poj 2528 Mayor's posters

本文深入探讨了离散话和区间修改算法的核心原理、实现方式及应用实例,详细解析了算法的关键步骤和优化策略,旨在为读者提供全面且深入的理解。

离散话和区间修改:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <cstring>
using namespace std;
const int MAXN= 100010;
int t[MAXN][2],s[MAXN<<3];
struct tree{
    int l,r;
    int color;
}a[MAXN<<3];
int ans=0;
int vis[MAXN<<3];
void Build(int l,int r,int k){
    a[k].l=l,a[k].r=r,a[k].color=0;
    if(l == r){
        return ;
    }
    else{
        int mid=(a[k].l+a[k].r)>>1;
        Build(l,mid,k<<1);
        Build(mid+1,r,k<<1|1);
    }
}
void pushdown(int k){
    if(a[k].color){
        a[k<<1].color=a[k].color;
        a[k<<1|1].color=a[k].color;
        a[k].color=0;
    }
}
void insertp(int l,int r,int col,int k){
    if(s[a[k].l]==l && s[a[k].r]==r){
        a[k].color=col;
        return ;
    }
    else{
        pushdown(k);
        int mid=(a[k].l+a[k].r)>>1;
        if(r<=s[mid]){
            insertp(l,r,col,k<<1);
        }
        else if(l>s[mid]){
            insertp(l,r,col,k<<1|1);
        }
        else{
            insertp(l,s[mid],col,k<<1);
            insertp(s[mid+1],r,col,k<<1|1);
        }
    }
}
void query(int k){
    if(a[k].color){
        if(!vis[a[k].color]){
            vis[a[k].color]=1;
            ans++;
        }
        return ;
    }
    query(k<<1);
    query(k<<1|1);
}
int main()
{
    int T;
    scanf("%d",&T);
    while(T--){
        int n;
        scanf("%d",&n);
        int counter=0;
        for(int i=1;i<=n;i++){
            scanf("%d%d",&t[i][0],&t[i][1]);
            s[counter++]=t[i][0];
            s[counter++]=t[i][1];
        }
        sort(s,s+counter);
        counter=unique(s,s+counter)-s;
        Build(0,counter-1,1);
        for(int i=1;i<=n;i++){
            insertp(t[i][0],t[i][1],i,1);
        }
        memset(vis,0,sizeof(vis));
        ans=0;
        query(1);
        printf("%d\n",ans);
    }
    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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