hdu 1004 Let the Balloon Rise

本文介绍了一种使用C++和标准模板库(STL)中的map容器来统计不同颜色出现次数的方法。通过读取输入的颜色字符串,并利用map容器自动处理重复颜色的计数,最终找出出现次数最多的颜色。
//map做法http://blog.youkuaiyun.com/asure__cpp/article/details/8727340
#include<iostream>
#include<map>
#include<string>
using namespace std;

int main()
{
    int n, i;
    map<string, int>m;
    while(scanf("%d", &n) != EOF && n)
    {
        m.clear();
        string color, maxcolor;
        int max = 0;
        
        while(n--)
        {
            cin >> color;
            m[color]++;    
        }
        
        
        map<string, int>::iterator m_Iter;
        for( m_Iter = m.begin(); m_Iter != m.end(); m_Iter++ )
        {
            if(max < m_Iter->second)
                max = m_Iter->second, maxcolor = m_Iter->first;
            
        }
        
        cout << maxcolor << 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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