1、轮廓面积获取函数输入当前轮廓点集,输出该轮廓点集的面积area = contourArea(contours[t]);//计算轮廓面积2、轮廓周长获取函数输入当前轮廓点集,第二个参数：bool closed：表示轮廓是否封闭的 输出该轮廓点集的周长len = arcLength(contours[t], true);//计算轮廓周长3、轮廓圆形度计算原本计算公式：网上的公式一般是这个：e=（4
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2024-10-28 19:08:33
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# Java OpenCV 近似轮廓实现指南
在计算机视觉领域，轮廓检测是一项基本而重要的技术。使用 OpenCV（开源计算机视觉库），我们可以有效地找到图像的轮廓，并对其进行近似处理。这篇文章将指导你如何在 Java 中实现轮廓的近似，特别适合刚入门的小白。
## 流程概述
首先，我们需要了解实现近似轮廓的基本流程。下面是一个简单的步骤表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-28 05:47:59
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# MySQL 求最近似值查询
在进行数据库查询时，我们常常会遇到需要找到离某个特定值最近的数据的情况。例如，在一个商品价格表中，我们需要找到最接近某个给定价格的商品信息。在 MySQL 中，我们可以使用一些特定的查询语句来实现这个需求。本文将为大家介绍如何在 MySQL 中进行最近似值查询，并提供相应的代码示例。
## 实现方式
MySQL 中求最近似值查询的实现方式主要有两种：使用 `O
原创
2024-02-03 09:17:36
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-----------------------------------------------分割线---------------------------------------------一、简介我们可以用下面的方式定义最近邻搜索（NNS）问题：在一个度量空间X给定一组点P=p1,p2,…,pn，这些点必须通过以下方式进行预处理，给第一个新的查询点q属于X，快速在P中找到距离q最近的点，即最近邻
本文主要是介绍如何根据图片的像素值寻找同一像素值的类，并寻找轮廓圈出图片。1.二值化函数原型double threshold( InputArray src,OutputArray dst,double threshold,double maxval,int type ); 参数说明 src：原始数组，可以是Mat类型。 dst：输出数组，必须与 src 的类型一致。 threshold：阈值 m
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2024-03-23 10:01:23
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本文介绍了一种名为FINGER的创新技术，通过近似距离计算将基于图的近似最近邻搜索速度提升20%-60%。该方法适用于任何图构建方式，通过预计算节点向量和残差向量角度估计来优化搜索过程，在多个数据集测试中均显示显著性能改进。
# 使用Python实现向量数据库的文本近似最近邻查找
在现代应用中，文本数据处理是一个重要的任务，尤其是在自然语言处理（NLP）领域。向量数据库提供了一种高效的方式来进行文本的近似最近邻查找。下面，我将为你详细介绍实现这个功能的整个流程，并提供代码示例。
## 流程概述
在开始之前，我们先梳理一下实现文本近似最近邻查找的基本步骤。
| 步骤 | 描述
What is FLANN?FLANN is a library for performing fast approximate nearest neighbor searches in high dimensional spaces. It contains a collection of alg...
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2016-01-25 21:22:00
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文章目录最近邻插值（Nearest neighbor interpolation）双线性插值（Bilinear interpolation）双三次插值（Bicubic interpolation） 最近邻插值（Nearest neighbor interpolation）举例说明： 3X3的深度为8的256级灰度图，即高为3个象素，宽也为3个象素，每个象素的取值可以是0-255，代表该像素的亮度
vlookup这个函数，据说功能还是蛮强大的，今天简单看了一下。vlookup 函数表示：=vlookup（要查找的值，查找区域，返回值所在列号，精确匹配或近似匹配） 参数说明：1、要查找的值：可以引用单元格的值，例如 =B6；也可以直接输入。2、查找区域：用于指定查找范围，例如 A2:D10。3、返回值所在列号：用于指定返回值在哪列，列号开始必须从指定范围算起；例如指定范围为 B2:E
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2024-04-20 11:32:58
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#include<iostream>
#include<cmath>
using namespace std;
int main()
{
int n;
char ans;
&nb
原创
2014-08-25 15:00:41
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需求：假设在某系统存储了许多地址，例如：“北京市海淀区中关村大街1号海龙大厦”。用户输入“北京 海龙大厦”即可查询到这条结果。另外还需要有容错设计，例如输入“广西 京岛风景区”能够搜索到"广西壮族自治区京岛风景名胜区"。最终的需求是：可以根据用户输入，匹配若干条近似结果共用户选择。 目的：避免用户输入类似地址导致数据出现重复
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2024-07-04 11:40:24
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将opencvSdk中 build.gradle 关于android sdk 的相关设置改为和当前项目相同, 只需修改 compileSdkVersion minSdkVersion 和 targeSdkVersion, 如果所示:改完后重新编译一下, OpenCV 导入就大功告成了, 接下来是在我们自己的项目中进行使用.使用Opencv中的高斯模糊接下来我们写个 Demo 来使用 OpenCV
什么样的商标属于近似商标？如何判断？判断近似商标有什么意义？ 一、什么样的商标属于近似商标？商标近似不外乎商标文字的形、音、义近似，商标图形的构图、着色、外观近似，或者文字和图形组合的整体排列组合方式和外观近似，立体商标的三维标志形状和外观近似，颜色商标的颜色或者颜色组合近似，其使用在相同或类似商品（服务）上易使相关公众对商品（服务）的来源产生误认。例如：
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2024-03-12 18:05:04
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# Java中的近似度计算
在数据科学和机器学习领域，近似度计算是一个非常重要的概念。它帮助我们定义和衡量数据点之间的相似性。本文将探讨在Java中如何实现近似度计算，并提供一些代码示例以帮助你更好地理解这一概念。
## 近似度的定义
在信息检索、推荐系统以及聚类分析等领域，近似度通常用来度量两个对象之间的相似性。常用的近似度计算方法包括：
- 余弦相似度（Cosine Similarit
# Redis近似LRU算法科普
LRU（Least Recently Used）是一种常见的缓存淘汰策略，它会淘汰最近最少使用的数据。在Redis中，LRU算法由于涉及到全局排序，实现起来会比较复杂，因此Redis采用了一种近似LRU的算法，以减少时间复杂度。
## 近似LRU算法原理
Redis的近似LRU算法主要基于一个定时器和采样机制。它将一部分数据分成相同大小的片段，每个片段由一个
原创
2024-06-05 05:13:58
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题意：找到最接近target的3个元素之和，并返回该和。思路：用2个指针，时间复杂度O（n^2）。 1 int threeSumClosest(vector& nums, int target) { 2 int sum=nums[0]+nums[1]+nums[2]; 3 sort(...
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2015-05-14 22:49:00
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在今天的技术世界中，近似匹配在数据处理、字符串搜索和机器学习等领域，扮演着越来越重要的角色。无论是在采购系统中查找接近的商品，还是在用户行为分析中处理模糊查询，Python提供了丰富的库可以实现这样的需求。然而，现实应用中往往难免会遇到一些问题。本文将详细探讨“Python近似匹配”过程中出现的具体问题，以及解决方案的构建与验证。
> **用户场景还原**
> 假设我们有一个电商平台，用户在
最近压力太大了，持续性修改0注释的代码，变量为阿拉伯数字的代码，压力山大，摆正心态，没有那些bug，还需要我们来做些什么呢？如果一个特别出色的项目，也体现不出来你个人的出色。几句牢骚，我们今天来继续说下NLP。 我们先来抛出一个问题，我们要坐地跌，从西直门站到苏州街站，我们在北京的小伙伴都知道，坐4号线，然后在海淀黄庄换成10号线就到了，或者我们直接打开导航，搜一下就可以了。说起来很简单，想
#include<stdio.h>intmain(){doubleeps,sum=1,i,temp=1;scanf("%le",&eps);for(i=1;temp>eps;i++){temp=temp*i/(2*i+1);sum+=temp;}printf("PI=%.5f\n",2*sum);return0;}
原创
2020-04-12 17:02:20
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