前面一篇讲的单纯形方法的实现,但程序输入的必须是已经有初始基本可行解的单纯形表. 但实际问题中很少有现成的基本可行解,比如以下这个问题: min f(x) = –3x1 +x2 + x3 s.t. x1 – 2x2 + x3 + x4=11       -4x1 + x2 + 2x3 - x5=3       -2x1+x3=1       xj>=0 , j=1,2,3,4,5 写成单纯形表就是   x1 x2 x3 x4 x5 b f 3 -1 -1 0 0 0   1 -2 1 1 0 1

最大类间方差法是由日本学者大津(Nobuyuki Otsu)于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU.它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分.背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小.因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小.对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作Th,属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为w1,其平均灰度G1;背景像素点数占整幅图

简介: 大津法(OTSU)是一种确定图像二值化分割阈值的算法,由日本学者大津于1979年提出.从大津法的原理上来讲,该方法又称作最大类间方差法,因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后,前景与背景图像的类间方差最大(何为类间方差?原理中有介绍). OTSU算法 OTSU算法也称最大类间差法,有时也称之为大津算法,由大津于1979年提出,被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法,计算简单,不受图像亮度和对比度的影响,因此在数字图像处理上得到了广泛的应用.它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和前景两

大津法是一种图像灰度自适应的阈值分割算法,是1979年由日本学者大津提出,并由他的名字命名的.大津法按照图像上灰度值的分布,将图像分成背景和前景两部分看待,前景就是我们要按照阈值分割出来的部分.背景和前景的分界值就是我们要求出的阈值.遍历不同的阈值,计算不同阈值下对应的背景和前景之间的类内方差,当类内方差取得极大值时,此时对应的阈值就是大津法(OTSU算法)所求的阈值. 何为类间方差? 对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作T,属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为ω0,其平均

困惑的点——log,如何计算得出? ① 上限:用来表示该算法可能有的最高增长率. ② 大O表示法:如果某种算法的增长率上限(最差情况下)是f(n),那么说这种算法“在O(f(n))中”.n为输入规模. 上限的精确定义:对非负函数T(n),若存在两个正常数c和n0,对任意n>n0,有T(n)<cf(n),则称T(n)在集合O(f(n))中. ——T(n)表示算法的实际运行时间: ——f(n)是上限函数的一个表达式. 我们总是试图给算法的时间代价找到一个最“紧”(即最小)的上限,因此一般说顺序搜索

OSTU图像分割 最大类间方差法,也成大津法OSTU,它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分.背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部 分差别变小.因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小. 包括以下几个步骤 求取图像的灰度直方图 # 读取图像 o_img = cv2.imread('source/house.png') # 灰度化 img = cv2.cvtColor(o_img, cv2.COLOR_BG

引入M,其中M是一个充分大的正数.由此,目标函数也改变为zM. 如此构造的线性规划问题我们记作LPM,称之为辅助线性规划问题,也即在原来的线性规划问题的基础上,改造了其等式约束条件,然后有对目标函数施加了惩罚项,Mx4,Mx5. 因为M是充分大的正数,所以即便x4,x5很小,只要x4,x5不等于0,这个惩罚项也也会很大的:一旦大M趋于正无穷,那么Mx4,Mx5一块就是正无穷了:而前面的各变量及其系数 的组合也是有限的量:根据一个有限的量加上一个无穷大量结果是无穷大量定理:那么目标函数就是趋于无穷

大O表示法指出算法有多快.例如,假设列表包含n个元素.简单查找需要检查每个元素,因此需要执行n次操作.使用大O表示法,这个运行时间为O(n).主要单位不是秒啊,大O表示法值得并非以秒为单位的速度,而是操作数,操作了几次.它指出了算法运行时间的增速. 大O表示法指出的是最槽情况下的运行时间.如果你用简单查找,在电话本里查找ALICE,第一个就找到了ALICE,但是复杂度并不是O(1)!而是最倒霉的情况,所以是O(n). 算法的速度指的并不是时间,而是操作数的增速.随着输入的增加,其运行时间将以什么

OTSU算法 (1)原理: 对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作T,属于背景的像素个数占整幅图像的比例记为ω0,其平均灰度μ0:前景像素个数占整幅图像的比例为ω1,其平均灰度为μ1.图像的总平均灰度记为μ,类间方差记为g. 假设图像的背景较暗,并且图像的大小为M×N,图像中像素的灰度值小于阈值T的像素个数记作N0,像素灰度大于阈值T的像素个数记作N1,则有: ω0=N0/ M×N (1) ω1=N1/ M×N (2) N0+N1=M×N (3) ω0+ω1=1 (4) μ=ω

1096: Is The Same? Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 64 MBSubmit: 26  Solved: 8[Submit][Status][Web Board] Description 给出2个字符串S和T,如果可以通过循环移位使得S和T相等,则我们称S和T是同构字符串, 例如S=“abcd”, T=“bcda”,则S和T是同构字符串;而S=“abcd”和T=“bcad”则不是同构字符串. 循环移位是指:在⼀个长度为n的字符串S中,取⼀个任意下标

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3374 题意:给定一个串s,该串有strlen(s)个循环同构串,要求输出字典序最小的同构串的下标,字典序最小的出现次数,最大的同构串的下标,字典中最大的出现次数. 思路:对于求循环同构的字典序最小可以用最小表示法求得,最大也是一样.然后设ds为字符串s+s.然后就可以用KMP求最小串在ds出现的次数和最大串出现的次数了. #define _CRT_SECURE_NO_DEPRECATE #inclu

最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津 法,简称OTSU.它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分.背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小.因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小.对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作T,属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为ω0,其平均灰度μ0;背景像素点数占整幅图像的比例为ω1,其平均灰度为μ

在某些图像处理当中一个关键步是二值法,二值化一方面能够去除冗余信息,另一方面也会使有效信息丢失.所以有效的二值化算法是后续的处理的基础.比如对于想要最大限度的保留下面图的中文字,以便后续的定位处理. 二值化算法包括全局二值化和局部二值化, 全局二值化具有速度快但效果相对差的特点, 局部二值化算法具有速度慢效果好的特点. 原图 全局阈值              方法一:直接采用im2bw ;手动阈值 方法二:迭代法求阈值 迭代式阈值选取的基本思路是:首先根据图像中物体的灰度分布情况,选取一个近似

题意 找到一个字符串中最先出现的最小(大)表示位置,和最小(大)表示串出现次数 分析 用最小(大)表示法求出最先出现的最小(大)表示位置,然后将串长扩两倍用exkmp找出现次数. Code #include<bits/stdc++.h> #define fi first #define se second #define lson l,mid,p<<1 #define rson mid+1,r,p<<1|1 #define pb push_back #define ll

如同酒店会给每个房间起个性化的名字一样,程序中的变量也需要用合理的名字进行管理---变量名! 需要注意,给酒店房间起名字时可以是数字,如"802",也可以是有趣的名字,如"牡丹"."美国总统"."水帘洞"等,但在给变量起名字时,必须符合一定的规则,如下所示: 以下变量的命名都是符合规范的: 但请看下面的代码,你懂得哈: 优秀攻城师的习惯: 1.变量名由多单词组成时,第一个单词的首字母小写,其后单词的首字母大写,俗称骆驼式命名法

骆驼式命名法(Camel-Case)又称驼峰命名法,是电脑程式编写时的一套命名规则(惯例).正如它的名称CamelCase所表示的那样,是指混合使用大小写字母来构成变量和函数的名字.程序员们为了自己的代码能更容易的在同行之间交流,所以多采取统一的可读性比较好的命名方式. 有些程序员喜欢全部小写,有些程序员喜欢用下划线,所以如果要写一个my name的变量,他们常用的写法会有myname.my_name.MyName或者myName.这样的命名规则不适合所有程序员阅读,而利用驼峰命名法来表示,可以

[本文链接] http://www.cnblogs.com/hellogiser/p/find-min-max-of-array.html [题目] 对于一个由N个整数组成的数组,需要比较多少次才能把最大和最小的数找出来呢? [分析] 1. 遍历两次数组,分别找出最大值和最小值,需要进行 2N 次比较. 2. 将数组中的元素分组,按顺序将数组中相邻的两个数分在同一组,用Max和Min来存储最大值和最小值.同一组比较完之后,较小的数与当前的最小值比较,如该数小于当前最小值,更新Min:较大的数与当

基本类型封装 基本数据类型对象包装类概述 *A:基本数据类型对象包装类概述 *a.基本类型包装类的产生 在实际程序使用中,程序界面上用户输入的数据都是以字符串类型进行存储的.而程序开发中,我们需要把字符串数据,根据需求转换成指定的基本数据类型,如年龄需要转换成int类型,考试成绩需要转换成double类型等 *b.八种基本类型对应的包装类 char Character int Integer byte Byte short Short long Long float Float double D

数组(Array):系列元素的有序集合: 详细演示请看:[js入门系列演示·数组 ] http://www.cnblogs.com/thcjp/archive/2006/08/04/467761.html 属性: length:用于获取数组元素的个数,既最大下标加 1 方法: sort(function):在未指定排序号的情况下,按照元素的字母顺序排列,如果不是字符串类型则转换成字符串,在排序; reverse():颠倒数组中元素的顺序: concat(array1,arrayn):用于将N个数

又称最大类间方差法.是由日本学者大津(Nobuyuki Otsu)于1979年提出的[1],是一种自适合于双峰情况的自动求取阈值的方法.又叫大津法,简称Otsu.   算法提出初衷是是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分.背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小.因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小. 图像应用详见博客(https://www.cnblogs.com/xiaomanon/p/411