UVA1526 -- 二分对数据的处理

本文详细介绍了解决UVA1526题目的策略,通过枚举像素条的边界点来优化算法,避免了直接枚举所有像素点导致的超时问题。该方法将复杂的问题简化为更易于处理的边界点处理,显著提高了效率。

题目链接 : UVA1526

题目大意就是给出像素信息,每个像素变化为与周围像素的绝对值的最大值,问变化后的信息是怎样的。

如果单纯的去枚举R*C个像素点, 编程非常容易,但是由于点太多容易超时。

发现题目中的像素点是以像素条的形式给出的, 这给我们处理数据提供了一些思路。

可以发现真正发现变化的像素点就是那些处于像素条边缘以及这些点周围的点, 而处于像素条中间的点的值就是由那些边界的点决定的, 所以我们可以枚举像素条的临界点, 由于像素条的个数 < 1000, 所以枚举的点的个数不会超过1k*9个。 然后保存信息是以那些边界点保存的, 但是在枚举的过程中枚举边界点周围的8个点然后要暴力枚举么? 显然我们可以用二分去解决, 其实代码很简单, 但是我写的时候给自己挖了好几个坑。。


//UVA
#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cmath>
using namespace std;
const int N = 1010;
struct node{
    int x;
    int pos, len;
}a[N], ans[N*10];
int n, w, sum;

bool cmp(node a, node b){
    return a.len < b.len;
}

bool check(int x, int y){
    if(x < 0) return 0;
    if(y < 0 || y >= w) return 0;
    if(x*w + y >= sum) return 0;
    return 1;
}

int foo(int pos){
    int l = 1, r = n;
    while(l < r){
        int mid = (l + r) >> 1;
        if(a[mid].pos > pos) r = mid;
        else l = mid + 1;
    }
    return a[l-1].x;
}

int gao(int pos){
    int ret = 0;
    int x1 = foo(pos);
    int r =  pos / w, c = pos % w;
    for(int i = r - 1 ; i <= r + 1; ++i){
        for(int j = c - 1; j <= c + 1; ++j){
            int tmp = i*w + j;
            if(check(i, j) && tmp != pos){
                int x2 = foo(tmp);
                if(abs(x2 - x1) > ret)
                    ret = abs(x2 - x1);
            }
        }
    }
    return ret;
}

int main(){
    while(~scanf("%d", &w)){
        if(w == 0) break;

        scanf("%d%d", &a[0].x, &a[0].len);
        a[0].pos = 0;
        n = 1;
        while(~scanf("%d%d", &a[n].x, &a[n].len)){
            if(a[n].x == 0 && a[n].len == 0) break;
            a[n].pos = a[n-1].pos + a[n-1].len;
            ++n;
        }
        a[n].pos = a[n-1].pos + a[n-1].len;
        sum = a[n].pos;

        int t = 0;
        for(int i = 0; i <= n; ++i){
            int r = a[i].pos / w;
            int c = a[i].pos % w;
            for(int j = r - 1; j <= r + 1; ++j){
                for(int k = c - 1; k <= c + 1; ++k){
                    int tmp = j*w + k;
                    if(check(j, k)){
                        ans[t].len = tmp;
                        ans[t++].x = gao(tmp);
                    }
                }
            }
        }
        sort(ans, ans + t, cmp);

        printf("%d\n", w);
        node tmp = ans[0];
        for(int i = 0; i < t; ++i){
            if(ans[i].x == tmp.x) continue;
            printf("%d %d\n", tmp.x, ans[i].len - tmp.len);
            tmp = ans[i];
        }
        printf("%d %d\n", tmp.x, sum - tmp.len);
        printf("0 0\n");
    }
    printf("0\n");
    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!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值