耿丹CS16-2班课堂测试作业汇总

本次课堂测试作业总结中,强调了代码格式的重要性,并针对界面设计、方程问题解决、三角形判断等方面进行了点评。作业分为两大部分进行评分:15道编程题(每题6分,满90分)及界面设计(满10分),总分满分为100分。此外,还详细列出了每位学生的得分情况。

Deadline: 2016-11-01 11:59

作业内容

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课堂测试作业总结

00.题目得5分,多半扣在格式上,有些同学代码写得很过分,已经很仁慈对待,同学们珍惜之;

01.界面设计得分不好,换行功夫做得不足,需要输入许多数据,没有让屏幕显示应输入的内容提醒,不善于为用户考虑,增加用户阅读成本;

02.第二道方程问题不难,关键是要细致分解,和分三角形类似,还请大伙儿培养自己化大为小的本领;

03.等腰和等边三角形判断有误,关键是没分清楚if-else语句是“补集”,而等腰和等边是“包含”关系;

04.很多同学在if-else语句或for循环语句下还没有养成缩进的习惯,这好像不大好啊;

05.有部分同学在求解奇数之和,偶数之积问题时,结果求反了,成了“偶数之和,奇数之积”,得一半分吧;

06.第9题编程序求奇偶数平均数问题,pj1 和 pj2要赋初值,计数的i和j要自增;

07.第11题,题目限制是1200的上限,不知为何,好几个同学写成了1000?

08.有的同学代码编译都没通过就交了,如果时间足够,却不去修改使其通过,这就有点不负责任了,可能是看不懂Cfree下面的语法提示?

课堂测试作业评分

本次作业分为两部分计算,即15道题(代码6分一道,**满90分**) + 界面设计(**满10分**) = 总分(**满100分**)。
排名姓名1.转换2.方程3.三角4.闰年5.奇偶6.乘法7.数列8.末项9.平均10.最值11.整除12.矩形13.平行14.等腰15.运费界面总分
1高珊636636606665560575
2李兆嘉626626600666665574
3赫雨萌638636603626660572
4田京诚655656666604030670
5赵子晨624546634446660470
6徐挺峰633536602656660568
7李梦鑫653436504546660467
8牛凯634536600656650566
9刘兆轩653455600555560464
10田朔654656666600030463
11姜文奇623650600534665663
12周阳644666605605400462
13韩笑635506400646660461
14徐肇宁643535600534650560
15王烁604536602606560560
16叶桦汀624564604245430560
17王思齐623534604504650558
18吉洋635656046054300457
19吴渴桢633662654002420453
20李想646505604604040353
21黄家帅634536600040660453
22沈昊辰624536600556000452
23张钊634556530600000447
24李鑫614333634333100346
25黄义方600546600603300342
26马寅武600000600506660540
27王浩然644400400000000830
28符瑞艺610000604000000320
29耿奥630000600000000318
30温豪00000000000000000

如成绩有问题,请在下方留言,支持重新修改。

转载于:https://www.cnblogs.com/wuzhe/p/6060302.html

### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
微信小程序作为腾讯推出的一种轻型应用形式,因其便捷性与高效性,已广泛应用于日常生活中。以下为该平台的主要特性及配套资源说明: 特性方面: 操作便捷,即开即用:用户通过微信内搜索或扫描二维码即可直接使用,无需额外下载安装,减少了对手机存储空间的占用,也简化了使用流程。 多端兼容,统一开发:该平台支持在多种操作系统与设备上运行,开发者无需针对不同平台进行重复适配,可在一个统一的环境中完成开发工作。 功能丰富,接口完善:平台提供了多样化的API接口,便于开发者实现如支付功能、用户身份验证及消息通知等多样化需求。 社交整合,传播高效:小程序深度嵌入微信生态,能有效利用社交关系链,促进用户之间的互动与传播。 开发成本低,周期短:相比传统应用程序,小程序的开发投入更少,开发周期更短,有助于企业快速实现产品上线。 资源内容: “微信小程序-项目源码-原生开发框架-含效果截图示例”这一资料包,提供了完整的项目源码,并基于原生开发方式构建,确保了代码的稳定性与可维护性。内容涵盖项目结构、页面设计、功能模块等关键部分,配有详细说明与注释,便于使用者迅速理解并掌握开发方法。此外,还附有多个实际运行效果的截图,帮助用户直观了解功能实现情况,评估其在实际应用中的表现与价值。该资源适用于前端开发人员、技术爱好者及希望拓展业务的机构,具有较高的参考与使用价值。欢迎查阅,助力小程序开发实践。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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