以下图为例: 比如我想把面积第2小的那个“小正方形”选择出来,算法代码如下: read_image (Yuan, 'C:/Users/happy xia/Desktop/yuan.png') binary_threshold (Yuan, Region, 'max_separability', 'dark', UsedThreshold) connection (Region, ConnectedRegions) area_center (ConnectedRegions, Area, Row,

ConnectedComponents cc = Cv2.ConnectedComponentsEx(tempMat);//相当于halcon的connection获取全部连通域 int blobnumber=cc.Blobs.Count;//获取数量 //List<ConnectedComponents.Blob> Bloblists = cc.Blobs.OrderByDescending(t => t.Area).ToList();面积排序 //List<ConnectedC

题目链接:传送门 知识点: (1)三个点,三角形求面积公式 (2)精度问题: double 15-16位(参考文章) float 6-7位 long long 约20位 int 约10位 unsigned int 是int的两倍(参考文章) (3)nth_element()函数 思路:一开始想直接暴力求面积,然后面积排序,后来有发现面积不能是0,可以重复, 然后排序求出第k大的值,结果没注意double的位数不能精确到达到18位,然后又想四舍五入, 对尾数进行了处理,还是没过.看来题解才发现最后

海洋包围的小岛,岛内的有湖,'.'代表水,'*'代表陆地,给出的n*m的地图里至少有k个湖,求填掉面积尽量少的水,使得湖的数量正好为k. dfs找出所有水联通块,判断一下是否是湖(海水区非湖).将湖按面积排序,若湖的数量为cnt,填掉前cnt-k个湖. http://codeforces.com/problemset/problem/723/D Examples input 5 4 1*****..*******.*..** output 1*****..*********..** input

Description The map of Berland is a rectangle of the size n × m, which consists of cells of size 1 × 1. Each cell is either land or water. The map is surrounded by the ocean. Lakes are the maximal regions of water cells, connected by sides, which are

D. Lakes in Berland time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output The map of Berland is a rectangle of the size n × m, which consists of cells of size 1 × 1. Each cell is either land or

Monkey and Banana Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 10987    Accepted Submission(s): 5732 Problem Description A group of researchers are designing an experiment to test the IQ of a

概述 非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS),顾名思义就是抑制不是极大值的元素,可以理解为局部最大搜索.这个局部代表的是一个邻域,邻域有两个参数可变,一是邻域的维数,二是邻域的大小.这里不讨论通用的NMS算法(参考论文<Efficient Non-Maximum Suppression>对1维和2维数据的NMS实现),而是用于目标检测中提取分数最高的窗口的.例如在行人检测中,滑动窗口经提取特征,经分类器分类识别后,每个窗口都会得到一个分数.但是滑动窗口会导致很多

作业05-继承.多态.抽象类与接口 1. 本周学习总结 1.1 写出你认为本周学习中比较重要的知识点关键词 关键字:接口.继承.多态 1.2 尝试使用思维导图将这些关键词组织起来.注:思维导图一般不需要出现过多的字. 1.3 可选:使用常规方法总结其他上课内容. 在完成pta的过程中碰到了匿名内部类和静态内部类,所以现在在这简单总结一下. 匿名内部类:没有名称的内部类,且只能使用一次. 实现前提:必须继承一个父类或实现一个接口. 其使用语法如下: new 父类构造器(参数列表)|实现接口()  

要求底面严格小于它下方立方体的长宽,求出最高情况,一块石头可以多次使用 用结构体记录一块石头的三种放置情况,按面积排序. dp[i] = max(dp[i],dp[j] + block[i].hight);     当选择到i时,与前几个比较,找出当前情况下的高度最高可能 #include <iostream> #include <cstdio> #include <algorithm> #include <cstring> using namespace

转自:https://www.cnblogs.com/makefile/p/nms.html 概述 非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS),顾名思义就是抑制不是极大值的元素,可以理解为局部最大搜索.这个局部代表的是一个邻域,邻域有两个参数可变,一是邻域的维数,二是邻域的大小.这里不讨论通用的NMS算法(参考论文<Efficient Non-Maximum Suppression>对1维和2维数据的NMS实现),而是用于目标检测中提取分数最高的窗口的.例如在行人检

1.面向对象的基本特征之一:封装Encapsulation 目的:隐藏实现细节,让使用者方便,让代码更安全 将对象的属性和行为封装起来,其载体就是类.类通常对客户隐藏其实现细节,这就是封装的思想. 封装(Encapsulation):把该隐藏的隐藏起来,该暴露的暴露出来. 封装需要通过访问控制修饰符(权限修饰符)来实现. /* 权限修饰符: 本类 其他类(本包的其他类.其他包的子类.其他包的非子类) private √ × × × (本类) 缺省(省略) √ √ × × (同包同类) prote

非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS)   概述 非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS),顾名思义就是抑制不是极大值的元素,可以理解为局部最大搜索.这个局部代表的是一个邻域,邻域有两个参数可变,一是邻域的维数,二是邻域的大小.这里不讨论通用的NMS算法(参考论文<Efficient Non-Maximum Suppression>对1维和2维数据的NMS实现),而是用于目标检测中提取分数最高的窗口的.例如在行人检测中,滑动窗口经提

Monkey and Banana Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 20500    Accepted Submission(s): 10969 Problem Description A group of researchers are designing an experiment to test the IQ of

1. 本周学习总结 1.1 写出你认为本周学习中比较重要的知识点关键词 接口 Comparable Comparator 1.2 尝试使用思维导图将这些关键词组织起来.注:思维导图一般不需要出现过多的字. 2. 书面作业 1. 面向对象设计大作业(团队项目,2-3人) 内容:继续完善上次的大作业. 注意: 再过几次课要讲Java图形界面编程,到时候要将该系统升级为图形界面.系统的业务逻辑部分应该变化不大,变化较大的地方的是输入与输出部分.编码的时候,请不要将处理输入(System.in)与输出(

题目链接 Problem Description A group of researchers are designing an experiment to test the IQ of a monkey. They will hang a banana at the roof of a building, and at the mean time, provide the monkey with some blocks. If the monkey is clever enough, it s

1.NOI 191:钉子和小球 总时间限制: 1000ms 内存限制:  65536kB 描述 有一个三角形木板,竖直立放,上面钉着n(n+1)/2颗钉子,还有(n+1)个格子(当n=5时如图1).每颗钉子和周围的钉子的距离都等于d,每个格子的宽度也都等于d,且除了最左端和最右端的格子外每个格子都正对着最下面一排钉子的间隙.让一个直径略小于d的小球中心正对着最上面的钉子在板上自由滚落,小球每碰到一个钉子都可能落向左边或右边(概率各1/2),且球的中心还会正对着下一颗将要碰上的钉子.例如图2就是小

NMS 原理:对于Bounding Box的列表B及其对应的置信度S,采用下面的计算方式.选择具有最大score的检测框M,将其从B集合中移除并加入到最终的检测结果D中.通常将B中剩余检测框中与M的IoU大于阈值Nt的框从B中移除.重复这个过程,直到B为空.重叠率(重叠区域面积比例IOU)阈值,常用的阈值是 0.3 ~ 0.5 .其中用到排序,可以按照右下角的坐标排序或者面积排序,也可以是通过SVM等分类器得到的得分或概率,R-CNN中就是按得分进行的排序.就像上面的图片一样,定位一个车辆,最后

粘贴两个特别简单的冒泡排序 2014: Scramble Sort Description In this problem you will be given a series of lists containing both words and numbers. The goal is to sort these lists in such a way that all words are in alphabetical order and all numbers are in numeric

A.取中间那个点即可. #include<bits/stdc++.h> using namespace std; ]; int main() { ios::sync_with_stdio(false); cin >> a[] >> a[] >> a[]; sort(a,a+); cout << a[]-a[] << endl; ; } B.模拟,注意判断是否在括号内. #include<bits/stdc++.h> usi

Non-Maximum Suppression,NMS非极大值抑制概述非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS),顾名思义就是抑制不是极大值的元素,可以理解为局部最大搜索.这个局部代表的是一个邻域,邻域有两个参数可变,一是邻域的维数,二是邻域的大小.这里不讨论通用的NMS算法(参考论文<Efficient Non-Maximum Suppression>对1维和2维数据的NMS实现),而是用于目标检测中提取分数最高的窗口的.例如在行人检测中,滑动窗口经提取特征,经分