原创 opencv+SIFT+RANSAC+簡單的圖像拼接

OpenCV2.4.9+X64+VS2015測試通過 需要的小夥伴配置好環境就可以用了,只是個最簡單功能,初學者可以試試。 #include <stdio.h> #include <opencv2/nonfree/featur

原创 LeetCode 109 有序鏈表轉換二叉搜索樹 C++

109 有序鏈表轉換二叉搜索樹 給定一個單鏈表,其中的元素按升序排序,將其轉換爲高度平衡的二叉搜索樹。 本題中,一個高度平衡二叉樹是指一個二叉樹每個節點 的左右兩個子樹的高度差的絕對值不超過 1。 示例: 給定的有序鏈表: [-1

原创 opencv 32位申請內存不足突破2G方法

首先給出我的配置吧,win10 64位 + vs2015 + opencv2.4.9,這個問題的產生只與系統有關, 1.X86程序與X64程序的區別 X86程序的內存使用限制 在Windows32位操作系統中,每個進程所能使用的最

原创 LeetCode 104. 二叉樹的最大深度 C++三種解法

104. 二叉樹的最大深度 給定一個二叉樹,找出其最大深度。 二叉樹的深度爲根節點到最遠葉子節點的最長路徑上的節點數。 說明: 葉子節點是指沒有子節點的節點。 示例: 給定二叉樹 [3,9,20,null,null,15,7],

原创 LeetCode 394.字符串解碼

394 字符串解碼 給定一個經過編碼的字符串,返回它解碼後的字符串。 編碼規則爲: k[encoded_string],表示其中方括號內部的 encoded_string 正好重複 k 次。注意 k 保證爲正整數。 你可以認爲輸入

原创 LeetCode 146 LRU緩存機制 C++版本

LRU緩存機制 運用你所掌握的數據結構,設計和實現一個 LRU (最近最少使用) 緩存機制。它應該支持以下操作: 獲取數據 get 和 寫入數據 put 。 獲取數據 get(key) - 如果關鍵字 (key) 存在於緩存中,

原创 SIFT特徵點的匹配正確率衡量標準與量化

原文鏈接:https://blog.csdn.net/cgwang_1580/article/details/68944319 另外還有一篇文章寫的也不錯:http://bookshadow.com/weblog/2014/06/

原创 差錯控制之檢錯編碼與糾錯編碼

差錯來源 數據鏈路層的差錯控制 檢錯編碼—奇偶校驗碼 檢錯編碼–CRC循環冗餘碼 糾錯編碼—海明碼 海明碼:發現雙比特錯誤,糾正單比特錯 1.確定校驗碼的位數r 2.確定校驗碼和數據的位置 3.求出校驗碼的值

原创 文件系統(2)-----------------文件物理結構

文件物理結構 概念 文件物理結構是指文件在存儲設備上的存儲方式。 強調合理利用存儲空間,並縮短I/O存取時間。 類型 連續文件 索引文件 串聯文件 連續文件 索引文件 串聯文件

原创 稀疏匹配和稠密匹配

學習雙目視覺總是對一些概念模糊不清,例如稀疏匹配和稠密匹配,今天來總結一下。 稀疏匹配 基於特徵(點、線)的匹配稱作稀疏匹配。 在立體圖像對中識別興趣點而後在兩幅圖像中匹配相對應的點。 識別興趣點 在圖像中具有很大變化的區域內尋找

原创 封裝成幀和透明傳輸

封裝成幀 封裝成幀就是在一段數據的前後部分添加首部和尾部,這樣就構成了一個幀。接收端在收到物理層上交的比特流後,就能根據首部和尾部的標記,從他們的比特流中識別幀的開始和結束, 透明傳輸 字符計數法 幀首部使用一個計數字段(第

原创 c++面經

轉載 自留 一、前言 我的秋招故事很長很長,期間無窮多的心酸與苦難,當然也不乏興奮與驚喜。寫在這裏,是對自己這段生活的一種懷念,更是想給目前還處於彷徨無助看不到希望的同學一種激勵。這不是一篇純粹的筆經面經,但我自認爲這是一個曾經浮

原创 圖像學習-HOG特徵

特徵描述子(Feature Descriptor) 特徵描述子就是圖像的表示,抽取了有用的信息丟掉了不相關的信息。通常特徵描述子會把一個wh3(寬高3,3個channel)的圖像轉換成一個長度爲n的向量/矩陣。比如一副641283

原创 操作系統學習之內存管理功能

存儲器功能需求 容量足夠大 速度足夠快 信息永久保存 多道程序並行 實際存儲器體系 三級存儲體系 存儲管理的功能 地址映射 虛擬存儲 內存分配 存儲保護 地址映射 定義 把程序中的地址(虛擬地址/虛地址/邏輯地址)變換