poj3090-Visible Lattice Points

本文介绍了解决POJ在线编程竞赛中编号为3090的题目方法,通过理解法雷级数的性质和使用筛选法优化计算过程,高效地计算出给定n维矩阵中满足特定条件的点的数量。此题旨在提高读者对数学序列和算法优化的理解。

http://poj.org/problem?id=3090

题意为给你一个 n,然后在 n x n 的矩阵中找到如图所示满足条件的点的个数;而这道题目通过比较斜率来区分某个点是否为n x n矩阵满足的点 ;发现满足法雷级数的定义,和poj2478类似的做法;

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>

using namespace std; 

#define maxn  1000005 
#define INT __int64 
int Prime[ maxn + 1 ] ;
INT ans[ maxn + 1 ] ;

void prime()
{
	memset( Prime , 0 , sizeof( Prime ) ) ;
	Prime[ 0 ] = Prime[ 1 ] = 1 ;
	for( int i = 2 ; i * i <= maxn ; ++i )
	{
		if( !Prime[ i ] )
		{
			for( int j = i * i ; j <= maxn ; j += i )
				Prime[  j ] = 1 ;
		}
	}
}

void enlerfun()
{
	for( int i = 1 ; i <= maxn ; ++i )
		ans[ i ] = i ;
	for( int i = 2 ; i <= maxn ; ++i )
	{
		if( !Prime[ i ] )
		for( int j = i ; j <= maxn ; j += i )
		{
			ans[ j ] = ans[ j ] / i * ( i - 1 ) ;
		}
	}
}
	
int main()
{
	int Case ;
	int n ;
	prime() ;
	enlerfun() ;
	ans[ 1 ] = 3 ;
	for( int i = 2 ; i <= maxn ; ++i )
		ans[ i ] = ans[ i - 1 ] + ans[ i ] * 2;
	scanf( "%d" , &Case );
	for( int i = 1 ; i <= Case ; ++i )
	{
		scanf( "%d" , &n ); 
		{
			printf( "%d %d %I64d\n" , i , n , ans[ 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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