转载请注明出处:  http://blog.csdn.net/tianhai110 索贝尔算子(Sobel operator)主要用作边缘检测,在技术上,它是一离散性差分算子,用来运算图像亮度函数的灰度之近似值.在图像的任何一点使用此算子,将会产生对应的灰度矢量或是其法矢量 Sobel卷积因子为: 该算子包含两组3x3的矩阵,分别为横向及纵向,将之与图像作平面卷积,即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值.如果以A代表原始图像,Gx及Gy分别代表经横向及纵向边缘检测的图像灰度值,其公式如下: 具体

上篇博客我们聊了图的物理存储结构邻接矩阵和邻接链表,然后在此基础上给出了图的深度优先搜索和广度优先搜索.本篇博客就在上一篇博客的基础上进行延伸,也是关于图的.今天博客中主要介绍两种算法,都是关于最小生成树的,一种是Prim算法,另一个是Kruskal算法.这两种算法是很经典的,也是图中比较重要的算法了. 今天博客会先聊一聊Prim算法是如何生成最小生成树的,然后给出具体步骤的示例图,最后给出具体的代码实现,并进行测试.当然Kruskal算法也是会给出具体的示例图,然后给出具体的代码和测试用例.当

c/c++ 用普利姆(prim)算法构造最小生成树 最小生成树(Minimum Cost Spanning Tree)的概念: ​ 假设要在n个城市之间建立公路,则连通n个城市只需要n-1条线路.这时,自然会考虑,如何在最节省经费的前提下建立这个公路网络. ​ 每2个城市之间都可以设置一条公路,相应地都要付出一定的经济代价.n个城市之间,最多可以设置n(n-1)/2条线路,那么,如何在这些可能的线路中选择n-1条,以使总的耗费最少? 普利姆(prim)算法的大致思路: ​ 大致思想是:设图G顶点

克鲁斯卡尔 #include <set> #include <map> #include <queue> #include <stack> #include <math.h> #include <bitset> #include <vector> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <

算法描述 在普利姆算法的lazy实现中,参考:普利姆算法的lazy实现 我们现在来考虑这样一个问题: 我们将所有的边都加入了优先队列,但事实上,我们真的需要所有的边吗? 我们再回到普利姆算法的lazy实现,看一下这个问题: 当顺着顶点0的邻接表考察顶点7时,边7-2和边7-1被加入了优先队列Q. 然而,当我们开始对顶点2进行考察时: 边2-3是最轻边,我们显然不需要对边7-2和边7-1进行再次考察. 但是,由于边7-2和边7-1在对顶点2进行考察之前已经加入了优先队列Q,似乎我们对之前发生的事无

算法描述 lazy普利姆算法的步骤: 1.从源点s出发,遍历它的邻接表s.Adj,将所有邻接的边(crossing edges)加入优先队列Q: 2.从Q出队最轻边,将此边加入MST. 3.考察此边的两个端点,对两个端点重复第1步. 示例 从顶点0开始,遍历它的邻接表:边0-7.0-2.0-4.0-6会被加入优先队列Q. 顶点0的邻接表搜索完毕后,边0-7是最轻边,所以它会出队,并加入MST. 如下图: 边0-7出队后,开始考察边的两个端点: 顶点0已经访问过了,跳过: 顶点7还未探索,开始探索

Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 26694   Accepted: 11720 Description There are N villages, which are numbered from 1 to N, and you should build some roads such that every two villages can connect to each other. We say two

学习DIP第45天 转载请标明本文出处:http://blog.csdn.net/tonyshengtan,欢迎大家转载,发现博客被某些论坛转载后,图像无法正常显示,无法正常表达本人观点,对此表示很不满意.有些网站转载了我的博文,很开心的是自己写的东西被更多人看到了,但不开心的是这段话被去掉了,也没标明转载来源,虽然这并没有版权保护,但感觉还是不太好,出于尊重文章作者的劳动,转载请标明出处!!!! 文章代码已托管,欢迎共同开发:https://github.com/Tony-Tan/DIPpro

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py

普利姆算法(prim)求最小生成树(MST)过程详解 (原网址) 1 2 3 4 5 6 7 分步阅读 生活中最小生成树的应用十分广泛,比如:要连通n个城市需要n-1条边线路,那么怎么样建设才能使工程造价最小呢?可以把线路的造价看成权值求这几个城市的连通图的最小生成树.求最小造价的过程也就转化成求最小生成树的过程,则最小生成树表示使其造价最小的生成树. 那么怎么样用普利姆算法(prim算法)求最小生成树(MST)? 此以图例方式详述prim算法求最小生成树过程,希望对大家有帮助!   工具/原料

最小生成树-普利姆(Prim)算法 最小生成树 概念:将给出的所有点连接起来(即从一个点可到任意一个点),且连接路径之和最小的图叫最小生成树.最小生成树属于一种树形结构(树形结构是一种特殊的图),或者说是直链型结构,因为当n个点相连,且路径和最短,那么将它们相连的路一定是n-1条. 可以利用参考一个问题理解最小生成树,有n个村庄,每个村庄之间距离不同,要求村庄之间修路,每一个村庄必须与任意一个村庄联通,如何修路最省钱(修的最短) 普利姆算法介绍 利姆(Prim)算法求最小生成树,也就是在包含n个

普利姆(Prim)算法 1. 最小生成树(又名:最小权重生成树) 概念:将给出的所有点连接起来(即从一个点可到任意一个点),且连接路径之和最小的图叫最小生成树.最小生成树属于一种树形结构(树形结构是一种特殊的图),或者说是直链型结构,因为当n个点相连,且路径和最短,那么将它们相连的路一定是n-1条. 可以利用参考一个问题理解最小生成树,有n个村庄,每个村庄之间距离不同,要求村庄之间修路,每一个村庄必须与任意一个村庄联通,如何修路最省钱(修的最短). 2. 普利姆算法介绍 利姆(Prim)算法求最

1.题目 如果一个矩阵的每一方向由左上到右下的对角线上具有相同元素,那么这个矩阵是托普利茨矩阵. 给定一个 M x N 的矩阵,当且仅当它是托普利茨矩阵时返回 True. 示例 1: 输入: matrix = [   [1,2,3,4],   [5,1,2,3],   [9,5,1,2] ] 输出: True 解释: 在上述矩阵中, 其对角线为: "[9]", "[5, 5]", "[1, 1, 1]", "[2, 2, 2]"

问题 该文章的最新版本已迁移至个人博客[比特飞],单击链接 https://www.byteflying.com/archives/3748 访问. 如果一个矩阵的每一方向由左上到右下的对角线上具有相同元素,那么这个矩阵是托普利茨矩阵. 给定一个 m * n 的矩阵,当且仅当它是托普利茨矩阵时返回 True. 输入:  matrix = [   [1,2,3,4],   [5,1,2,3],   [9,5,1,2] ] 输出: True 解释:在上述矩阵中, 其对角线为:"[9]",

[0]README 0.1) 本文总结于 数据结构与算法分析, 源代码均为原创, 旨在 理解Prim算法的idea 并用 源代码加以实现: 0.2)最小生成树的基础知识,参见 http://blog.csdn.net/pacosonswjtu/article/details/49947085 [1]Prim算法相关 1.1)计算最小生成树的一种方法是使其连续地一步一步长成.在每一步, 都要吧一个节点当做根并往上加边,这样也就把相关联的顶点加到增长中的树上: 1.2)在算法中的任一时刻, 我们都可

在讨论边缘算子之前,首先给出一些术语的定义: (1)边缘:灰度或结构等信息的突变处,边缘是一个区域的结束,也是另一个区域的开始,利用该特征可以分割图像. (2)边缘点:图像中具有坐标[x,y],且处在强度显著变化的位置上的点. (3)边缘段:对应于边缘点坐标[x,y]及其方位 ,边缘的方位可能是梯度角. 二.Sobel算子的基本原理 Sobel算子是一阶导数的边缘检测算子,在算法实现过程中,通过3×3模板作为核与图像中的每个像素点做卷积和运算,然后选取合适的阈值以提取边缘. 一个特殊卷积所实现的

转载  http://blog.csdn.net/tianhai110 索贝尔算子(Sobel operator)主要用作边缘检测,在技术上,它是一离散性差分算子,用来运算图像亮度函数的灰度之近似值.在图像的任何一点使用此算子,将会产生对应的灰度矢量或是其法矢量 Sobel卷积因子为: 该算子包含两组3x3的矩阵,分别为横向及纵向,将之与图像作平面卷积,即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值.如果以A代表原始图像,Gx及Gy分别代表经横向及纵向边缘检测的图像灰度值,其公式如下: 具体计算如下:

索贝尔算子(Sobel operator)主要用作边缘检测,在技术上,它是一离散性差分算子,用来运算图像亮度函数的灰度之近似值.在图像的任何一点使用此算子,将会产生对应的灰度矢量或是其法矢量 Sobel卷积因子为: 该算子包含两组3x3的矩阵,分别为横向及纵向,将之与图像作平面卷积,即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值.如果以A代表原始图像,Gx及Gy分别代表经横向及纵向边缘检测的图像灰度值,其公式如下: 具体计算如下: Gx = (-1)*f(x-1, y-1) + 0*f(x,y-1) +

#import"GLProgram.h" //Baseclasses #import"GPUImageOpenGLESContext.h" #import"GPUImageOutput.h" #import"GPUImageView.h" #import"GPUImageVideoCamera.h" #import"GPUImageStillCamera.h" #import"

#pragmamark - 调整颜色 Handle Color GPUImageBrightnessFilter //亮度GPUImageExposureFilter //曝光GPUImageContrastFilter //对比度GPUImageSaturationFilter //饱和度GPUImageGammaFilter //伽马线GPUImageColorInvertFilter //反色GPUImageSepiaFilter //褐色(怀旧)GPUImageLevelsFilter