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RSS订阅原创 单链表c++实现
#include<iostream> using namespace std;template<typename DataType>struct Node{ DataType data;//数据域 Node<DataType> *next;//指针域 }; template<typename DataType>class LinkList{public: LinkList();//建立只有头节点的空链表 LinkList(Da
2021-07-22 16:12:54
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原创 顺序表的c++实现
#include<iostream>#include<cstdio>using namespace std;const int MaxSize=100;//顺序表的最大长度 template<class DataType>//将其设成模板，class替换成TypeName也是一样的 class SeqList{public: SeqList(){length=0;};//建立空的顺序表 SeqList(DataType a[],int n);//建立长
2021-07-21 16:05:12
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原创 输入输出流简介
流标准输入输出流标准输入流标准输出流流操纵算子整数型浮点数设置域宽标准输入输出流标准输入流cin>>x-读入整形数时，以第一个非数字为终结-读入字符串时以第一个空格、tab或换行符为终结cin.getline(str,len,ch)//读入一个字符串 //ch被从流中提出，但不存入strch = cin.get(); //读入一个单独的字符cin.ingore(len,ch); //忽略一串字符，ch同上具体用法（侵删）：cin.get
2021-07-21 14:18:01
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原创 MATLAB 在线性代数和高等数学中的应用
线性代数调用格式目的命令求方阵A的行列式det(A)求矩阵A的秩rank(A)求矩阵A的逆矩阵inv(A)求矩阵A的行最简行rref(A)求特征值和特征向量[V,D]=eig(A)求模最大的特征值和特征向量[V,D]=eigs[A,1]例题MATLAB程序实现：clc, clear, syms sa=[3*s,-2;-6,s]; b=[4;1];c=det(a) %计算系数矩阵的行列式s0=solve(c) %求行列式等于零
2021-07-20 16:44:44
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原创 M文件输入及程序编写
MATLAB控制流if-else-end结构if 条件式1 语句段1elseif 条件句2 语句段2.......else 语句段n+1endswitch-case结构switch 开关表达式 case 表达式1 语句段1 case 表达式2 语句段2 ...... otherwise 语句段n endif-else-end与switch-case的联动%定义分数段：满分（100），优秀（90-99），良好（80-89），及格（60-79），不及格（<
2021-07-19 20:10:25
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原创 MATLAB基本运算
基本表示方法变量和赋值语句MATLAB赋值语句有两种形式：（1）变量=表达式a=[1,2,3;4,5,6]输出为：a = 1 2 3 4 5 6（2）表达式[1,2,3;4,5,6]输出为：ans = 1 2 3 4 5 6[注1]在（2）的形式下，将表达式的值赋给MATLAB的永久变量ans.[注2]在一条语句中，如果表达式太复杂，一行写不下，可以加上三个小黑点(续行
2021-07-19 11:28:13
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原创 C++类与对象简介
类类的概念与结构体的比较：类的定义和使用定义类使用类完整代码使用类的3种方式1.对象名.成员名2.指针->成员名3.引用名.成员名声明、定义分离访问权限类的概念一个类别、数据类型—万物皆对象以手机为例子，每个手机都是一个物体，所有手机构成的集合叫做类，其中具体的一个物体，叫做对象属性：亮度、电量、运营商…方法：开关机、调整亮度、发送短信…在执行一个方法时，要指定一个特定的对象类的实例化：当我们定义一个类的概念时，我们会定义这个类有许多特征，当某个东西满足这些特征时，我们可以说，这个东西
2021-07-17 16:02:07
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原创 实验二 数字图像基本操作及基本运算
实验目的1、掌握灰度图像的直方图均衡化与规定化的方法。2、掌握基于空间平滑滤波的图像增强方法。3、掌握基于空间锐化滤波的图像增强方法。实验内容使用 MATLAB 实现灰度图像的直方图均衡化和规定化，实现平滑滤波器和锐化滤波器对图像的滤 波操作，编写程序并对实验结果进行分析。实验步骤与实验报告1、了解直方图相关函数 hist、imhist、histeq 的用法，实现灰度图像的均衡化与规定化1）读取图像“lena.jpg”并将其转换为灰度图像。clcclear allclose a
2021-04-26 12:53:28
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原创 实验一 数字图像基本操作及基本运算
实验目的：1、掌握读、写图像的基本方法。2、掌握 MATLAB 语言中图像数据与信息的读取方法。3、掌握数字图像点运算方法。4、掌握数字图像的代数运算与几何运算方法。实验内容：使用 MATLAB 实现对数字图像的读取、显示、存储等操作，编写对数字图像进行点运算、直方图显示以及几何运算的程序，并分析图像的各种运算的作用。实验步骤：1、熟悉 Matlab 语言中对图像数据读取，显示等基本函数：imread、imwrite、subplot、 figure、imshow、rgb2gray使用
2021-04-26 12:07:32
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转载 数据爬取-初步练习
数据爬取-初步练习第一滴血-爬取搜狗首页的页面数据#!/user/bin/env python#-*-coding:utf-8-*-#需求：爬取搜狗首页的页面数据import requestsif __name__ == "__main__": #step 1：指定url url = 'https://www.sogou.com/' #step 2：发起请求 #get方法会返回一个响应对象 response = requests.get(url=url)
2021-04-24 11:35:02
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原创 数据爬取-简介
爬虫的合法性？在法律中是不被禁止的但具有违法风险善意爬虫、恶意爬虫爬虫带来的风险：爬虫干扰了被访问网站的正常运营爬虫抓取了受到法律保护的特定类型的数据或信息如何避免进局子？（重点！！）时常优化自己的程序，避免干扰被访问网站的正常运行在使用、传播爬取到的数据时，审查抓取的内容，如果发现了涉及到用户隐私、商业机密等敏感内容，应当及时停止爬取或传播...
2021-04-01 20:44:22
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原创 opencv学习笔记（18）其他形态学操作
其他形态学操作顶帽（tophat）定义（defination）API演示效果黑帽（blackhat）定义（defination）API演示效果形态学梯度（gradient）基本梯度（basic gradient）定义（defination）API演示效果内部梯度与外部梯度（internal gradient and external gradient）定义（defination）API演示效果顶帽（tophat）定义（defination）顶帽是原图像与开操作之间的差值图像。API演示#cod
2021-03-04 19:47:27
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原创 opencv学习笔记（17）开闭操作
开闭操作开操作（open）简介作用闭操作（close）简介作用代码API使用开操作（open）简介1.图像形态学的重要操作之一，基于膨胀与腐蚀操作组合形成的。2.主要是应用在二值图像分析中，灰度图像亦可。3.开操作=腐蚀+膨胀，输入图像+结构元素。作用1.消除图像中小的干扰区域，消除3×3、5×5的噪点。2.水平或者垂直线提取。闭操作（close）简介1.图像形态学的重要操作之一，基于膨胀与腐蚀操作组合形成的。2.主要是应用在二值图像分析中，灰度图像亦可。3.开操作=膨胀+腐蚀，输
2021-03-04 17:16:03
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原创 opencv学习笔记（16）膨胀与腐蚀
写在前面1.膨胀和腐蚀可以分别理解为”低值滤波“和”高值滤波“，膨胀和腐蚀的都是低值。2。膨胀腐蚀不仅仅可以用于单通道图像，一样适用于三通道的RGB图像。本篇博客将图像二值化，只是为了方便理解和效果呈现。膨胀膨胀的作用：1.对象大小增加一个像素（3×3）2.平滑对象边缘3.减少或者填充对象之间的距离API演示#coding=UTF-8import cv2 as cvimport numpy as npdef dilate_demo(image): print(image.sh
2021-02-28 19:24:08
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原创 opencv学习笔记（15）轮廓发现
参考：python-opencv2利用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓试验用图：1.图像二值化寻找边缘#coding=UTF-8import cv2 as cvimport numpy as npdef contours_demo(image): dst = cv.GaussianBlur(image,(3,3),0) gray = cv.cvtColor(dst,cv.COLOR_BGR2GRAY) ret,binary = cv.thr
2021-02-19 19:05:01
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原创 opencv学习笔记（14）霍夫直线和霍夫圆
霍夫直线检测霍夫变换直线检测（Line Detection）原理及示例这位大佬用的是c++版本，但并不影响食用。然后把自己写的python代码传上来吧。使用图片：1.cv.HoughLines()# coding=UTF-8import cv2 as cvimport numpy as npdef line_dection(image): gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY) edges = cv.Canny(gray,
2021-02-19 16:14:03
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原创 opencv学习笔记（13）canny边缘提取
canny算法介绍（老师ppt里的）：1.高斯模糊（GaussianBlur）2.灰度转换（cvtColor）3.计算梯度（Sobel/Scharr）4.非最大信号抑制5.高低阈值输出二值图像# coding=UTF-8import cv2 as cvimport numpy as npdef edge_demo(image): blurred = cv.GaussianBlur(image,(3,3),0) gray = cv.cvtColor(blurred,cv.C
2021-02-18 09:19:25
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原创 opencv学习笔记（12）图像梯度
示例图片：1.sobel算子原理（侵删）：OpenCV3学习笔记——Sobel算子解析# coding=UTF-8import cv2 as cvimport numpy as npdef sobel_demo(image): grad_x = cv.Sobel(image,cv.CV_32F,1,0) grad_y = cv.Sobel(image,cv.CV_32F,0,1) gradx = cv.convertScaleAbs(grad_x) grady
2021-02-18 07:20:41
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转载 opencv学习笔记（11）图像二值化
【OpenCV + Python】图像阈值additional tips：1.cv.threshold()相较于cv.adaptive thresholding()，在遇到一张图亮度不同的情况下，效果不行。你可以用一张纸写个一段话，然后拍照的时候故意制造一部分阴影，结果的图片可能在阴影部分全部变成黑的。cv.threshold()还是比较适合灰度直方图呈现二峰特征的图片。...
2021-02-16 15:44:28
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原创 opencv学习笔记（10）模板匹配
有一部分搬运自别人的博客，侵删首先放上别人写的博客，以示尊重：模板匹配(Match Template)模板匹配的工作方式模板匹配的工作方式跟直方图的反向投影基本一样，大致过程是这样的：通过在输入图像上滑动图像块对实际的图像块和输入图像进行匹配。假设我们有一张100x100的输入图像，有一张10x10的模板图像，查找的过程是这样的：（1）从输入图像的左上角(0,0)开始，切割一块(0,0)至(10,10)的临时图像加粗样式**；**（2）用临时图像和模板图像进行对比，对比结果记为c；（3）对比
2021-02-14 21:39:25
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原创 opencv学习笔记（9）边缘保留滤波EPF
高斯双边模糊# coding=UTF-8import cv2 as cvimport numpy as npdef bi_demo(image): dst = cv.bilateralFilter(image,0,50,10) cv.imshow("bi_demo",dst)image = cv.imread("quebangirl.jpg")cv.imshow("input picture",image)bi_demo(image)cv.waitKey(0)cv.de
2021-02-13 10:55:26
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原创 opencv学习笔记（8）高斯噪声与高斯模糊
常见噪声常见的噪声：高斯、泊松和椒盐噪声高斯分布大学本科阶段，大二左右一般都会教的，对这个不了解可以出门右转补一下课，可能会方便后续的理解。高斯噪声的实现import cv2 as cvimport numpy as npdef Gaussian_noise(image): h,w,c = image.shape for row in range(h): for col in range(w): s = np.random.normal
2021-02-06 15:17:34
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原创 opencv学习笔记（8）模糊与锐化操作
## coding=UTF-8import numpy as npimport cv2 as cv#均值模糊，主要用于去掉随机噪声def blur_demo(image): dst = cv.blur(image,(5,5)) cv.imshow("blur_image",dst)#中值模糊，主要用于去除“椒盐噪声”（很形象的名字）def median_blur_demo(image): dst = cv.medianBlur(image,5) cv.imsho
2021-02-02 16:03:21
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原创 opencv学习笔记（7）ROI与泛洪填充
ROI：region of interest的缩写。## coding=UTF-8import numpy as npimport cv2 as cv#读取一张图片bili_png = cv.imread("D:/academic/picture/bili.png")cv.namedWindow("bili_raw",cv.WINDOW_AUTOSIZE)cv.imshow("bili_raw",bili_png)#对图片“切片”face = bili_png[20:400,100:400
2021-02-02 14:36:39
160
原创 opencv学习笔记（6）对比度和亮度
# coding=UTF-8import cv2 as cvimport numpy as npdef contrast_brighten_demo(image,c,b):#c为对比度 contrast b 为亮度 brightness cv.imshow("original",image) h,w,ch=image.shape #获取图像尺寸 blank =np.zeros([h,w,ch],image.dtype) #创建一个和图像尺寸相同的纯黑图片 dst=
2021-01-18 15:59:44
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原创 opencv学习笔记（5）掩膜
# coding=UTF-8import cv2 as cvimport numpy as npdef extrace_color_demo(): capture = cv.VideoCapture(0) #获取电脑摄像头权限 while(True): #ret是布尔值，如果读取帧是正确的则返回True #frame是每一帧的图像，是个三维矩阵 ret,frame = capture.read() if ret == False:
2021-01-14 13:32:27
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原创 opencv学习笔记（4）
# coding=UTF-8import cv2 as cvimport numpy as npdef image_space_demo(image): cv.imshow("raw image",image) gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY) cv.imshow("gray",gray) hsv = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2HSV) cv.imshow("hsv",h
2020-12-14 11:40:18
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原创 opencv学习笔记（3）
# coding=UTF-8import cv2 as cvimport numpy as npdef create_image(): img = np.zeros([400,400,3],np.uint8) img[:,:,0] = 1*255 #img的第三个参数为0，蓝；为1，绿；为2，红 cv.imshow("new image",img)create_image()cv.waitKey()cv.destroyAllWindows()效果如下：生成了一
2020-12-14 10:21:30
196
原创 opencv学习笔记（2）
首先是最简单的一串代码，显示一张图片。# coding=UTF-8import cv2 as cvimport numpy as npdef access_pixels(image): print(type(image)) #打印出图片的类型 print(image.shape) #打印出图片垂直尺寸、图片水平尺寸、图片通道数（如果有的话） print(image.size) #打印出图片的大小 print(image.dtype) #打印出数组数据类型scr
2020-11-25 16:57:09
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原创 opencv学习笔记（1）
该代码的功能是调出电脑摄像头# coding=UTF-8import cv2 as cvdef video_demo(): capture = cv.VideoCapture(0) #电脑如果只有一个摄像头 那么参数就是0 while(True): ret,frame = capture.read() #capture.read有两个返回值，一个是bool值，表示是否读取到帧；另一个是每一帧的图像，是一个三维矩阵 frame = cv.flip(fr
2020-11-24 23:40:40
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原创 anaconda下python2.7+opencv的安装与配置
先说一下背景，笔者是为了玩naoqi机器人，所以在anaconda下创建了一个python2.7版本的虚拟环境，然后安装opencv-python的库，一路上踩了许多坑，希望做个小总结，让后人少走些弯路。anaconda的安装anaconda清华镜像源根据自己的系统自行下载即可。打开安装包后，just me（recommended）→安装路径自行选择，笔者安装在默认路径，没有改，建议全英文路径→两个勾全打上→静候安装完成。虚拟环境的创建step1：win+r打开“运行”对话框，输入cmd并打开。
2020-11-24 00:00:32
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