翻转图

本文介绍了一种高效的方法来实现图的转置,包括使用邻接矩阵和邻接表两种数据结构。对于邻接矩阵,只需交换主对角线上的元素即可完成转置;而邻接表的转置则需要遍历每个节点的链表,将反向的边插入新图中。文章提供了一个详细的Java代码示例,展示了如何初始化图、添加边以及打印图。

思路

  • 邻接矩阵的话,直接按主对角线交换就行。
  • 邻接表也比较简单,遍历所有链表,然后将反向的边插入新图。

代码

import java.util.*;
public class Main {
    static final int NN=100100;
    static private class Graph{
    private
        Vector<Vector<Integer> > con;
        int n;
    public
        void init(int xx){
            n=xx;
            con=new Vector<Vector<Integer> >(NN);
            con.clear();
            for(int i=1;i<=n+10;i++){
                Vector<Integer> temp=new Vector<Integer>();
                temp.clear();
                con.addElement(temp);
            }
        }
        Graph(int xx){
            init(xx);
        }
        void addEdge(int x,int y){
            Vector <Integer> temp=new Vector<Integer>();
            temp=con.get(x);
            temp.addElement((Integer)y);
            con.set(x,temp);
        }
        void printGraph(){
            for(int i=1;i<=n;i++){
                for(int j=0;j<con.get(i).size();j++){
                    System.out.printf("%d ",con.get(i).get(j));
                }
                System.out.printf("\n");
            }
        }
        Graph opst(){
            Graph ans=new Graph(n);
            for(int i=1;i<=n;i++){
                int sz=con.get(i).size();
                for(int j=0;j<sz;j++){
                    ans.addEdge(con.get(i).get(j),i);    
                }
            }
            return ans;
        }
    };

    public static void main(final String[] args) throws Exception {
        final Scanner sc = new Scanner(System.in);
              
        int n=sc.nextInt();
        Graph G=new Graph(n);
        int m = sc.nextInt();
        for (int i = 1; i <= m; i++) {
            int x = sc.nextInt();
            int y = sc.nextInt();
            G.addEdge(x, y);
        }
        G.printGraph();
        Graph res=G.opst();
        res.printGraph();
    }
}

【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
<think>首先,用户的问题是:“我想使用OpenCV翻转片的方法 请问OpenCV 如何翻转像”。这是在询问如何使用OpenCV来翻转像。 根据系统级指令,我需要: - 所有行内数学表达式使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - 确保LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如[^1]。 用户可见层的指令是: - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题,尽量保证回答真实可靠。 参考站内引用提供了相关信息,但用户说“上述引用仅供参考,并不是用户真正的需求”,所以我应该基于用户的问题来回答。 用户的问题是关于OpenCV翻转像的。引用中提到了OpenCV的翻转函数: - 引用[3]和[4]详细描述了cv2.flip函数。 - 函数格式:cv2.flip(src, flipCode) - flipCode: - 0:上下翻转(沿x轴) - 1:左右翻转(沿y轴) - -1:双向翻转(同时沿x和y轴) - 引用[4]还展示了旋转像的代码,但用户的问题是翻转,不是旋转。翻转是flip,旋转是rotate。 所以,核心是解释和使用cv2.flip函数。 回答结构: 1. **介绍**:简要解释翻转在OpenCV中的作用和方法。 2. **逐步解释**: - 介绍cv2.flip函数。 - 解释参数:src(输入像),flipCode(翻转代码)。 - 给出代码示例。 3. **代码示例**:提供Python代码,使用OpenCV实现翻转。 4. **生成相关问题**:在最后添加相关问题。 使用中文回答。 引用:由于参考引用提供了信息,我应该自然地引用它们。例如,在解释函数时,添加引用标识。 系统指令说:“回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识”。所以,在引用信息的地方添加[^1]等。 引用内容: - [^1]:关于翻转和旋转的概述。 - [^2]:关于翻转作为数据增强。 - [^3]:cv2.flip函数的具体用法。 - [^4]:代码示例,包括翻转和旋转。 对于用户的问题,[^3]和[^4]最相关。 回答大纲: 1. **开头**:介绍OpenCV翻转像的方法。 2. **解释函数**:描述cv2.flip函数及其参数。 3. **代码示例**:提供简单的Python代码示例。 4. **结束**:总结并生成相关问题。 确保回答清晰、逐步。 最后,生成相关问题:基于主题,如其他变换、优化等。</think>### OpenCV 翻转方法详解 在 OpenCV 中,翻转是一种常见的几何变换操作,用于实现像的上下、左右或双向翻转。这常用于数据增强、像校正或特殊效果处理[^1]。核心函数是 `cv2.flip()`,它通过指定翻转代码(`flipCode`)来控制翻转方向。下面我将逐步解释如何使用这个函数,并提供代码示例,确保您能轻松上手。 #### 步骤 1: 理解 `cv2.flip()` 函数 `cv2.flip()` 是 OpenCV 提供的专门用于翻转的函数。其语法如下: ```python dst = cv2.flip(src, flipCode) ``` - **src**:输入像(必须是 NumPy 数组格式)。 - **flipCode**:翻转代码,决定翻转方向: - `flipCode = 0`:上下翻转(沿 x 轴)。 - `flipCode = 1`:左右翻转(沿 y 轴)。 - `flipCode = -1`:双向翻转(同时沿 x 和 y 轴)。 - **dst**:输出像(翻转后的结果)。 这个函数高效且易于使用,适合处理各种像格式(如 JPEG、PNG)[^3][^4]。 #### 步骤 2: 准备环境并加载像 在使用前,确保已安装 OpenCV(可通过 `pip install opencv-python` 安装)。以下是一个完整的 Python 示例,演示如何加载像并应用翻转: ```python import cv2 # 加载像(替换为您的像路径) image_path = "path/to/your/image.jpg" src = cv2.imread(image_path) if src is None: print("错误:无法加载像,请检查路径!") else: # 应用翻转 flip_vertical = cv2.flip(src, 0) # 上下翻转 flip_horizontal = cv2.flip(src, 1) # 左右翻转 flip_both = cv2.flip(src, -1) # 双向翻转 # 显示结果 cv2.imshow("原始像", src) cv2.imshow("上下翻转", flip_vertical) cv2.imshow("左右翻转", flip_horizontal) cv2.imshow("双向翻转", flip_both) cv2.waitKey(0) # 按任意键关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() ``` - **代码说明**: - `cv2.imread()` 加载像。 - `cv2.flip()` 根据 `flipCode` 生成翻转后的像。 - `cv2.imshow()` 和 `cv2.waitKey()` 用于显示结果。 - **注意事项**: - 如果像路径错误,函数会返回 `None`,因此建议添加错误检查。 - 翻转操作不改变像尺寸,适合实时处理[^3][^4]。 #### 步骤 3: 保存翻转后的像(可选) 如果需要保存结果,添加以下代码: ```python cv2.imwrite("flipped_vertical.jpg", flip_vertical) cv2.imwrite("flipped_horizontal.jpg", flip_horizontal) cv2.imwrite("flipped_both.jpg", flip_both) ``` #### 总结 通过 `cv2.flip()` 函数,您可以轻松实现像的上下、左右或双向翻转。该方法高效且兼容性强,适用于大多数像处理任务。如果您需要更复杂的变换(如旋转),OpenCV 还提供了 `cv2.rotate()` 或仿射变换函数[^4]。
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