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balanced
- 所谓直方图就是在某一灰度级的象素个数占整幅图像的象素比 h=nj/N,其中nj是灰度级在j的象素数，N是总象素数，扫描整幅图像得出的h的离散序列就是图像的直方图，h求和必然＝1，所以直方图可以看成是象素对于灰度的概率分布函数。
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- 在图像模板匹配问题中,基于像素灰度值的相关算法尽管已经十分普遍,并得到广泛的应用,但目前此类算法都还存在有时间复杂度高、对图像亮度与尺寸变化敏感等缺点.为了克服这些缺点,提出一种新的基于图像灰度值的编码表示方法.这种方法将图像分割为一定大小的方块(称为R-块),计算每个R-块图像的总灰度值,并根据它与相邻R-块灰度值的排序关系进行编码.然后通过各个R-块编码值的比较,实现图像与模板的匹配.新算法中各个R-块编码的计算十分简单 匹配过程只要对编码值进行相等比较,而且可以采用快速的比较算法.新算法对
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- 排列邻位互换生成算法 输入n个数 输出得到排列 -Ordered o-n the number of interchangeable generation algorithm input output to be arranged
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- Problem Descr iption 二值图像是由黑白两种像素组成的矩形点阵，图像识别的一个操作是求出图像中最大黑区域的面积。请设计一个程序完成二值图像的这个操作。黑区域由黑像素组成，一个黑区域中的每个像素至少与该区域中的另一个像素相邻，规定一个像素仅与其上、下、左、右的像素相邻。两个不同的黑区域没有相邻的像素。一个黑区域的面积是其所包含的像素的个数。 Input 输入由多个测试例组成。每个测试例的第一行含两个整数n和m, (1 <=n,m<=100), 分
magiccube
- 产生n*n魔方阵，如3×3的魔方阵： 8 1 6 3 5 7 4 9 2 魔方阵的排列规律如下： (1)将1放在第一行中间一列； (2)从2开始直到n×n止各数依次按下列规则存放；每一个数存放的行比前一个数的行数减1，列数加1（例如上面的三阶魔方阵，5在4的上一行后一列）； (3)如果上一个数的行数为1，则下一个数的行数为n(指最下一行) 例如1在第一行，则2应放在最下一行，列数同样加1； (4)当上一个数的列数为n时，下一
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- 求矩阵鞍点个数，鞍点定义：在矩阵行中最小而在列上最大的点。 输入问题格式： 第一行一个数Ｎ，表示以下有N矩阵 以后每个矩阵先由两个数字m,n表示，该矩阵是m*n矩阵 后面就是每行有n个数，共有m行-For matrix saddle point number, saddle point definition: in the matrix line and listed on the minimum in the biggest point. Input question fo
pcaimage
- 对二维灰度图像进行PCA分解,N是分解的个数，要求图像必须大小一致-Process the image with PCA.It is a good measure.
dft
- 其中dft.m 是通过该程序同时输出图片1,2的R、G、B三通道的DFT正反变换图、相角图、幅度图，图片1,2的彩色DFT正反变换图以及DFT后图片1,2幅度相位信息置换后的彩色结果图。 dct.m是通过该程序显示“实验室用原图像”中的图片3的R、G、B三通道DCT正反变化对比图，变换系数图以及彩色DCT正反变换图。 compress.m是通过该程序输出图片3的保留n个DCT变换系数重构彩色结果图。需要说明的是其中决定保留系数个数n的mask矩阵需要手动更改。-Wherein
bayesgauss
- BAYESGAUSS贝叶斯分类器对高斯模式。 D = BAYESGAUSS(X,钙、马、P)计算贝叶斯决策 n维的功能模式的行X。 n-by-n-by-W大小的CA是一个数组,其中包含了协方差 的矩阵大小n-by-n,W类的数量。 大小n-by-W 马是一个数组,其列。柯尔- 水洼意味着向量。一个赔偿。矩阵和平均向量必须 为每个类指定,即使一些都是平等的。X是大小 K-by-n,K是模式的数量分类。P是 1-by-W数组,包含发生的概率
yiwerf763
- 设计一个O(n n)时间的算法,找出由n个数组成的序列的最长单调递增子序列()
829708
- 稀疏矩阵(SparseMatrix)：是矩阵中的一种特殊情况,其非零元素的个数远小于零元素的个数, 设m行n列的矩阵含t个非()
nockll-perform
- 用埃特金插值法依据N个已知数据点计算函数值 输入 n--已知数据点的个数N-1 x--已知数据点第一坐标的N维列向量()