right = mid;
            }
        }
        return left;
    }
};

3.寻找旋转排序数组中的最小值

✏️题目描述:

在这里插入图片描述

✏️示例:

在这里插入图片描述

传送门:寻找旋转排序数组中的最小值

题解:
💻第一步:

根据画图,似乎不太好确认二段性,但我们可以发现以D点为分界点左区间的数(A到B)都大于D右区间的数(C到D)都小于D,那么由此就能确定二段性,不断向中寻找最小的数

在这里插入图片描述

💻第二步:

如果在右区间,那么mid会有等于最小值,即right = mid;如果在左区间,mid及其前面的值都不可能是最小值,即left = mid + 1

在这里插入图片描述

💻代码实现:

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

class Solution 
{
public:
    int findMin(vector<int>& nums) 
    {
        int left = 0, right = nums.size() - 1;
        int x = nums[right];
        while (left < right)
        {
            int mid = left + (right - left) / 2;
            if (nums[mid] > x)
            {
                left = mid + 1;
            }
            else
            {
                right = mid;
            }
        }
        return nums[right];
    }
};

4.点名

✏️题目描述:

在这里插入图片描述

✏️示例:

在这里插入图片描述

传送门:点名

题解:
💻第一步:

连续数组的前提下,缺失数字的位置开始下标与实际值不同,很明显二段性立马就出来了

在这里插入图片描述

💻第二步:

如果在右区间,那么mid会有等于缺失值的实际位置索引,即right = mid;如果在左区间,mid及其前面的值都不可能是缺失值的实际位置索引,即left = mid + 1

在这里插入图片描述

💻代码实现:

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

class Solution 
{
public:
    int takeAttendance(vector<int>& records) 
    {
        int left = 0, right = records.size() - 1;
        while (left < right)
        {
            int mid = left + (right - left) / 2;
            if (records[mid] == mid)
            {
                left = mid + 1;
            }
            else
            {
                right = mid;
            }
        }
        return records[left] == left ? left + 1 : left;
    }
};

希望读者们多多三连支持

小编会继续更新

你们的鼓励就是我前进的动力!

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<think>好的,用户现在问的是如何用C++和OpenCV实现陶瓷劈刀项目的高精度图像检测与定位,需要用到哪些知识。首先,我需要明确用户的需求。陶瓷劈刀可能是在半导体或电子封装中使用的精密工具,用户可能需要对它进行质量检测,比如检测尺寸、形状缺陷或者精确定位位置。 用户之前已经询问过范数的概念,现在转向具体的项目应用,可能是在实际工作中遇到了图像处理的需求。需要高精度检测,说明对准确性和稳定性要求较高。可能用户是工程师或者研究人员,需要构建一个可靠的视觉检测系统。 接下来,我需要考虑实现这样的系统需要哪些步骤和知识点。首先,图像预处理是基础,包括去噪、增强对比度等。然后是特征提取,可能需要边缘检测、轮廓分析,或者更高级的特征如关键点。高精度定位可能需要亚像素技术,或者使用模板匹配、形态学操作。此外,考虑到陶瓷劈刀可能有复杂的形状,可能需要几何变换或者机器学习方法。 用户可能对OpenCV的基本操作有一定了解,但需要更深入的指导。需要涵盖从预处理到定位的整个流程,以及可能的算法选择,比如使用Hough变换检测直线或圆,或者使用特征匹配如SIFT、SURF。另外,高精度可能需要考虑相机的标定和畸变校正,这涉及到相机模型和标定方法。 同时,性能优化也很重要,比如多尺度检测、ROI区域处理,以及并行计算加速。用户可能还需要了解如何评估检测的精度,比如使用重投影误差或者与标准数据对比。最后,可能涉及到的工具和库,比如OpenCV的模块,以及可能的机器学习框架集成。 需要分步骤解释每个部分的关键点,并给出代码示例,帮助用户理解具体实现。还要注意实际应用中的常见问题,比如光照变化、噪声干扰,以及如何解决这些问题。可能还需要提到后续的扩展,比如深度学习的应用,或者3D重建技术,但根据当前问题,主要集中在传统图像处理的方法上。 总结来说,回答需要结构清晰,涵盖图像预处理、特征提取、定位算法、精度优化、相机标定、性能优化等方面,同时提供实际的代码示例和注意事项,帮助用户全面了解所需的技能和步骤。</think>--- ### **C++ OpenCV 陶瓷劈刀高精度图像检测与定位技术路线** #### **1. 核心知识体系** | 技术方向 | 关键技术点 | 应用场景 | |-------------------|--------------------------------------------------------------------------|----------------------------------| | **图像预处理** | 噪声抑制、对比度增强、ROI提取 | 提升图像质量 | | **几何特征分析** | 边缘检测、轮廓提取、Hough变换、亚像素精度 | 刀具几何参数测量 | | **模板匹配** | 多尺度匹配、旋转不变性处理、相似度阈值 | 刀具粗定位 | | **特征描述子** | SIFT/SURF/ORB关键点、特征匹配、RANSAC去噪 | 高精度特征对齐 | | **形态学处理** | 腐蚀/膨胀、开闭运算、骨架提取 | 去除微小噪声干扰 | | **机器学习辅助** | SVM分类器、HOG特征提取、异常检测模型 | 缺陷识别 | | **三维视觉** | 双目视觉标定、点云配准(需结合深度相机) | 三维姿态估计 | | **性能优化** | GPU加速(CUDA)、多线程处理、算法复杂度优化 | 实时性保障 | --- #### **2. 关键实现步骤与代码示例** ##### **2.1 图像预处理** ```cpp Mat raw_img = imread("ceramic_knife.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); // 自适应直方图均衡化(增强对比度) Ptr<CLAHE> clahe = createCLAHE(2.0, Size(8,8)); Mat clahe_img; clahe->apply(raw_img, clahe_img); // 非局部均值去噪(保边去噪) Mat denoised_img; fastNlMeansDenoising(clahe_img, denoised_img, 10, 7, 21); // 大津法阈值分割 Mat bin_img; threshold(denoised_img, bin_img, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU); ``` ##### **2.2 亚像素边缘检测** ```cpp vector<Vec4i> hierarchy; vector<vector<Point>> contours; findContours(bin_img, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE); // 亚像素边缘精修 Mat edge_img = Mat::zeros(bin_img.size(), CV_8UC1); for (size_t i=0; i<contours.size(); ++i) { // 创建边缘遮罩 drawContours(edge_img, contours, i, Scalar(255), 1); // 亚像素级边缘检测 Mat gray = denoised_img.clone(); TermCriteria criteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::MAX_ITER, 40, 0.001); cornerSubPix(gray, contours[i], Size(5,5), Size(-1,-1), criteria); } ``` ##### **2.3 基于模板匹配的粗定位** ```cpp Mat template_img = imread("template.png", IMREAD_GRAYSCALE); Mat result; // 多尺度模板匹配 vector<double> scales = {0.8, 1.0, 1.2}; for (double scale : scales) { Mat resized_template; resize(template_img, resized_template, Size(), scale, scale); matchTemplate(denoised_img, resized_template, result, TM_CCOEFF_NORMED); // 寻找最佳匹配位置 double minVal, maxVal; Point minLoc, maxLoc; minMaxLoc(result, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc); if (maxVal > 0.9) { // 阈值根据实际情况调整 Rect roi(maxLoc.x, maxLoc.y, resized_template.cols, resized_template.rows); rectangle(denoised_img, roi, Scalar(255), 2); } } ``` ##### **2.4 高精度几何参数测量** ```cpp // 基于最小外接矩形的角度检测 RotatedRect rect = minAreaRect(contours[0]); float angle = rect.angle; // 获取刀具倾斜角度 // 口曲率分析 vector<Point2f> edge_points; for (auto& pt : contours[0]) { edge_points.emplace_back(pt); } // 多项式拟合口曲线 Mat A(edge_points.size(), 3, CV_32F); Mat B(edge_points.size(), 1, CV_32F); for (size_t i=0; i<edge_points.size(); ++i) { float x = edge_points[i].x; A.at<float>(i,0) = x*x; A.at<float>(i,1) = x; A.at<float>(i,2) = 1; B.at<float>(i,0) = edge_points[i].y; } Mat coeff; solve(A, B, coeff, DECOMP_SVD); // 计算曲率半径 float a = coeff.at<float>(0); float curvature = 2*a / pow(1 + (2*a*edge_points[0].x + coeff.at<float>(1)), 1.5); ``` --- #### **3. 精度提升关键策略** ##### **3.1 光学系统校准** - **相机标定**:使用棋盘格标定板获取内参矩阵和畸变系数 ```cpp vector<vector<Point3f>> objectPoints; vector<vector<Point2f>> imagePoints; // ...(采集多张标定板图像) Mat cameraMatrix, distCoeffs; calibrateCamera(objectPoints, imagePoints, imageSize, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs); ``` - **远心镜头选择**:消除透视畸变,保证测量尺寸一致性 ##### **3.2 多传感器融合** ```mermaid graph TD A[视觉系统] --> B[尺寸测量] C[激光测距] --> B D[运动平台] --> E[坐标对齐] B --> F[数据融合] E --> F F --> G[最终定位结果] ``` ##### **3.3 环境控制** - 恒温系统:控制温度在±0.5°C以内 - 同轴光源:使用蓝色LED(波长450nm)减少反光干扰 - 振动隔离:采用气浮隔振台,振动幅度<1μm --- #### **4. 性能优化方案** ##### **4.1 GPU加速计算** ```cpp // 将图像数据上传至GPU cuda::GpuMat d_img(denoised_img); cuda::GpuMat d_result; // 使用CUDA加速的Canny算子 Ptr<cuda::CannyEdgeDetector> canny = cuda::createCannyEdgeDetector(50, 100); canny->detect(d_img, d_result); // 下载结果到CPU Mat edge_map; d_result.download(edge_map); ``` ##### **4.2 多线程处理** ```cpp #include <ppl.h> // 使用并行模式库 Concurrency::parallel_for(0, num_rois, [&](int i) { Mat roi = image(rects[i]); processROI(roi); // 并行处理各ROI区域 }); ``` ##### **4.3 算法加速技巧** - **金字塔分层搜索**:先低分辨率粗定位,再逐层细化 - **ROI动态更新**:根据运动预测缩小处理区域 - **定点数优化**:对非关键计算使用CV_16SC1格式 --- #### **5. 典型误差来源与对策** | 误差类型 | 产生原因 | 解决方案 | |-------------------|----------------------------|----------------------------------| | **光学畸变** | 镜头非线性失真 | 标定后应用undistort()校正 | | **边缘模糊** | 景深不足 | 使用小光圈(f/8以上)增加景深 | | **热膨胀误差** | 温度变化导致尺寸变化 | 采用零膨胀系数材料(如陶瓷基座)| | **机械振动** | 运动平台抖动 | 增加运动稳定时间(>200ms) | | **光照不均** | 光源角度偏差 | 使用积分球均匀照明 | --- #### **6. 完整检测流程示例** ```cpp void CeramicKnifeInspection() { // 阶段1:硬件初始化 initCamera(1920x1200, 30fps); setLEDIntensity(75%); // 阶段2:图像采集与预处理 Mat raw = captureImage(); Mat processed = preprocess(raw); // 包含去噪/增强等 // 阶段3:特征定位 Point2f tip_point = locateTip(processed); // 刀尖检测 vector<Point2f> edge_points = detectEdges(processed); // 阶段4:几何参数计算 double blade_angle = calculateAngle(edge_points); double tip_radius = measureCurvature(tip_point, edge_points); // 阶段5:结果输出 if (blade_angle < 30.0 && tip_radius < 0.02) { outputPassResult(); } else { outputFailResult(blade_angle, tip_radius); } } ``` --- #### **7. 扩展学习建议** - **文献推荐**: - 《Machine Vision Algorithms and Applications》第9
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