uva_10192 Vacation

又是lcs...
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;

#define MAXN    100+10

int first[MAXN], second[MAXN], dp[MAXN][MAXN];

int dynamic_programming(const int &len_first, const int &len_second)
{
        memset(dp, 0, sizeof(dp));
        for(int i = 1; i <= len_first; i ++) {
                for(int j = 1; j <= len_second; j ++) {
                        if( first[i] == second[j] ) {
                                dp[i][j] = dp[i-1][j-1]+1; continue;
                        }
                        dp[i][j] = max(dp[i][j-1], dp[i-1][j]);
                }
        }
        return dp[len_first][len_second];
}

int main(int argc, char const *argv[])
{
#ifndef ONLINE_JUDGE
        freopen("test.in", "r", stdin);
#endif
        int len_first, len_second, cas(1);
        while( scanf("%d %d", &len_first, &len_second) ) {
                if( !len_first && !len_second ) {
                        break;
                }
                for(int i = 1; i <= len_first; i ++) {
                        scanf("%d", &first[i]);
                }
                for(int i = 1; i <= len_second; i ++) {
                        scanf("%d", &second[i]);
                }
                printf("Twin Towers #%d\n", cas ++);
                printf("Number of Tiles : %d\n\n", dynamic_programming(len_first, len_second));
        }
        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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