1、静态路由算法:由网络管理人员手工配置;2、动态路由算法:        主要包括距离-向量路由算法和链路状态路由算法; 2.1 距离向量路由算法:     每个路由器会定期的向相邻路由器发送自己的路由表,路由器收到路由表后,做如下操作:   &n
哈希算法(Hash)又称摘要算法(Digest),它的作用是:对任意一组输入数据进行计算,得到一个固定长度的输出摘要。哈希算法最重要的特点就是:相同的输入一定得到相同的输出; 不同的输入大概率得到不同的输出。 哈希算法的目的就是为了验证原始数据是否被篡改。Java字符串的hashCode()就是一个哈希算法,它的输入是任意字符串,输出是固定的4字节int整数:“hello”.hashCode();
# 实现Java哈希算法路由 ## 介绍 在开发过程中,经常会遇到需要根据一些条件将数据分发到不同的处理节点上的情况。哈希算法路由提供了一种简单且高效的方式来实现这个目标。本文将介绍如何使用Java实现哈希算法路由,并提供详细的步骤和示例代码。 ## 流程图 ```mermaid flowchart TD A[收集数据] --> B[计算哈希值] B --> C[选择目标节点]
原创 3月前
61阅读
Android项目路由框架此框架是多进程多模块支持拦截,注解用法的框架功能:1.支持跨进程访问其他模块2.支持跨进程请求拦截3.支持功能类注解注入(AnnotationProcessor方式)4.支持Intent跳转拦截5.模块间频繁通讯socketTODO:1.请求路由的管理2.请求链接为uri则直接跳转1.开始使用1.1.在项目中集成1.首先我们需要在主APP工程里面和module工程里面都添
环境: win10、python2.7、PIL需求: 使用python语言+PIL图片处理库实现美图秀秀App版本图片拼接功能;将多张图片按照统一宽度1000px进行缩放,拉伸后,按照从上到下的顺序拼接为一张长图。效果: 原始的2张图片 拼接之后的图片思路: 1,PIL库实现图片的大小处理def resize(): im = Image.open(path) #path 为图片地址 width
序项目需求中需要把两个图片横向拼接到一起,最初的想法是遍历每个Mat的每个元素值,拷贝到新的Mat中,但是测试发现:性能问题堪忧啊,两个1920x1080的图片拼接就要耗时500多毫秒。所以就要另辟蹊径了~正文这个拼接函数可以实现两个相同类型(如:同为单通道灰度图、或者3通道彩色图、或4通道argb图)、尺寸不同的两个图片(Mat)的水平方向的拼接。这里使用了Mat类的 colRange
路由算法1.概述2.路由算法的分类3.分层次的路由选择协议
原创 2021-08-14 09:45:34
273阅读
图像拼接在实际的应用场景很广,比如无人机航拍,遥感图像等等,图像拼接是进一步做图像理解基础步骤,拼接效果的好坏直接影响接下来的工作,所以一个好的图像拼接算法非常重要。再举一个身边的例子吧,你用你的手机对某一场景拍照,但是你没有办法一次将所有你要拍的景物全部拍下来,所以你对该场景从左往右依次拍了好几张图,来把你要拍的所有景物记录下来。那么我们能不能把这些图像拼接成一个大图呢?我们利用opencv就可
该代码源于《视觉SLAM十四讲》 joinMap.cpp (拼接点云)主要操作有 该页代码用于日后查找方便 (添加了部分笔记)执行时 先进入build文件夹对源码进行编译 编译出的可执行文件可拷贝到pose.txt 文件路径下(该路径下还有存放图片的文件夹) 而后执行./joinMap 生成点云以PCD格式存储在map.pcd中 用PCL提供的可视化程序大概该文件pcl_viewer map
转自:全景视频是一种利用360 度全景图象建立虚拟环境的新方法。全景图象是通过将普通照相机拍照到的边界部分重叠的图象进行拼接而创建的。可以利用图象重叠部分对应像素的相似性, 通过采用一种行之有效的拼接算法, 使得到的图象无缝平滑。来自研学论坛 Walkfarer和SCQ的帖子:http://bbs.matwav.com/post/view?bid=6&id=371051&sty=3
静态路由算法主要有洪泛法,随机走动法,最短路径法,基于流量的路由算法1.洪泛法(Flooding)节点收到一个报文分组后,向所有可能的方向复制转发。每个节点不接受重复分组,网络局部故障也不影响通信,但大量重复分组加重了网络负担。这种方法适宜于网络规模小,通信负载轻,可靠性要求极高的通信场合——如军用
转载 2020-09-03 11:21:00
581阅读
2评论
OSPF协议的路由器,采用的路由计算的算法是Dijkstra算法算法描述如下: 第一步:把Root加入最小树,并设Root可直达的顶点为候选人。 第二步:若候选人列表为空,则最小树生成,否则候选人列表中选取花费最小的,加入到最小树中。 第三步:把新加入的顶点所能直达的顶点列为候选人。 第四步:在候选人名单中除去最小树中已经出现的,返回到第二步。 工作过程: 通过LSDB可得到个顶
建议你先看看人家的思路1.算法思想 在实现全景视频(Panoramic Video)系统、地理信息系统(GIS)及其它一些应用的过程中,我们通常会碰到这样的一个问题,就是要把几幅小的图象拼接成一幅大的图象。为了能让计算机自动对准图象我们要求待拼接的图象边界有部分重叠,计算机正是利用这些信息进行匹配对准。匹配算法的总体思想是既要保证对准的精度,又要保证运算量不至过大。这里算法利用了图象的自身特性,既
大体思路是,先用SIFT角点检测,然后用KNN将一些相似度较高的点进行匹配,然后取一些执行度较高的点,求其最优变换矩阵,对其中一张图片做变换操作,然后将另一张图叠加上去就OK啦直接给代码吧,函数自己查一查,实验图片在最后的1.jpg和2.jpg,不熟悉的话建议单步调试我目前的 openCV 版本:>>> cv2.__version__ '4.5.5'注意可能需要安装 opencv
路由算法可以根据多个特性来加以区分。首先,算法设计者的特定目标影响了该路由协议的操作;其次,存在着多种路由算法,每种算法对网络和路由器资源的影响都不同;最后,路由算法使用多种metric,影响到最佳路径的计算。    路由算法路由算法的特性 1、设计目标路由算法通常具有下列设计目标的一个或多个:   优化   简单、低耗   健壮、稳定   快速
转载 2010-04-03 14:00:32
496阅读
前言 大家拍照的时候会用到全景吗?在拍一个环境的时候还是会有很多人用全景的吧 ,今天教大家如何用Python拼接全景图片。图像的全景拼接,即“缝合”两张具有重叠区域的图来创建一张全景图。其中用到了计算机视觉和图像处理技术有:关键点特征检测、局部不变特征、关键特征点匹配、RANSAC(Random Sample Consensus,随机采样一致性)和透视变形。具体步骤(1)检测左右两张图像的SIFT
文章目录一、何为图像拼接?二、现有的图像拼接方法1、传统图像拼接2、深度学习图像拼接三、为什么还要研究图像拼接? 一、何为图像拼接?简单的说,图像拼接就是为了获得更宽视野的图像。二、现有的图像拼接方法现有的图像拼接方法大致可以分为两类:1、传统图像拼接传统图像拼接又包括一类是尽可能地扭曲目标图像,使其和参考图像对齐,著名的如APAP算法;另一类是寻找图像的最佳接缝,以此获得好的拼接效果。2、深度
环境:python3.5.2 + openCV3.41.算法目的将两张相同场景的场景图片进行全景拼接。2.算法步骤本算法基本步骤有以下几步:步骤1:将图形先进行桶形矫正没有进行桶形变换的图片效果可能会像以下这样:图片越多拼接可能就会越夸张。本算法是将图片进行桶形矫正。目的就是来缩减透视变换(Homography)之后图片产生的变形,从而使拼接图片变得畸形。步骤2:特征点匹配本算法使用的sift算法
事例图片                    算法实现步骤 1、实现stitcherclass Stitcher: # 拼接函数 def stitch(self, images,
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5