原创 迭代加深搜索求埃及分數

原文出處:http://blog.csdn.net/u014800748/article/details/44998693迭代加深搜索迭代加深搜索(Iterative Deepening Depth-First Search, IDDFS

原创 數字圖像處理3:鼠標控件

#include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/

原创 輾轉相除法求最大公約數

int gcd(int a, int b)  {   return b == 0 ? a : gcd(b, a%b);  }  

原创 數字圖像處理:對數變換

設置窗口大小的函數: namedWindow("窗口名", 0); resizeWindow("窗口名", width, height); #include <iostream> #include <cmath> #include <o

原创 數字圖像處理:圖像反轉

jpg格式的都是三通道,灰度圖的三個通道數值一樣。 #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

原创 數字圖像處理:伽馬校正

#include <iostream> #include <cmath> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> using nam

原创 數組圖像處理:直方圖規定化

#include <iostream> #include <cmath> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> using nam

原创 數組圖像處理:直方圖均衡化

證明:         設r是灰度級,s是均衡化後的灰度級,範圍是0-L(L一般是255), 對圖像進行統計,設均衡化前的灰度級的隨機變量爲X,概率密度函數爲,均衡化後的隨機變量爲Y,概率密度函數爲。我們通過統計已知X的概率分佈,即已經知

原创 數字圖像中深度和通道的概念,以及如何遍歷各個通道

原博客:https://blog.csdn.net/u013355826/article/details/64905921 前沿 看了圖像處理有一段時間了,但是圖像的通道和深度一直不理解,畢竟是比較抽象的概念。現在好好總結下,希望能幫助理

原创 數組圖像處理1:使用迭代器處理圖片的像素

#include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespace std;

原创 數字圖像處理2:通過滑桿控制圖像

#include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespace std; usin

原创 我搭建的第一個神經網絡

import numpy as np import tensorflow as tf x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data*0.1 + 0.3

原创 第七章:類

一:this指針 class Stutent { private: int number; string name; public: string name() { return name; } };          在上面的代

原创 第四章:表達式

一:左值和右值         這個概念暫時很模糊,打算學完這一章再總結。目前的理解是,左值有名字,可以通過名字訪問內存,右值沒有名字,一般是運算的中間結果或者字面值常量等。         const修飾的變量是常量左值        

原创 第六章:函數

一:函數基礎         形參和函數內部定義的變量統稱爲局部變量         局部靜態對象使用static關鍵字,當程序執行到變量定義處生成該變量並且初始化,直到程序結束才被銷燬,在此期間即使變量所在的函數調用結束該變量也還在。例