hdu 2191

悼念512汶川大地震遇难同胞——珍惜现在,感恩生活

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define MAX 1010
struct node{
	int p,w;
}temp[MAX];
int dp[MAX];
int main()
{
    int t;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        memset(dp,0,sizeof dp);
        int p,n;
		int id=1;
        scanf("%d %d",&p,&n);
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            int i_p,i_w,num;
            scanf("%d %d %d",&i_p,&i_w,&num);
            for(int j=1;j<=num;j<<=1)
            {
                temp[id].p=i_p*j;
                temp[id].w=i_w*j;
                id++;
                num-=j;
            }
            if(num>0)
            {
                temp[id].p=i_p*num;
                temp[id].w=i_w*num;
                id++;
            }
        }
        for(int i=1;i<id;i++)
        {
            for(int j=p;j>=temp[i].p;j--)
            {
                dp[j]=max(dp[j],dp[j-temp[i].p]+temp[i].w);
            }
        }
        printf("%d\n",dp[p]);
    }
}

在机器人操作系统(ROS)中,机器视觉是机器人感知和理解周围环境的关键技术。robot_vision功能包专注于这一领域,集成了多种视觉处理技术,包括摄像头标定、OpenCV库应用、人脸识别、物体跟踪、二维码识别和物体识别,极大地拓展了ROS在视觉应用方面的能力。 摄像头标定:作为机器视觉的基础,摄像头标定用于消除镜头畸变并获取相机的内参和外参。在ROS中,camera_calibration包提供了友好的用户界面和算法,帮助计算相机参数矩阵,为后续的图像校正和三维重建提供支持。 OpenCV:OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库,在ROS中扮演着重要角色。robot_vision功能包可能包含OpenCV的示例代码和节点,涵盖图像处理、特征检测、模板匹配和图像分割等功能,这些功能对机器人视觉系统至关重要。 人脸识别:ROS中的人脸识别结合了图像处理和机器学习技术。robot_vision可能集成了基于OpenCV的人脸检测算法,如Haar级联分类器或Adaboost方法,甚至可能包含深度学习模型(如FaceNet或SSD),帮助机器人实现人脸的识别和跟踪,提升人机交互能力。 物体跟踪:物体跟踪使机器人能够持续关注并追踪特定目标。在ROS中,通常通过卡尔曼滤波器、粒子滤波器或光流法实现。robot_vision功能包可能包含这些算法的实现,助力机器人完成动态目标跟踪任务。 二维码识别:二维码是一种高效的信息编码方式,常用于机器人定位和导航。ROS中的二维码包可用于读取和解析二维码,而robot_vision可能进一步封装了这一功能,使其更易于集成到机器人系统中。 物体识别:作为机器视觉的高级应用,物体识别通常涉及深度学习模型,如YOLO、SSD或Faster R-CNN。robot_vision功能包可能包含预训练的模型和对应的ROS节点,使机器人能够识别环境中的特
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