二叉树基础：C++中map、set、multimap，multiset的底层实现都是平衡二叉搜索树，所以map、set的增删操作时间时间复杂度是logn，注意我这里没有说unordered_map、unordered_set，nordered_map、unordered_set底层实现是哈希表。二叉树可以链式存储，也可以顺序存储。那么链式存储方式就用指针， 顺序存储的方式就是用数组。链式存储在下方
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2024-05-14 19:37:28
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一、指针遍历 首先介绍几个Mat类型的属性，rows是Mat类型的行数，cols是列数，channels()是通道数，那么对于图像的每一行，都有cols*channels()个像素点，所以我们可以对所有行进行遍历，然后对于特定一行，遍历所有像素点，代码如下：int nl= image.rows; // 行数
// 每行的元素数量
int nc=
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2024-04-14 08:43:07
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前言提示：总结了遍历图像像素的三种方法，并对其优劣进行了比较。 文章目录前言一、图像像素的遍历1. at方法遍历2. 指针遍历3. 迭代器遍历二、遍历效果对比总结参考资料 一、图像像素的遍历提示：以下遍历图像像素示例，均实现以下主功能。/********************************************************
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2024-03-15 12:51:51
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# 使用 Python 和 OpenCV 填充多边形
在计算机视觉处理工作中，填充多边形是一项常见的任务。它可以用于图像的区域分割、标记等操作。今天，我将教你如何在 Python 中使用 OpenCV 库来实现这一功能。我们将通过一个简单的示例来演示整个流程。
## 1. 流程概述
以下是填充多边形的基本步骤：
| 步骤 | 操作 |
题目地址https://leetcode-cn.com/problems/maximum-subarray-sum-with-one-deletion/题目描述给你一个整数数组，返回它的某个 非空 子数组（连续元素）在执行一次可选的删除操作后，所能得到的最大元素总和。
换句话说，你可以从原数组中选出一个子数组，并可以决定要不要从中删除一个元素（只能删一次哦），（删除后）子数组中至少应当有
c++遍历图像像素的常用方法（详细，很全）本文基本上把常用的遍历方法都讲解了。在图像处理时经常会用到遍历图像像素点的方式，同样是遍历图像像素点，共有很多中方法可以做到；在这些方法中，有相对高效的，也有低效的；不同场景使用不同方法。数据格式千万不要搞错: uchar对应的是CV_8U，char对应的是CV_8S，int对应的是CV_32S，float对应的是CV_32F，double对应的是CV_6
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2023-11-28 08:45:15
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目录1.包装类1.1是什么 1.2基本使用 1.3Integer1.3.1基本使用1.3.2常用方法1.3.3类型转换1.3.4自动装箱和自动拆箱1.3.5扩展知识--整形常量池2.System2.1是什么2.2怎么用3.Data3.1是什么3.2构造方法3.3时间格式化4.Calendar4.1是什么4.2方法 5.Math5.1是什么5.2常用方法6.BigInt
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2024-09-27 13:36:34
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# Python OpenCV 遍历最大轮廓中的点
在计算机视觉中，轮廓检测是一个常见的任务。使用 Python 的 OpenCV 库，可以方便地完成轮廓检测并遍历最大轮廓中的点。本文将详细介绍如何完成这一任务，包括每个步骤的代码示例及其解释。
## 整体流程
我们可以将遍历最大轮廓中的点的流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导
在Java中如何遍历Map对象 How to Iterate Over a Map in Java在java中遍历Map有不少的方法。我们看一下最常用的方法及其优缺点。既然java中的所有map都实现了Map接口，以下方法适用于任何map实现（HashMap, TreeMap, LinkedHashMap, Hashtable, 等等） 方法一 在for-each循环中使用e
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2023-07-23 22:55:07
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安装：pip install Pillow引入：import PIL
from PIL import Image简述pillow库志愿者在PIL的基础上创建了一个分支版本，命名为Pillow。这个库专们用来处理图片，支持最新的python3版本。坐标系统PIL使用笛卡尔像素坐标系统，坐标(0，0)位于左上角，从上往下为正方向，从左到右为正方向。坐标经常用于二元组（x，y）。长方形则表示为四元组，前
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2023-12-15 07:11:42
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Mat对象结构初次接触OpenCV的开发者，必须过的第一道坎就是学会如何遍历访问Mat对象中每个像素，实现像素级别的图像操作，这个是最级别的编程技能，但是不同的像素遍历方法效率有云泥之别，相差特别大，甚至可能成为算法运行的瓶颈之一，因此找到一种速度快的遍历方法对大图像处理是很关键的。在开始寻找高效遍历方法之前，先来了解一下Mat对象的数据组织形式与像素块数据的存储方式，Mat对象由两个部分组成，元
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2023-09-27 10:50:51
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#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#int in
原创
2022-09-08 20:22:01
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HSV(hue saturation value) 色调（hue）：对应于颜色成分（基础色素），因此，只需选择一个色调范围，就可以选择任何颜色。（0—360） 饱和度（saturation）：颜色的数量（颜料的深度）（主导色调）（0—100%） 值（value）：颜色的亮度。（0—100%）即 H - 色调（主导波长）。 S - 饱和度（颜色的纯度/色调）。 V - 值（强度）。 对于HSV，Hu
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2024-04-02 22:45:11
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# Python 计算多边形中心点的应用
多边形是数学、计算机图形学和游戏开发中经常遇到的一个概念。计算一个多边形的中心点（重心或质心）有助于我们进行平衡、旋转等操作。本文将介绍如何在Python中计算多边形的中心点，同时提供代码示例，并展示相应的类图和旅行图。
## 多边形重心的概念
多边形的重心是多边形内部所有点的平均位置。对于一个简单的多边形，其重心的坐标可以通过以下公式计算：
\[
原创
2024-10-28 06:09:58
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# 如何查找多边形（Polygon）的中心点
在计算机图形学和地理信息系统（GIS）中，确定多边形的中心点或质心（centroid）是一个常见而重要的任务。中心点在很多应用中都有用，例如碰撞检测、绘图和空间分析等。本文将详细介绍如何用Python查找多边形的中心点，并提供相关的代码示例和图解。
## 1. 中心点的定义
多边形的中心点一般被定义为其质心，这个点是多边形的所有顶点的平均值，在二
# 教你如何在Python中计算多边形的中心点
在图形处理和几何计算中，计算多边形的中心点是一个常见的需求。这个中心点通常被称为“重心”或“质心”。本文将指导你如何使用Python来实现这一功能，适合刚入行的小白。
## 流程概述
在实施计算多边形中心点的过程中，我们的步骤分为以下几步：
| 步骤 | 描述 |
| ---- |
原创
2024-10-12 06:03:38
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OpenCV是一个图像处理库，囊括了大量的图像处理函数，为了解决问题通常要使用库中的多个函数，因此在函数中传递图像是家常便饭。同时不要忘了我们正在讨论的是计算量很大的图像处理算法，因此，除非万不得已，我们不应该拷贝大 的图像，因为这会降低程序速度。OpenCV函数中输出图像的内存分配是自动完成的（如果不特别指定的话）。使用OpenCV的C++接口时不需要考虑内存释放问题。赋值运算符和拷贝
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2024-03-17 14:34:10
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在处理计算多边形中心点的项目中，我们通常需要考虑数据的存储、备份和恢复方案，特别是在面临灾难场景时，确保数据的完整性和可用性变得尤为重要。本文将从备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、迁移方案和最佳实践这六个方面详细记录这一过程。
## 备份策略
为了确保在任何情况下数据的安全，我们需要设计一个可靠的备份策略。以下是一个简单的备份流程图，展示了从数据检测到备份存储的全过程。
```mer
# Python与OpenCV：遍历图像中的每个像素点
在计算机视觉和图像处理领域，逐像素处理图像是一个常见且重要的任务。这种处理方式不仅可以用于图像过滤、特征提取，还可以应用于图像增强和分割等许多其他用途。本文将探索如何使用Python中的OpenCV库遍历图像的每个像素点，并提供相关的示例代码和可视化思路。
## 1. 什么是OpenCV？
OpenCV（Open Source Comp
# 获取 Polygon 中心点的 Python 方法
在计算机图形学和地理信息系统中，获取多边形（Polygon）的中心点是一个非常常见的任务。中心点，或称为重心，是多边形内所有点的平均位置。了解如何用 Python 来找到多边形的中心点不仅能帮助我们进行图形的处理，也能在数据分析中找到更有效的方式来处理空间数据。
## 1. 什么是多边形中心点？
多边形的中心点是指多边形所有顶点坐标的平
