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本文介绍了一个使用C++实现的程序,该程序能够读取一系列包含编号和方向的字符串,并通过自定义比较函数对这些字符串进行排序。此外,程序还检查了数据的有效性和完整性,确保所有输入都符合预期的格式。
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <string>
#include <map>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int N=260;
string str[N];
bool ffflag=true;
struct Node{
    string num;
    string dir;
};
bool cmp(Node a,Node b)
{
    if(a.dir.length()==b.dir.length()){
        if(a.dir==b.dir) ffflag=false;
        return a.dir<b.dir;
    }
    return a.dir.length()<b.dir.length();
}
int main()
{
    string str[N];
    while(cin>>str[0]){
        ffflag=true;
        Node point[N];
        int counter=1;
        if(str[0]=="()"){
            cout<<"not complete"<<endl;
            continue;
        }
        while(cin>>str[counter]){
            if(str[counter]=="()") break;
            counter++;
        }
        int i,j,k;
        for(i=0;i<counter;i++){
            for(j=1;j<str[i].length();j++){
                    if(str[i][j]==',') break;
            }
            point[i].num=str[i].substr(1,j-1);
            for(k=j;k<str[i].length();k++){
                    point[i].dir=str[i].substr(j+1,str[i].length()-j-2);
                    if(point[i].dir.length()==0) point[i].dir=" ";
            }
        }

        sort(point,point+counter,cmp);
        bool flag=true,fflag=false;
        for(i=0;i<counter;i++){
            if(point[i].dir.length()>1){
                flag=false;
                string s=point[i].dir.substr(0,point[i].dir.length()-1);
                for(j=0;j<counter;j++){
                    if(point[j].dir==s){
                        flag=true;
                        break;
                    }
                }
                if(flag==false) break;
            }
            if(point[i].dir.length()==1){
                if(point[i].dir==" "){
                    fflag=true;
                }
            }
        }
        if(!flag|| !fflag || !ffflag) cout<<"not complete";
        else{
           for(i=0;i<counter;i++){
                cout<<point[i].num;
                if(i<counter-1){
                    cout<<" ";
                }
           }
        }
        cout<<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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