UVa 213 Message Decoding

本文介绍了一种基于二维数组的编码解码算法实现方法,利用编码头和code序列的分段规律性进行高效存储和解码操作。通过C++源码展示了如何读取字符并按特定格式存储,以及如何解析编码并输出。

输入部分包含两部分,编码头和一串code,注意序列与编码头的对应关系中,序列有着很强的分段规律性,所以选择二维数组code储存,最后解码时直接输出对应code元素即可。

源码如下

#include<iostream>
#include<cstring>
const int maxn = 80;
char code[8][1 << 8];
void readchar();
int readint(int c);
int main()
{
	using namespace std;
	//int r = readint(3);
	//cout << r;
	readchar();
	//for (int a = 0; a < 1; a++)
	//cout << code[2][a];
	int m;
	while ((m=readint(3)) != 0)
	{
		int j;//necessary?yes
		while ((j = readint(m)) != ((1 << m )- 1))
		{
			cout << code[m-1][j];
		}
	}
	
}
void readchar()
{
	for (int i = 0; i < 8; i++)
		code[i][1 << 8] = {};
	using namespace std;
	char head[maxn];
	cin.getline(head, maxn);
	int len = strlen(head);
	int j = 0, k = 0;
	for (int i = 0; i < len; i++)
	{
		code[j][k] = head[i];
		if ((k + 1) >= (1 << (j + 1)) - 1) { j++; k = 0; }
		else k++;
	}
}
int readint(int c)
{
	using namespace std;
	char ch;
	int ans=0;
	for (int i = 0; i < c; i++)
	{
		while ((ch = cin.get()) == '\n')continue;
		ans += (ch - '0') << (c - i - 1);
	}
	return ans;
}


一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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