图形验证码


public class AuthImg extends HttpServlet
{
private static final long serialVersionUID = 1L;
private Font mFont = new Font("Arial Black", Font.PLAIN, 16);
public void init() throws ServletException
{
super.init();
}
Color getRandColor(int fc,int bc)
{
Random random = new Random();
if(fc>255) fc=255;
if(bc>255) bc=255;
int r=fc+random.nextInt(bc-fc);
int g=fc+random.nextInt(bc-fc);
int b=fc+random.nextInt(bc-fc);
return new Color(r,g,b);
}

public void service(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException
{
response.setHeader("Pragma","No-cache");
response.setHeader("Cache-Control","no-cache");
response.setDateHeader("Expires", 0);
response.setContentType("image/jpeg");

int width=100, height=18;
BufferedImage image = new BufferedImage(width, height, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);

Graphics g = image.getGraphics();
Random random = new Random();
g.setColor(getRandColor(200,250));
g.fillRect(1, 1, width-1, height-1);
g.setColor(new Color(102,102,102));
g.drawRect(0, 0, width-1, height-1);
g.setFont(mFont);

g.setColor(getRandColor(160,200));
for (int i=0;i<155;i++)
{
int x = random.nextInt(width - 1);
int y = random.nextInt(height - 1);
int xl = random.nextInt(6) + 1;
int yl = random.nextInt(12) + 1;
g.drawLine(x,y,x + xl,y + yl);
}
for (int i = 0;i < 70;i++)
{
int x = random.nextInt(width - 1);
int y = random.nextInt(height - 1);
int xl = random.nextInt(12) + 1;
int yl = random.nextInt(6) + 1;
g.drawLine(x,y,x - xl,y - yl);
}

String sRand="";
for (int i=0;i<6;i++)
{
String tmp = getRandomChar();
sRand += tmp;
g.setColor(new Color(20+random.nextInt(110),20+random.nextInt(110),20+random.nextInt(110)));
g.drawString(tmp,15*i+10,15);
}

HttpSession session = request.getSession(true);
session.setAttribute("rand",sRand);
g.dispose();
ImageIO.write(image, "JPEG", response.getOutputStream());
}
private String getRandomChar()
{
int rand = (int)Math.round(Math.random() * 2);
long itmp = 0;
char ctmp = '\u0000';
switch (rand)
{
case 1:
itmp = Math.round(Math.random() * 25 + 65);
ctmp = (char)itmp;
return String.valueOf(ctmp);
case 2:
itmp = Math.round(Math.random() * 25 + 97);
ctmp = (char)itmp;
return String.valueOf(ctmp);
default :
itmp = Math.round(Math.random() * 9);
return String.valueOf(itmp);
}
}
}

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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