原创 機器學習&數據挖掘筆記（常見面試之機器學習算法思想簡單梳理）
前言： 找工作時（IT行業），除了常見的軟件開發以外，機器學習崗位也可以當作是一個選擇，不少計算機方向的研究生都會接觸這個，如果你的研究方向是機器學習/數據挖掘之類，且又對其非常感興趣的話，可以考慮考慮該崗位，畢竟在機器智能沒達
2018-08-24 05:30:58
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原创 數組與鏈表的比較
數組,在內存上給出了連續的空間. 鏈表,內存地址上可以是不連續的,每個鏈表的節點包括原來的內存和下一個節點的信息(單向的一個,雙向鏈表的話,會有兩個). 數組優於鏈表的: 1.內存空間佔用的少,因爲鏈表節點會附加上一塊或兩塊下一個節
2018-08-24 05:30:58
原创 遺傳算法的例子
遺傳算法的手工模擬計算示例 爲更好地理解遺傳算法的運算過程，下面用手工計算來簡單地模擬遺傳算法的各 個主要執行步驟。 例：求下述二元函數的最大值： (1) 個體編碼 遺傳算法的運算對象
2018-08-24 05:30:58
原创 C++中sort排序
STL中就自帶了排序函數sort，sort 對給定區間所有元素進行排序 要使用此函數只需用#include <algorithm> 即可使用，如下： sort(begin,end)，表示一個範圍 代碼如下：
2018-08-24 05:30:58
原创 有關opencv的學習（20）—圖像濾波(1)
一、圖像濾波簡介 濾波實際上是信號處理的一個概念，圖像可以看成一個二維信號，其中像素點灰度值的高低代表信號的強弱： 高頻：圖像中變化劇烈的部分 低頻：圖像中變化緩慢，平坦的部分
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原创 有關opencv的學習（21）—圖像濾波(2)
之前介紹了用核心矩陣進行線性濾波的概念。這些濾波器通過移除或減弱高頻成分，達到模糊圖像的效果。下文中我們執行一種反向的變換，即放大圖像中的高頻成分。然後用本節介紹的高通濾波器進行邊緣檢測。 一、邊緣檢測概述
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原创 C++中 vector<vector<int>>
二維向量的輸入問題： 不像二維數組那樣，可以直接對 arr[i][j] 進行行循環賦值。在vector<vector<int>>中，因爲vector是一個容器，最外層的vector容器中放着更小的vector，而裏層的vector
2018-08-24 05:30:58
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原创 C++ 一些常用函數
vector（不定長數組/向量）： #include <vector> vector<int> vec; vector[0]; //使用下標訪問元素； vec.front(); //取vec中的第一個元素； vec.back(); //
2018-08-24 05:30:58
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原创 遺傳算法（一）
遺傳算法的有趣應用很多，諸如尋路問題，8數碼問題，囚犯困境，動作控制，找圓心問題（這是一個國外網友的建議：在一個不規則的多邊形 中，尋找一個包含在該多邊形內的最大圓圈的圓心。），TSP問
2018-08-24 05:30:56
原创 有關opencv的學習（19）—GrabCut算法提取前景物體
OpenCV中的GrabCut算法是Graphcut算法的改進, Grabcut是一種直接基於圖割算法的圖像分割技術, 僅僅需要確認前景和背景輸入, 該算法就可以完成前景和背景的最優分割, 算法依據《“GrabCut
2018-08-24 05:30:56
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原创 有關opencv的學習（18）—圖像的分水嶺算法實現
圖像的分水嶺變換是一種流行的圖像處理算法，用於快速將圖像分割成多個同質區域。 它基於這樣的思想：如果把圖像看作一個拓撲地貌，那麼同類區域就相當於陡峭的邊緣內相對平坦的盆地。 使用圖像的分水嶺分割算法，函數爲：
2018-08-24 05:30:56
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原创 有關opencv的學習（13）—使用固定閾值處理圖像
在對圖像的處理中，我們可以使用閾值的方法創建二值圖像，從而從圖像當中提取出有意義元素。 代碼如下： #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #incl
2018-08-24 05:30:56
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原创 有關opencv的學習（15）—圖像的膨脹和腐蝕(1)
膨脹、腐蝕屬於形態學的操作, 簡單來說就是基於形狀的一系列圖像處理操作。 膨脹腐蝕是基於高亮部分(白色)操作的, 膨脹是対高亮部分進行膨脹, 類似“領域擴張”, 腐蝕是高亮部分被腐蝕, 類似“領域被蠶食”。
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原创 有關opencv的學習（16）—圖像的膨脹和腐蝕(2)
形態學其他操作: 開運算、閉運算、頂帽、黒帽、形態學梯度 基於膨脹腐蝕基礎, 利用morphologyEx()函數進行操作。 核心函數爲： CV_EXPORTS_W void morphologyEx( Inp
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原创 有關opencv的學習（17）—形態學濾波器檢測邊緣和角點
一、圖像特徵類型可被分爲以下三種： 邊緣、角點、斑點 其中，角點是個很特殊的存在。他們在圖像中可以輕易地定位，同時，他們在人造物體場景，比如門、窗、桌等出隨處可見。因爲 角點位於兩條邊緣的交點處，代表了兩個邊緣
2018-08-24 05:30:55
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