由于工作需要,时常需要将像素矩阵保存图片显示观看.为此,特地总结了三种使用纯C++代码生成bmp图片的方法.分别是使用自定义数据.从外界导入的txt和csv以及从图片中导入的数据. 1.使用自定义数据保存为bmp图片 自定义数据可以是使用公式生成,或者是根据自己需求自己定义的数据,范围为0-255,分别对应从黑色到白色.代码生成过程如下: 1 #pragma warning(disable:4996) 2 #include<iostream> 3 #include<string>

说明:一些基本的代码我都进行了注释,这里实现的验证码位数.需要用的字符串都可以再设置.有我的注释,大家应该很容易能看得懂. 基本思路: 1.用mt_rand()随机生成数字确定需要获取的字符串,对字符串进行拼接(觉得生成的验证码觉得有点太挤,大家可以再字符串中间拼接个空格键),实现随机验证码: 备注:建议大家用mt_rand(),而不是rand(),前者效率更高 2.利用gd库生成图片,把随机字符串写到图片输出. 效果: 每次刷新,都生成一个随机验证,后期我可能还会补充怎么实现随机码点击图片就再

  目标: 快速理解什么是混淆矩阵, 混淆矩阵是用来干嘛的. 首先理解什么是confusion matrix 看定义,在机器学习领域,混淆矩阵(confusion matrix),又称为可能性表格或是错误矩阵.它是一种特定的矩阵用来呈现算法性能的效果,通常是监督学习(非监督学习,通常用匹配矩阵:matching matrix). 大白话来讲,就是对机器学习算法的运行结果进行评价,效果如何,精确度怎么样而已. 举个例子,在什么场景下需要这个confusion matrix 假设有一个用来对猫(ca

PSENet V2昨日刚出,今天翻译学习一下. 场景文本检测是场景文本阅读系统的重要一步,随着卷积神经网络的快速发展,场景文字检测也取得了巨大的进步.尽管如此,仍存在两个主要挑战,它们阻碍文字检测部署到现实世界的应用中.第一个问题是速度和准确性之间的平衡.第二个是对任意形状的文本实例进行建模.最近,已经提出了一些方法来处理任意形状的文本检测,但是它们很少去考虑算法的运行时间和效率,这可能在实际应用环境中受到限制.在本文中,我们提出了一种高效且准确的任意形状文本检测器,称为 PSENet V2,它

说明:Kaptcha是一个很实用的验证码生成工具,它可以生成各种样式的验证码,因为它是可以配置的 目录: 一 实现步骤 二 实例 A 编写jsp页面 B 配置web.xml C 验证输入正确与否. 一 实现步骤   1 下载Kaptcha-2.3.jar   2 复制jar包,放于项目的lib包下   3 编写页面   4 配置web.xml   5 生成与验证简单代码  二 实例   A 编写jsp页面 < body> < form action="LoginAction?m

前文 在<利用Hadoop实现超大矩阵相乘之我见(一)>中我们所介绍的方法有着“计算过程中文件占用存储空间大”这个缺陷,本文中我们着重解决这个问题. 矩阵相乘计算思想 传统的矩阵相乘方法为行.列相乘的方式,即利用左矩阵的一行乘以右矩阵的一列.不过该方法针对稀疏矩阵相乘,会造成过多的无效计算,降低计算效率.为了解决这个问题,本发明采用列.行相乘计算方式,即利用左矩阵的一列中的元素与右矩阵对应行中的所有元素依次相乘,该方法有效避免了稀疏矩阵相乘过程中产生的无效计算.具体计算过程示意图如图1所示.

1.iPhone尺寸规格 2.单位inch(英吋) 1 inch = 2.54cm = 25.4mm 3.iPhone手机宽高 上表中的宽高(width/height)为手机的物理尺寸,包括显示屏和边框. 以下为iPhone4s的宽高示意图: 4.屏幕尺寸 我们通常所说的iPhone5屏幕尺寸为4英寸.iPhone6屏幕尺寸为4.7英寸,指的是显示屏对角线的长度(diagonal). 以下为iPhone5~6+的屏幕尺寸规格示意图: 5.像素密度PPI PPI(Pixel Per Inch by

简单记录一下这两天用Texture实现渲染YUV420P的一些要点. 在视频播放的过程中,有的时候解码出来的数据是YUV420P的.表面(surface)通过设置参数是可以渲染YUV420P的,但Texture纹理似乎不支持直接渲染YUV420P.表面(surface)用法似乎比较单一,通常用来显示数据,用Texture的话就可以用上D3D的许多其他功能,做出一些效果.当然,这看个人需求,通常而言显示视频数据用表面就够了. 1.利用像素着色器把YUV420P数据转为RGB32 视频播放过程中帧与

By:克森 简介 在这篇文章中,我们将会学到几个概念:平移矩阵.旋转矩阵.缩放矩阵.在学这几个基本概念的同时,我们会用到 Mesh(网格).数学运算.4x4矩阵的一些简单的操作.但由于克森也是新手,文章的严谨性可能不是很高,还请大神们多多指教. 创建项目 首先创建一个Unity工程,克森把他命名为“Matrix of China”(中国的矩阵),基本配置如下图所示: 为了便于查找,让我们在 Assets 目录下新建三个文件夹,分别命名为“Scripts”.“Shader”.“Materials”

参考:http://xudacheng06.blog.163.com/blog/static/4894143320127891610158/ 杨氏矩阵(Young Tableau)是一个很奇妙的数据结构,他类似于堆的结构,又类似于BST的结构,对于查找某些元素,它优于堆:对于插入.删除它比BST更方便. 首先介绍一下这个数据结构的定义,Young Tableau有一个m*n的矩阵,让后有一数组 a[k], 其中k<=m*n ,然后把a[k]中的数填入 m*n 的矩阵中,填充规则为(如图1-1):

原文地址:http://www.cnblogs.com/menlsh/archive/2013/02/03/2890888.html 在Android中,对图像进行颜色方面的处理,如黑白老照片.泛黄旧照片.高对比度.低饱和度等效果,都可以通过使用颜色矩阵(ColorMatrix)来实现. 1.颜色矩阵(ColorMatrix)介绍 颜色矩阵M是一个5*4的矩阵,如图1所示.在Android中,颜色矩阵M是以一维数组m=[a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k,l,m,n,o,p,q,r,s,

http://blog.sina.com.cn/s/blog_536e0eaa0100jn7c.html 一般来说,方阵能描述任意线性变换.线性变换保留了直线和平行线,但原点没有移动.线性变换保留直线的同时,其他的几何性质如长度.角度.面积和体积可能被变换改变了.从非技术意义上说,线性变换可能"拉伸"坐标系,但不会"弯曲"或"卷折"坐标系. 矩阵是怎样变换向量的 向量在几何上能被解释成一系列与轴平行的位移,一般来说,任意向量v都能写成"

PS:主要是讲解矩阵的相应的实现方法,其实MATLAB的很大一部分的优势,就是集成了矩阵级别的运算,并以此为特点,可以进行多维空间上的验证. 让我们懂得了原来线性代数如此有用= - =. (一)MATLAB矩阵 一.矩阵的建立 1.直接输入法创建: 还可以有复数矩阵的建立,有两种方法: (1)直接按照直接输入法来建立矩阵,但是元素可以直接打成复数的形式(a+bj) (2)还有就是分别建立一个实部还有一个虚部的矩阵,然后通过(a+bj)就可以得到. 2.M文件建立矩阵 就是把建立的矩阵存在一个文件

顺手写了下矩阵类模板 利用到矩阵乘法的交换律 (A*B)^n == A * (B*A)^n-1 *B #include <cstdio> #include <cstring> #include <iostream> #include <algorithm> #include <cmath> #include <vector> #include <utility> #include <stack> #includ

一.前言 表征分类精度的指标有很多,其中最常用的就是利用混淆矩阵.总体分类精度以及Kappa系数. 其中混淆矩阵能够很清楚的看到每个地物正确分类的个数以及被错分的类别和个数.但是,混淆矩阵并不能一眼就看出类别分类精度的好坏,为此从混淆矩阵衍生出来各种分类精度指标,其中总体分类精度(OA)和卡帕系数(Kappa)应用最为广泛. 总体分类精度(OA):指被正确分类的类别像元数与总的类别个数的比值:OA值虽然能很好的表征分类精度,但是对类别像元个数极度不平衡的多类地物来说,其值收到像元数据较多类别的影

原地址:http://www.cnblogs.com/Ran_Ran/archive/2010/12/11/1903070.html 一.矩阵的表示在MATLAB中创建矩阵有以下规则: a.矩阵元素必须在”[ ]”内: b.矩阵的同行元素之间用空格(或”,”)隔开: c.矩阵的行与行之间用”;”(或回车符)隔开: d.矩阵的元素可以是数值.变量.表达式或函数: e.矩阵的尺寸不必预先定义. 二,矩阵的创建: 1.直接输入法 最简单的建立矩阵的方法是从键盘直接输入矩阵的元素,输入的方法按照上面的规

转载自: http://blog.csdn.net/dengjianqiang2011/article/details/8753807 MATLAB矩阵操作大全 一.矩阵的表示在MATLAB中创建矩阵有以下规则:a.矩阵元素必须在"[ ]"内:b.矩阵的同行元素之间用空格(或",")隔开:c.矩阵的行与行之间用";"(或回车符)隔开:d.矩阵的元素可以是数值.变量.表达式或函数:e.矩阵的尺寸不必预先定义. 二,矩阵的创建:1.直接输入法最简单的

第14章 利用SVD简化数据 SVD 概述 奇异值分解(SVD, Singular Value Decomposition): 提取信息的一种方法,可以把 SVD 看成是从噪声数据中抽取相关特征.从生物信息学到金融学,SVD 是提取信息的强大工具. SVD 场景 信息检索-隐形语义检索(Lstent Semantic Indexing, LSI)或 隐形语义分析(Latent Semantic Analysis, LSA) 隐性语义索引:矩阵 = 文档 + 词语 是最早的 SVD 应用之一,我们

前言: 我们在做项目过程中,经常会遇到自定义生成一张图片并可以长按保存.长按保存图片在微信等浏览器中默认就有,那么对于生成图片的有哪些方式呢? 方法一: 利用canvas绘制图形,然后生成图片 代码如下: /** * 绘制canvas */ function draw(name='大威德', score = 23, level = 1, str = '哈哈哈哈') { var c = document.getElementById("canvas"); var ctx = c.getC

推荐未尝过的菜肴-基于SVD的评分估计 实际上数据集要比我们上一篇展示的myMat要稀疏的多. from numpy import linalg as la from numpy import * def loadExData2(): return[[0, 0, 0, 0, 0, 4, 0, 0, 0, 0, 5], [0, 0, 0, 3, 0, 4, 0, 0, 0, 0, 3], [0, 0, 0, 0, 4, 0, 0, 1, 0, 4, 0], [3, 3, 4, 0, 0, 0, 0