本文是在学习深入理解Java虚拟机时做的笔记。
Java允许时数据区域分为六部分：程序计数器、Java虚拟机栈、方法栈、堆、方法区、直接内存。
程序计数器（注1）：是一块很小的内存区域，可以看做字节码执行的行号指示器。程序通过改变程序技术器的字节码，字节码解释器（注2）工作时，通过改变计数器的值选取下一条需要执行的字节码指令，分支、循环、跳转、异常处理、线程恢复等通过计数器实现。
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2024-08-18 22:13:05
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区域填充即给出一个区域的边界，要求对边界范围内的所有象素单元赋予指定的颜色代码。区域填充中最常用的是多边形填色，本节中我们就以此为例讨论区域填充算法。多边形填色即给出一个多边形的边界，要求对多边形边界范围的所有象素单元赋予指定的色代码。要完成这个任务，一个首要的问题，是判断一个象素是在多边形内还是外。数学上提供的方法是“扫描交点的奇偶数判断”法：1、将多边形画在纸上。2、用一根水平扫描线自左而右通过多边形而与多边形之边界相交。扫描线与边界相交奇次数后进入该多边形，相交偶次数后走出该多边形。图2.3.1示出这类情况：扫描线与多边形相交四点。相交a点之后入多边形；交b点（第2交点）之后出多边形；交
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2012-03-11 21:45:00
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目录种子区域生长算法弊端现状改进种子区域生长算法弊端我们都知道种子区域生长算法是基于图像像素的运算操作，可简单分为4联通和8联通。但种子区域生长算法处理较大任务量时，处理效率大幅度降低。现状现在大部分人选择将大幅图像分区，进行种子区域生长算法处理，之后再将分区的结果拼接。这样的虽然会增加种子区域生长算法的处理速度，但是由于图像分区运行，每个分区不存在衔接，拼接后的结果会存在明显的条带现象或者衔接不
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2024-05-20 15:44:58
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前几天看到一篇博客，题为《为什么你应该写博客》，学到了很多，同时也思考了很多，里面讲到“用博客的形式来记录下你有价值的思考，会带来很多好处，却没有任何明显的坏处”，一句话概括就是：书写是为了更好的思考，分享是为了让思考更有价值！ 这是本人开通CSDN博客的第一天，刚开始着手学习计算机视觉这方面不久
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2023-12-16 11:19:00
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区域生长法:通俗的讲就是利用初始种子点，通过邻域判断，获取更多的种子点，以达到生长的目的。有点像是核聚变的链式反应，一个点找到更多的种子点，然后新的种子点再找到更多的，最后生长结束，种子点库也就清空了。目前主要使用的是四领域和八领域：四邻域 (左) 和八邻域 (右) 的示意图：区域生长的流程图： 以下是部分代码(参考：结合python与遥感图像的区域生长算法实现
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2023-08-21 12:15:05
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一、 One-Pass对应的标记算法（Label.h） 使用： unsigned char label = (unsigned char )fspace_2d(imgMask2.row,imgMask2.col,sizeof(unsigned char)); std::vector shapecenterpoint; int ll = Label::CutAndLable(pTemp,la
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2024-07-05 22:18:15
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泛洪填充(Flood Fill)很多时候国内的开发者称它为漫水填充，该算法在图形填充与着色应用程序比较常见，属于标配。在图像处理里对二值图像的Hole可以通过泛洪填充来消除，这个是泛洪填充在图像处理中很经典的一个用途，此外还可以通过泛洪填充为ROI区域着色。这个在图像处理也经常用到。让我们首先看一下泛洪填充算法本身，然后再说一下在图像处理中的应用场景。泛洪填充算法通常泛洪填充需要从一个点开始，这个
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2024-05-08 15:30:42
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一、区域填充1. 与多边形扫描转换算法对比1）基本思想不同a. 多边形扫描转换是指将多边形的顶点表示转化为点阵表示；b. 区域填充只改变区域的填充颜色，不改变区域表示方法；2）基本条件不同a. 在区域填充算法中，要求给定区域内一点作为种子点，然后从这一点根据连通性将新的颜色扩散到整个区域；b. 扫描转换多边形是从多边形的边界（顶点）信息出发，利用多种形式的连贯性进行填充的；2. 基本概念1）区域—
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2023-12-07 13:38:32
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图像的输入、输出获取图像基本信息像素取反色彩空间转换捕捉视频中的颜色物块通道的分离与合并算术运算逻辑运算调整图像亮度、对比度泛洪填充模糊操作高斯噪声、高斯模糊边缘保留滤波（EPF）像素直方图像素直方图应用直方图反向投影（定位）模板匹配图像二值化图像金字塔图像梯度Canny边缘提取直线检测提取水平、竖直线圆检测轮廓发现对象测量膨胀、腐蚀开闭操作其他形态学操作分水岭算法（图像分割）人脸检
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2024-05-08 16:38:36
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一、理论概念 区域生长是按照事先定义的生长准则将一个像素或者子区域逐步聚合成一个完整独立的连通区域过程。对于图像感兴趣目标区域R，z为区域R上事先发现的种子点，按照规定的生长准则逐步将与种子点z一定邻域内符合相似性判据的像素合并成一个种子群以备下一阶段的生长，这样不断的进行循环生长直到满足生长停止条件为止，从而完成了对感兴趣区域由一个种子点生长为一个独立连通区域的过程。其中相似性判据可以是像素灰
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2023-06-01 15:52:50
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# 教你实现区域生长算法（Region Growing Algorithm）
区域生长算法是一种图像处理技术，常用于图像分割。它起源于一组种子像素，从种子像素开始，将相连并且与种子像素在某种相似性度量上相似的像素加入到区域中。本文将带领你通过步骤和示例代码，学会如何在 Python 中实现区域生长算法。
## 流程步骤
为方便学习，以下是实现区域生长算法的主要步骤概述：
| 步骤 |
# Python区域生长算法的科普及代码示例
区域生长算法是一种常用于图像处理和计算机视觉的图像分割技术。该算法的核心思想是从一个或多个种子点出发，根据某种相似性标准不断地将相邻像素合并到当前区域中，最终形成一个或多个连通的区域。
本文将通过代码示例演示如何使用Python实现区域生长算法，并解释算法的基本原理。
## 区域生长算法的基本原理
区域生长算法步骤可以概括如下：
1. **选
基于区域生长的图像分割算法及其实现曾春玲，2011441794(重庆科技学院测控2011-02)摘要：图像分割的目的是将图像划分为不同的区域，基于区域生长是以直接找寻区域为基础的分割技术。是图像处理和计算机视觉的基本问题之一，是图像处理和图像分析的关键步骤。本文对基于区域的图像分割方法进行了综述，具体介绍了区域生长法和分裂合并法，并分析出这种算法在应用中的优缺点，实现此种算法。关键词：图像分割 区
OpenCV与图像处理学习十——区域生长算法（含代码）一、区域生长算法概要二、区域生长算法原理三、代码应用 一、区域生长算法概要区域生长是一种串行区域分割的图像分割方法。区域生长是指从某个像素出发，按照一定的准则，逐步加入邻近像素，当满足一定的条件时，区域生长终止。区域生长的好坏决定于：初始点（种子点）的选取。生长准则。终止条件。区域生长是从某个或者某些像素点出发，最后得到整个区域，进而实现目标
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2023-11-02 07:42:26
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种子填充算法：种子填充算法的基本思想是：从多边形区域的一个内点开始，由内向外用给定的颜色画点直到边界为止。区域 可以由内部点或边界来定义，一般都采用边界定义，即区域边界上所有像素被置为特定值，而区域内部所有的像素均不取这个值。区域可以分为四连接或八连接两种：四连接区域：区域内每一个像素可以通过四个方向（上、下、左、右）组合到达。八连接区域：区域内每一个像素可以通过四个方向（上、下、左、右
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2024-01-11 09:54:24
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这里实现的区域生长法，是最原始的区域生长法，基本原理是判断像素点的强度值是和种子点的强度值差是否小于阈值，如果小于阈值则被标记。实现过程中利用了栈的先进后出的思想，将8邻域中符合生长要求的点压入栈，然后依次取出，然后在取出的点的基础上对8邻域再次进行生长。学习部分1、获取像素点坐标值分成两种，第一种是利用指针来取值的，第二种是利用点来访问强度值的，可以使用pt点，也可以使用x，y的坐标访问，但是这
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2024-07-28 14:13:24
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# 实现Java多边形重叠区域算法
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现Java多边形重叠区域算法。本文将提供详细的步骤和代码示例，帮助他理解并实现这一算法。
## 流程
首先，让我们来看一下实现Java多边形重叠区域算法的整个流程。
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 检查多边形是否相交
原创
2024-07-14 07:09:25
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1. String.format默认情况下， String.format()用空格\u0020额外填充。通常，我们使用replace()填充其他字符，但是它将替换给定字符串之间的空格。JavaPadString1.java package com.mkyong;
public class JavaPadString1 {
public static void m
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2023-06-12 22:43:29
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1、理论基础 区域生长算法的基本思想是将有相似性质的像素点合并到一起。对每一个区域要先指定一个种子点作为生长的起点，然后将种子点周围领域的像素点和种子点进行对比，将具有相似性质的点合并起来继续向外生长，直到没有满足条件的像素被包括进来为止。这样一个区域的生长就完成了。这个过程中有几个关键的问题：a> 给定种子点(种子点如何选取？) &
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2024-08-07 11:24:28
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引言本文章将带大家实现灾害监测中一种常用的图像分类方法，即区域生长算法。与前面介绍的几种图像分割方法不同，区域生长算法可直接对高于Uint8灰级的数据直接进行处理，所以保持了原数据的结构形式。另外，区域生长算法涉及到的参数较多，分类的结果与参数关联度较高，所以笔者也添加了阈值参量的调试程序。代码实现流程多波段TIF图像转jpg图像输入jpg图像，查询目标种子坐标区域生长算法最优阈值调
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2023-12-20 09:39:41
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