Problem F. Grab The Tree

本文介绍了一个基于树形结构的游戏策略问题“GrabTheTree”。游戏由LittleQ和LittleT两位玩家进行,目标是在不选择相邻节点的情况下,通过选择树上的节点来最大化各自得分,得分计算方式为所选节点值的比特位异或和。文章提供了输入输出格式、样例,并附带了一段C++代码实现,用于预测最终胜者。

Problem F. Grab The Tree

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 524288/524288 K (Java/Others)
Total Submission(s): 2004    Accepted Submission(s): 911


 

Problem Description

Little Q and Little T are playing a game on a tree. There are n vertices on the tree, labeled by 1,2,...,n, connected by n−1 bidirectional edges. The i-th vertex has the value of wi.
In this game, Little Q needs to grab some vertices on the tree. He can select any number of vertices to grab, but he is not allowed to grab both vertices that are adjacent on the tree. That is, if there is an edge between x and y, he can't grab both x and y. After Q's move, Little T will grab all of the rest vertices. So when the game finishes, every vertex will be occupied by either Q or T.
The final score of each player is the bitwise XOR sum of his choosen vertices' value. The one who has the higher score will win the game. It is also possible for the game to end in a draw. Assume they all will play optimally, please write a program to predict the result.

 

 

Input

The first line of the input contains an integer T(1≤T≤20), denoting the number of test cases.
In each test case, there is one integer n(1≤n≤100000) in the first line, denoting the number of vertices.
In the next line, there are n integers w1,w2,...,wn(1≤wi≤109), denoting the value of each vertex.
For the next n−1 lines, each line contains two integers u and v, denoting a bidirectional edge between vertex u and v.

 

 

Output

For each test case, print a single line containing a word, denoting the result. If Q wins, please print Q. If T wins, please print T. And if the game ends in a draw, please print D.

 

 

Sample Input


 

1 3 2 2 2 1 2 1 3

 

 

Sample Output


 

Q

代码:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
int a;
int main(){
    int t,n,sum;
    int u,v;
    cin>>t;
    while(t--){
        sum=0;
        scanf("%d",&n);
        for(int i=0;i<n;i++){
            scanf("%d",&a);
            sum^=a;
        }
        for(int i=0;i<n-1;i++)
            scanf("%d%d",&u,&v);

        if(sum==0)puts("D");
        else puts("Q");
    }
    return 0;
}

 

<think>我们被要求提供OpenCV GrabCut图像分割的使用方法和示例。根据引用,GrabCut是一种交互式图像分割算法,通过用户提供的前景区域(矩形或标记)来分割前景和背景。 关键点: 1. 使用函数:`cv2.grabCut()` 2. 参数说明(根据引用[2][3][4]): - img: 输入图像 - mask: 输入/输出的掩码,用于指定背景、前景和可能的前景/背景。它是一个单通道图像,大小与输入图像相同。取值有: cv2.GC_BGD (0): 确定的背景 cv2.GC_FGD (1): 确定的前景 cv2.GC_PR_BGD (2): 可能的背景 cv2.GC_PR_FGD (3): 可能的前景 - rect: 包含前景的矩形区域(仅当mode为cv2.GC_INIT_WITH_RECT时使用) - bgdModel, fgdModel: 算法内部使用的数组,需要创建两个大小为(1,65)的float64类型的numpy数组 - iterCount: 算法迭代次数 - mode: 操作模式,可以是: cv2.GC_INIT_WITH_RECT: 用矩形初始化 cv2.GC_INIT_WITH_MASK: 用掩码初始化 cv2.GC_EVAL: 表示算法应该恢复分割 3. 基本步骤(根据引用[4][5]): a. 读取图像 b. 定义初始掩码(可选)和矩形区域 c. 创建bgdModel和fgdModel d. 调用grabCut函数 e. 处理输出掩码,将可能的前景转换为前景 f. 用掩码提取前景 4. 示例模式: - 模式1:使用矩形初始化(用户指定一个包含前景的矩形) - 模式2:使用掩码初始化(用户用画笔标记一些前景和背景像素) 我们将提供两种使用方法的示例:一种是使用矩形初始化,另一种是使用掩码初始化(交互式)。 注意:由于我们无法在代码中实现真正的交互式(需要用户点击),所以第二种方法我们模拟用户标记(在代码中预先定义一些点作为前景和背景)。 示例1:使用矩形初始化 示例2:使用掩码初始化(模拟用户标记) 根据引用[5],输出掩码中0和2是背景,1和3是前景。通常,我们将3(可能的前景)也视为前景。 代码示例将使用Python和OpenCV。</think>### OpenCV GrabCut 图像分割使用方法与示例 GrabCut 是一种高效的交互式图像分割算法,通过用户标记的前景/背景区域和颜色分布模型实现精确分割。以下是详细使用方法及代码示例: --- #### **核心函数** ```python cv2.grabCut( img, # 输入图像 (BGR格式) mask, # 输入/输出掩码 (单通道) rect, # 包含前景的矩形区域 (x,y,w,h) bgdModel, # 背景模型临时数组 (尺寸: (1,65), dtype: np.float64) fgdModel, # 前景模型临时数组 (尺寸: (1,65), dtype: np.float64) iterCount, # 迭代次数 (通常5~10) mode = cv2.GC_INIT_WITH_RECT # 初始化模式 ) ``` **掩码值含义**: - `0`:确定背景 - `1`:确定前景 - `2`:可能背景 - `3`:可能前景 --- #### **方法一:矩形初始化(自动分割)** ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread("image.jpg") height, width = img.shape[:2] # 初始化参数 mask = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8) # 全0掩码 rect = (50, 50, width-100, height-100) # 前景区域矩形 (x,y,w,h) bgd_model = np.zeros((1,65), np.float64) fgd_model = np.zeros((1,65), np.float64) # 执行GrabCut cv2.grabCut(img, mask, rect, bgd_model, fgd_model, iterCount=5, mode=cv2.GC_INIT_WITH_RECT) # 处理掩码:前景(1/3)设为1,背景(0/2)设为0 result_mask = np.where((mask == 1) | (mask == 3), 255, 0).astype("uint8") # 提取前景 result = cv2.bitwise_and(img, img, mask=result_mask) # 显示结果 cv2.imshow("Result", result) cv2.waitKey(0) ``` --- #### **方法二:掩码初始化(手动标记优化)** ```python # 步骤1:创建初始掩码(矩形区域) mask = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8) mask[100:300, 200:400] = 3 # 标记可能前景区域 mask[0:50, :] = 0 # 标记顶部50行为确定背景 # 步骤2:执行GrabCut cv2.grabCut(img, mask, None, bgd_model, fgd_model, iterCount=10, mode=cv2.GC_INIT_WITH_MASK) # 步骤3:提取前景(同上) result_mask = np.where((mask == 1) | (mask == 3), 255, 0).astype("uint8") result = cv2.bitwise_and(img, img, mask=result_mask) ``` --- #### **关键技巧** 1. **迭代次数**:复杂图像可增至10~15次迭代 2. **掩码优化**: - 用白色画笔标记确定前景 (`mask[y,x] = 1`) - 用黑色画笔标记确定背景 (`mask[y,x] = 0`) 3. **边缘优化**:对结果掩码执行形态学操作(如开运算)平滑边缘 ```python kernel = np.ones((3,3), np.uint8) refined_mask = cv2.morphologyEx(result_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) ``` --- #### **应用场景** - 证件照背景替换 - 电商产品抠图 - 医学图像ROI提取 - 视频会议虚拟背景生成 > 注:GrabCut 对颜色对比度敏感,若前景/背景颜色相似,需增加手动标记点[^3][^5]。 --- ### 相关问题 1. GrabCut 分割精度不足时如何优化? 2. 如何将 GrabCut 结果转化为透明背景的 PNG 图像? 3. GrabCut 与深度学习分割模型(如 Mask R-CNN)相比有何优劣? 4. 在视频流中如何实时应用 GrabCut 算法? [^1]: GrabCut 是一种广泛应用于图像分割的算法,特别适合从复杂背景中提取前景对象。 [^2]: 在OpenCV中,实现了grabcut分割算法,该算法可以方便的分割出前景图像,操作简单,而且分割的效果很好。 [^3]: GrabCut 能够生成高质量的图像分割,即使是在前景和背景之间有复杂边缘或相似颜色的情况下也能很好地工作。 [^4]: 只需输入一幅图像, 并对一些像素做属于背景或属于前景的标记, 算法会根据这个局部标记, 计算出整个图像中前景和背景的分割线。 [^5]: 定义单通道的输出掩码,0为背景,1为前景,2为可能的背景,3为可能的前景。
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