Canny算法是边缘检测的一个经典算法,比单纯用一些微分算子来检测的效果要好很多,其优势有以下几点: 边缘误检与漏检率低. 边缘定位准确,且边界较细. 自带一定的滤噪功能,或者说,对噪声的敏感度要比单纯算子低. 具有多个可调整参数,可影响算法的时间与时效. 但是Canny相比单纯算子来说计算量偏大,下面简单介绍算法的过程. 图像去噪: 这一步不是必须的,一般噪声少的图,让Canny自己应付就行.若噪声较多,一般采用高斯滤波.滤波后,噪声灰度下降,对边缘的影响 小于噪点. 获取梯度强度与方向: 用…

希尔排序 1959 年一个叫Donald L. Shell (March 1, 1924 – November 2, 2015)的美国人在Communications of the ACM 国际计算机学会月刊发布了一个排序算法,从此名为希尔排序的算法诞生了. 注:ACM = Association for Computing Machinery,国际计算机学会,世界性的计算机从业员专业组织,创立于1947年,是世界上第一个科学性及教育性计算机学会. 希尔排序是直接插入排序的改进版本.因为直接插入…

基础知识,主要是看这个博客:https://blog.csdn.net/qq_41167777/article/details/84863351…

骰子求和 题目描述 扔n个骰子,向上面的数字之和为 S .给定 Given n,请列出所有可能的 S 值及其相应的概率. 样例 给定n=1,返回 [ [1, 0.17], [2, 0.17], [3, 0.17], [4, 0.17], [5, 0.17], [6, 0.17]]. 算法分析 该题目刚开始的标记为简单,所以我做完两道简单题目后直接就看了这道题目,结果被卡在这里了.后来实现了完整的算法,结果提交只是通过了一部分的数据测试.看看还剩2分钟就结束了,焦急了,回头再去看题目列表,发现该题…

将数组重新排序以构造最小值 题目描述 给定一个整数数组,请将其重新排序,以构造最小值. 样例 给定[3,32,321],通过将数组重新排序,可构造6个可能性的数字: 3+32+321=332321 3+321+32=332132 32+3+321=323321 32+321+3=323213 321+3+32=321332 321+32+3=321323 其中,最小值为 321323,所以,将数组重新排序后,该数组变为 [321, 32, 3]. 挑战 在原数组上完成,不使用额外空间. 分析:…

克隆二叉树 题目描述 深度复制一个二叉树. 给定一个二叉树,返回一个它的克隆品. 样例 给定一个二叉树: 1 / \ 2 3 / \ 4 5 返回其相同结构相同数值的克隆二叉树: 1 / \ 2 3 / \ 4 5 Java算法实现 public class Solution { /** * @param root: The root of binary tree * @return root of new tree */ public TreeNode cloneTree(TreeNode r…

canny canny的目标有3个 低错误率 检测出的边缘都是真正的边缘 定位良好 边缘上的像素点与真正的边缘上的像素点距离应该最小 最小响应 边缘只能标识一次,噪声不应该标注为边缘 canny分几步 滤掉噪声 比如高斯滤波 计算梯度 比如用索贝尔算子算出梯度 非极大值抑制 上一步算出来的边缘可能比较粗糙,假设边缘是一条很细的线的话,上面处理完的结果你可以理解为得到一条比较粗的线条,所谓非极大值抑制,就是要在局部像素点中找到变换最剧烈的一个点,这样就得到了更细的边缘. 双阈值检测和连接边缘 前面…

平面列表 题目描述 给定一个列表,该列表中的每个要素要么是个列表,要么是整数.将其变成一个只包含整数的简单列表. 注意事项 如果给定的列表中的要素本身也是一个列表,那么它也可以包含列表. 样例 给定 [1,2,[1,2]],返回 [1,2,1,2]. 给定 [4,[3,[2,[1]]]],返回 [4,3,2,1]. /** * // This is the interface that allows for creating nested lists. * // You should not i…

http://blog.csdn.net/jianxiong8814/article/details/1563109 http://blog.csdn.net/assuper/article/details/6937130 存在的bug 在dsp http://bbs.csdn.net/topics/390445572…

以前的博文大部分都写的非常详细,有很多分析过程,不过写起来确实很累人,一般一篇好的文章要整理个三四天,但是,时间越来越紧张,后续的一些算法可能就以随记的方式,把实现过程的一些比较容易出错和有价值的细节部分加以描述,并且可能需要对算法本身有一定了解的朋友才能明白我所描述的一些过程了. 那这个系列的开篇,我们以Canny边缘检测算法为头吧. 相关参考资料: 1.Canny边缘检测算法的实现. 2.OpenCV(五)——超细节的Canny原理及算法实现 3.OpenCV 之 边缘检测 4.Opencv…