【数组】Rotate Image

本文介绍两种实现二维矩阵顺时针旋转90度的方法。一种是将矩阵视为多个环,逐环进行旋转;另一种是先对矩阵进行转置,再对每行元素进行反转,最终达到旋转效果。

题目:

You are given an n x n 2D matrix representing an image.

Rotate the image by 90 degrees (clockwise).

思路:

方法一:

可以见矩阵看成多个环组成,如下4*4的矩阵包括两个环,第一个环为1,2,3,4,8,12,16,15,14,13,9,5,1,第二个环为6,7,11,10。

image

旋转一个矩阵,相当于把每一个环都旋转。如何旋转一个环呢?以最外层的环举例:                      本文地址

旋转前:image ,旋转后:image

 

我们把环分成3组:{1,4,16,13},{2,8,15,9},{3,12,14,5},每一组中:旋转后相当于把原来的数字移动到同组中下一个数字的位置

/**
 * @param {number[][]} matrix
 * @return {void} Do not return anything, modify matrix in-place instead.
 */
var rotate = function(matrix) {
    var n=matrix.length;
    if(n==0){
        return;
    }
    
    var circle=Math.ceil(n/2),len=n;
    for(var i=0;i<circle;i++,len-=2){
        var m = len - 1;
        for(var j = 0; j < m; j++)
        {
            var tmp = matrix[i][i+j];
            matrix[i][i+j] = matrix[i+m-j][i];
            matrix[i+m-j][i] = matrix[i+m][i+m-j];
            matrix[i+m][i+m-j] = matrix[i+j][i+m];
            matrix[i+j][i+m] = tmp;
        }
    }
};

方法二:

先将矩阵转置,然后把转置后的矩阵每一行翻转

image    转置变为   image   每一行翻转变为 image

转载于:https://www.cnblogs.com/shytong/p/5111424.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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!
<think>嗯...用户这次在问LabVIEW中处理图片数组的操作方法,看来是图像处理相关的需求。之前对话里用户引用了5篇资料,但仔细看发现这些引用似乎有些跳跃——从直方图分析到OpenCV工具包再到FFT海洋模拟,跨度挺大。可能用户是在广泛搜索时随手粘贴的?用户核心诉求很明确:想在LabVIEW中操作图片数组。这个需求其实可以拆解成两个层面:基础数组操作和图像专用处理。LabVIEW作为图形化编程环境,处理数组确实和文本编程语言很不同。让我回忆下LabVIEW的数组处理特点...首先得区分普通数值数组和图像数组。图像本质上是二维/三维像素数组,但LabVIEW的IMAQ库做了封装。用户可能需要从这些角度切入:1️⃣基础数组函数(在"编程→数组"面板里),比如索引/替换子集、转置、重排维度2️⃣IMAQ视觉函数的数组处理(像IMAQImageToArray把图像转数值数组)3️⃣如果是视频流,可能要用到"创建数组"函数动态构建三维数组突然想到用户可能混淆了概念——普通数组操作不能直接作用于图像控件,必须通过IMAQ转换考虑到用户提到"教程",最好给出学习路径。NI官网的Fundamentals课程是基础,但中文资料的话...秣厉科技的OpenCV工具包教程[^4]可能更实用。不过要提醒用户:直接操作像素数组对内存要求高,大图像建议用ROI处理要不要补充性能提示?比如用移位寄存器代替临时数组能提升效率...但用户没问优化就先不展开。等ta具体遇到问题再深入</think> 在LabVIEW中处理图片数组需要结合**图像处理工具包(Vision Development Module)** 和 **基础数组操作函数**,以下是具体实现方式和步骤: --- ### **1. 图片数组的表示与转换** 在LabVIEW中,图片数据通常以以下形式存储: - **IMAQ Image类型**:LabVIEW专用的图像数据类型,包含像素矩阵和元数据。 - **2D/3D数值数组**:灰度图用`U8`/`U16`二维数组(单通道),彩色图用`U8`三维数组(维度为:宽 × 高 × 颜色通道,如RGB三通道)。 **核心转换函数**: | 函数 | 作用 | 位置 | |------|------|------| | `IMAQ ImageToArray` | 将IMAQ图像转为像素数组 | Vision & Motion → Image Processing → Pixel Operations | | `IMAQ ArrayToImage` | 将数组转为IMAQ图像 | 同上 | | `Array to Image` (OpenCV工具包) | 将数组转为OpenCV兼容图像 | 秣厉科技OpenCV工具包[^4] | **示例**:彩色图片转换为三维数组 ```labview [IMAQ Image] → IMAQ ImageToArray.vi → 输出:3D U8数组(宽×高×3,RGB通道) ``` --- ### **2. 图片数组操作** 利用LabVIEW的**数组处理函数**对像素数据进行处理: - **索引子集**:`Index Array` 提取特定区域(如ROI)或通道 - **替换元素**:`Replace Array Subset` 修改局部像素 - **重塑数组**:`Reshape Array` 改变维度(如将三维数组转为二维灰度图) - **数学运算**:对数组进行加减乘除(需先转换为数值类型) **应用场景示例**: ```labview 例:调整图像亮度(伪代码) 1. 图像 → 转为U16数组 2. 数组 + 50(增加亮度) → 新数组 3. 新数组 → 转回IMAQ图像 ``` --- ### **3. 使用OpenCV工具包高效处理** 秣厉科技开发的**OpenCV工具包**[^2][^4] 提供了矩阵(Mat)操作的VI,可直接处理数组: - **核心优势**:集成OpenCV算法(如滤波、变换),避免重复造轮子。 - **关键函数**: - `cv_cvtColor`:颜色空间转换(如RGB→灰度) - `cv_resize`:调整图片尺寸 - `cv_rotate`:二维旋转[^3] **流程示例**:图片旋转45° ```labview 1. 读取图像 → ArrayToImage → cv_Mat(OpenCV矩阵) 2. cv_rotate.vi(输入旋转角度) → 输出旋转后Mat 3. Mat → Image ``` --- ### **4. 性能优化建议** - **避免频繁转换**:减少IMAQ与数组间的转换次数(内存拷贝开销大)。 - **使用ROI处理**:对局部区域操作时,先用`IMAQ GetImageSize`和`Index Array`提取子集。 - **并行处理**:对多张图片用`For Loop`并行(启用并行迭代)。 --- ### **5. 学习资源推荐** 1. **官方教程**:NI官网的 **Vision Concepts Help**(搜索“Array to Image Conversion”)。 2. **中文教程**: - 秣厉科技OpenCV工具包专栏[^2][^4](含代码实例) - OpenCV矩阵操作教程[^4]:Mat类的创建、运算和转换。 3. **实例库**:LabVIEW自带示例(Help → Find Examples → 搜索“Image Processing”)。 --- **相关问题** 1. 如何在LabVIEW中实现多张图片的批量旋转和缩放? 2. 使用OpenCV工具包时,如何处理图像数组的内存溢出问题? 3. LabVIEW对彩色图片进行通道分离(RGB)的具体步骤是什么? 4. 如何利用LabVIEW的数组函数实现图像边缘检测?
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