LA 4253 箭术

题目大意
在一个平面上有n条线段,高度代表着y轴坐标 ,在x轴上找一个区间(0,M)使得能够在这个区间内放出一条射线能够击中所有的线段;
分析
二分+判断 重点时判断如何判断,因为是一条射线我们需要寻找到一个角度能够穿过所有的线段
将线段按照高度进行排序,一一遍历,区间逐渐收拢,直到出现不可能的区间点(r<l)表示错误
代码如下

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cmath>
using namespace std;
const int maxn = 5000 + 10;
const double eps = 1e-6;

struct node {
	double l, r, d;
};
node line[maxn];
int n;
int judge(int mid)
{
	double L = atan2(line[0].d, line[0].r - mid);
	double R = atan2(line[0].d, line[0].l - mid);
	for (int i = 1; i < n; i++) {
		double l = atan2(line[i].d, line[i].r - mid);
		double r = atan2(line[i].d, line[i].l - mid);
		if (L - r > eps)  return 1;       //当上一个的区间左端点大于当前区间的右端点表示大了
		if (l - R > eps) return -1;//当上一个的区间右端点大于当前区间的左端点表示小了了
		L = max(L, l);
		R = min(R, r);
	}
	return 0;

}
bool cmp(const node a, const node b) {
	return a.d < b.d;
}
int main() {
	int t;
	cin >> t;
	while (t--) {
		int w;
		cin >> w>>n;
		for (int i = 0; i < n; i++)
			cin >> line[i].d >> line[i].l >> line[i].r;
		sort(line, line + n, cmp);
		double l = 0, r = w;
		int ans=0;
		while (r - l > eps) {
			double mid = (l + r) / 2;
			if (judge(mid) == 1)
				r = mid;
			else if (judge(mid) == -1)
				l = mid;
			else
			{
				ans = 1;
				break;
			}
		}
		if (ans == 1)  cout << "YES\n";
		else   cout << "NO\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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