226. Invert Binary Tree

本文介绍了一种翻转二叉树的算法实现,通过递归方式交换每个节点的左右子节点来完成整个二叉树的翻转。该算法简单高效,易于理解和实现。

/*
Invert a binary tree.

     4
   /   \
  2     7
 / \   / \
1   3 6   9
to
     4
   /   \
  7     2
 / \   / \
9   6 3   1
Trivia:
This problem was inspired by this original tweet by Max Howell:
Google: 90% of our engineers use the software you wrote (Homebrew), 
but you can’t invert a binary tree on a whiteboard so fuck off.
*/


/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    TreeNode* invertTree(TreeNode* root) {
        if(!root) return root;
        TreeNode* tmp=root->left;
        root->left=root->right;
        root->right=tmp;
        invertTree(root->left);
        invertTree(root->right);
        return root;
    }
};


内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
import cv2 import numpy as np def is_approx_rect(contour, epsilon_factor=0.02): peri = cv2.arcLength(contour, True) approx = cv2.approxPolyDP(contour, epsilon_factor * peri, True) return (4 <= len(approx) <= 5 and cv2.isContourConvex(approx)), approx def calc_center(approx): M = cv2.moments(approx) if M["m00"] == 0: return None return int(M["m10"] / M["m00"]), int(M["m01"] / M["m00"]) def distance(p1, p2): return np.sqrt((p1[0]-p2[0])**2 + (p1[1]-p2[1])**2) def main(): cap = cv2.VideoCapture("222.mp4") if not cap.isOpened(): print("打开视频失败") return prev_center = None while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, binary = cv2.threshold(gray, 120, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) closed = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_CLOSE, cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (50, 50))) contours_data = cv2.findContours(closed, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contours = contours_data[1] if len(contours_data) == 3 else contours_data[0] candidates = [] for cnt in contours: is_rect, approx = is_approx_rect(cnt) if is_rect: center = calc_center(approx) if center: candidates.append((approx, center, cv2.contourArea(approx))) if not candidates: selected = None elif prev_center is None: selected = max(candidates, key=lambda x: x[2]) else: candidates.sort(key=lambda x: distance(x[1], prev_center)) top_n = [candidates[0]] for c in candidates[1:]: if distance(c[1], prev_center) - distance(candidates[0][1], prev_center) < 50: top_n.append(c) else: break selected = max(top_n, key=lambda x: x[2]) display_frame 将上述代码改成适用于 openmv4 h7 plus 的代码要求给出完整代码
08-03
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