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原文：13行代码实现最快速最高效的积分图像算法。 Tips： 1.某个点的积分图反应的是原图中此位置左上角所有像素之和，这里是的累加和是不包括这个点像素本身的，那么，对于原图的第一行和第一列的所有像素，其对应位置的积分图就应该是0, 这样考虑到所有的像素，为了能容纳最后一列和最后一行的情况，最终的积分图就应该是 (W + 1) X (H + 1)大小。2.优化方式： 原始算法

转载自：定点数与浮点数简介：本文主要介绍了定点数和浮点数的概念，定点数和浮点数的加减运算（比如34.6f-34.0f），最后介绍了浮点数的特殊值。I.定点数所谓定点格式，即约定机器中所有数据的小数点位置是固定不变的。通常将定点数据表示成纯小数或纯整数，为了将数表示成纯小数，通常把小数点固定在数值部分的最高位之前；而为了将数表示成纯整数，则把小数点固定在数值部分的最后面，如下图所示：图中所标示的小数点

文章参考OpenCV ——双线性插值（Bilinear interpolation）一般图像插值算法中有两处可以进行优化：1. 源图像和目标图像几何中心的对齐在计算源图像的虚拟浮点坐标的时候，一般情况： 　 　　srcX=dstX* (srcWidth/dstWidth) , 　　srcY = dstY * (srcHeight/dstHeight) 　　 　　中心对齐(OpenCV也是如

1. MeanShift算法在d维空间中，任选一个点，然后以这个点为圆心，h为半径做一个高维球，因为有d维，d可能大于2，所以是高维球。落在这个球内的所有点和圆心都会产生一个向量，向量是以圆心为起点落在球内的点位终点。然后把这些向量都相加。相加的结果就是Meanshift向量。如图所示，其中黄色箭头就是Mh（meanshift向量）：再以meanshift向量的终点为圆心，再做一个高维的球。如下图

1. 平方根运算软件算法1.1 二分法 利用二分进行开平方的思想很简单：假定中值为最终解。假定下限为0，上限为x，然后求中值；然后比较中值的平方和x的大小，并根据大小修改下限或者上限；重新计算中值，开始新的循环，直到前后两次中值的距离小于给定的精度为止。需要注意的一点是，如果x小于1，我们需要将上限置为1。代码如下：float SqrtByBisection(float n){ floa