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RSS订阅原创 BDIP-BVLC纹理
BDIP&BVLC介绍BDIP（block difference of inverse probabilities），基于块的逆转概率（私以为很拗口，翻译不佳），描述了在一个M*M大小的块内，像素值变化的快慢，计算的BDIP值越大，原图像像素值变化越剧烈。BVLC(block-based of variation of local correlation coefficients)，基于块的局
2017-07-29 21:04:22
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原创 6. ZigZag Conversion（Medium）
一、描述二、分析这题的难点在于确定原始zigzag排列形式的字符串在按行读取后，其每个字符对应坐标位置的确定。作为一个业余选手，我将分享下我的解题思路。题目所给例子的字符串序号如下所示：根据这个坐标矩阵，更容易理解题目的意思。原字符串的排列是：0-13。按序号读取。现在要将其读取顺序改为0,4,8,12,1,3,5,7……那么显然问题的关键在于坐标关系。即：每一
2017-07-26 18:05:57
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原创 k-means提取图像主色（调用opencv-kmeans）
一、Kmeans简介见k-means提取图像主色（手写）。二、opencv-kmeans主色提取//输入彩色图像 k-means获取主色（颜色中心及比例）void DCD(Mat& src){ if(!src.data) { return; } //分割通道 vector bgr; split(src, bgr); int nRows = src.rows
2017-07-23 14:51:54
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转载 Linux下g++编译与使用静态库和动态库
在windows环境下，我们通常在IDE如VS的工程中开发C++项目，对于生成和使用静态库（*.lib）与动态库（*.dll）可能都已经比较熟悉，但是，在Linux环境下，则是另一套模式，对应的静态库（*.a）与动态库（*.so）的生成与使用方式是不同的。刚开始可能会不适应，但是用多了应该会习惯这种使用，因为步骤上并没有VS下配置那么繁琐。下面就分别总结下linux下生成并使用静态库与动态库的方法
2017-05-29 21:50:41
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原创 k-means提取图像主色（手写）
一、k-means算法 k-means算法是一种简单有效的聚类算法。根据制定的类别数k，将所给数据集，以一定的距离（用户自定义距离，如本文采用是RGB图像每点的欧式距离）相近程度进行类别划分，可以理解为一种求质心的聚类方式。 算法基本流程如下：1、随机产生k个聚类中心（也可用户指定）。计算每个样本到各个聚类中心的距离。将样本归类到相应最接近的类别中。2、计算每个样本的算数平均数
2017-03-18 09:53:01
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空空如也
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