这次写一下算法方面的，图像处理中模板匹配算法的研究和实现。 一： 首先我们先上一下模板匹配的理论及其公式描述： 模板匹配是通过在输入图像上滑动模板图像块对实际的图像块和输入图像进行匹配，并且可以利用函数cvMinMaxLoc()找到最佳匹配的位置。例如在工业应用中，可以锁定图像中零部件的位置，并根据具体的位置，进行具体的处
转载
2023-09-08 11:20:49
110阅读
Rabin-Karp算法（简称RK算法）Rabin-Karp算法的思路是将字符串的比较转换成数字的比较。比较两个长度为m的字符串是否相等需要O(m)的时间，而比较两个数字是否相等通常可以是Ɵ(1)。为了将字符串映射到对应的数字，故此需要用到哈希函数。我们都知道开放寻址法的哈希函数(open addressing)是可能遇到冲突的。对于这个问题来说冲突意味着虽然两个字符串的哈希值是一样的，但是这两个
转载
2023-06-17 17:01:40
96阅读
python通过BF算法实现关键词匹配，BF算法，即暴风(Brute Force)算法，是普通的模式匹配算法，BF算法的思想就是将目标串S的第一个字符与模式串T的第一个字符进行匹配，若相等，则继续比较S的第二个字符和 T的第二个字符；若不相等，则比较S的第二个字符和T的第一个字符，依次比较下去，直到得出最后的匹配结果。BF算法是一种蛮力算法。#!/usr/bin/python
# -*- codi
转载
2023-06-30 08:59:32
122阅读
逆向最大匹配方法逆向最大匹配分词是中文分词基本算法之一，因为是机械切分，所以它也有分词速度快的优点，且逆向最大匹配分词比起正向最大匹配分词更符合人们的语言习惯。逆向最大匹配分词需要在已有词典的基础上，从被处理文档的末端开始匹配扫描，每次取最末端的i个字符（分词所确定的阈值i）作为匹配字段，若匹配失败，则去掉匹配字段最前面的一个字，继续匹配。而且选择的阈值越大，分词越慢，但准确性越好。逆向最大匹配算
转载
2024-06-10 10:59:27
54阅读
python通过BF算法实现关键词匹配，BF算法，即暴风(Brute Force)算法，是普通的模式匹配算法，BF算法的思想就是将目标串S的第一个字符与模式串T的第一个字符进行匹配，若相等，则继续比较S的第二个字符和 T的第二个字符；若不相等，则比较S的第二个字符和T的第一个字符，依次比较下去，直到得出最后的匹配结果。BF算法是一种蛮力算法。代码如下:#!/usr/bin/python# -*-
转载
2023-07-05 01:20:05
89阅读
单词匹配模式一、问题描述二、涉及知识点三、问题分析四、代码构建五、运行调试五、相关知识补充一、问题描述给定两个字符串，一个是单词模式字符串，另一个是目标字符串。之后检查目标字符串是否为给定得单词模式，即求目标字符串中单词出现的规律是否和单词模式字符串中的规律相同。例如：单词模式字符串为“—二二一”，目标字符串为“苹果香蕉香蕉苹果"，二者得规律一样，匹配成功。二、涉及知识点python中的输入输出模
转载
2024-06-11 00:18:35
47阅读
# Python 匹配算法实战指南
## 引言
在许多应用中，匹配算法起着至关重要的作用，比如在招聘系统中将公司与候选人匹配，或是在电子商务平台上推荐商品给用户。本文将指导你如何用Python实现一个简单的匹配算法。
## 流程概述
在实现匹配算法之前，我们需要明确整个过程的步骤。以下是一个简单匹配算法的实现流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 定义
原创
2024-08-17 04:37:57
41阅读
参考：
[https://zhuanlan.zhihu.com/p/49272032]
[https://zhuanlan.zhihu.com/p/159055657]
此部分的学习内容和之前学习的三维重建笔记——稠密重建有联系，可结合起来看。
双目立体匹配中主要可以分为基于灰度的匹配算法和基于特征匹配算法。
一般基于灰度匹配为建立每个点对应的匹配关系，并计算出每个点的视差，一般称之为密集匹配；而
转载
2024-01-05 14:02:59
206阅读
常用的图像相似度比较有三种哈希算法：1.均值哈希算法 aHash 2.差值哈希算法 dHash 3.感知哈希算法 pHash均值哈希算法 步骤 1.缩放：图片缩放为 8*8 ，保留结构，除去细节。 2.灰度化：转换为灰度图。 3.求平均值：计算灰度图所有像素的平均值。 4.比较：像素值大于平均值记作 1 ，相反记作 0 ，总共 64 位。 5.生成 hash ：将上述步骤生成的 1 和 0 按顺序
转载
2023-12-09 16:00:06
59阅读
一、内容简介之前分享过一篇博文——《用Python将火星，百度坐标转WGS84坐标》，之后在GitHub上也看到了相关的数据偏移的完整算法(包括WGS84转GCJ02、WGS84转BD09、GCJ02转BD09、BD09转GCJ02、BD09转WGS84、GCJ02转WGS84及使用百度及高德地图的接口将WGS84坐标转为GCJ02或BD09坐标，原文地址为：https://github.com/
转载
2023-10-18 17:46:49
442阅读
1评论
前向分词最大匹配算法理论介绍分词是自然语言处理的一个基本工作，中文分词和英文不同，字词之间没有空格。中文分词是文本挖掘的基础，对于输入的一段中文，成功的进行中文分词，可以达到电脑自动识别语句含义的效果。中文分词技术属于自然语言处理技术范畴，对于一句话，人可以通过自己的知识来明白哪些是词，哪些不是词，但如何让计算机也能理解？其处理过程就是分词算法。可以将中文分词方法简单归纳为：基于词表的分词方法基于
转载
2024-06-06 19:48:57
36阅读
本人初学nlp，使用的是机械工业出版社的《python自然语言处理实战核心技术与算法》，学习到了双向最大匹配法，于是写下这篇文章记录一下整个代码的工作原理以及相应的理解。 目录一、匹配切分二、算法代码及详谈1. 正向最大匹配法2. 逆向最大匹配法3.双向最大匹配法三、总体代码与结果四、改进方式五、参考 一、匹配切分在中文分词技术中的匹配切分输入规则分词方式，这是一种机械分词的方式，我们通过机器词典
转载
2024-08-05 11:11:52
172阅读
KMP匹配算法
KMP算法（Knuth–Morris–Pratt Algorithm）,Knuth就是高德纳。
KMP算法是从朴素匹配算法改进而来：就是穷搜匹配。朴素匹配算法：原串：ABCDE 模式串：ACD 1. 将原串和模式串左对齐，然后一位一位比较，直到有一个字符不匹配 2. 发现第二位的B和C不匹配，模式串右移一位 3. 重复这
转载
2023-11-25 19:45:42
60阅读
摘要：随着信息科学技术的发展,生物识别技术已经由原来的理论研究阶段转变到了实际运用阶段,在一些场合都可以看见基于某一种生物识别技术的自动化身份认证设备的使用,比如虹膜识别,指纹识别等等。自动指纹识别系统就是其中的一种,而指纹匹配算法是整个系统中的关键环节。 本文对自动指纹识别系统进行了概述并且介绍了五个核心模块,指纹匹配算法的研究现状以及匹配原理,并对基于细节特征信息的调准函数匹配算法和脊线结构匹
转载
2023-11-12 22:37:57
103阅读
描述输入一个字符串，内容是一个不重复的整数数组。若数组中两个数相加为素数，那么这两个数可以配对，即素数伴侣。一个数字只能配对一次。输出最大配对数。示例输入：
4
2 5 6 13
输出：
2
说明：
输入第一行为数组长度，第二行为数组字符串
此时当2和13配对，5和6配对时，得到最大配对数2匈牙利算法介绍匈牙利算法用于解决二分图最大匹配问题。二分图是指一个图的节点可以分为两部分A和B，A中的节
转载
2023-08-22 22:51:17
264阅读
# Python实现匹配算法
作为一名经验丰富的开发者，我将为你介绍如何使用Python实现匹配算法。匹配算法可以用于各种应用场景，例如字符串匹配、模式匹配、数据匹配等。在这篇文章中，我将教会你实现匹配算法的基本流程和每一步所需的代码。
## 匹配算法的基本流程
在开始之前，让我们先了解匹配算法的基本流程。下面的表格展示了实现匹配算法的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | ---
原创
2024-01-17 08:01:34
116阅读
在现代计算机编程中，模式匹配算法是一种 powerful 的工具，可以帮助我们快速检测和处理文本中的特定模式。在 Python 中，这种模式匹配算法的应用变得尤为流行，尤其是在数据分析与自然语言处理领域。本文将通过多种图形化方式来探讨 Python 模式匹配算法的背景、技术原理、架构解析、源码分析、案例分析等多个方面。
```mermaid
flowchart TD
A[开始] -->
python兴趣匹配算法，用于推荐好友
功能列表：
1.用户类的定义，存储用户的基本信息和兴趣。
2.计算两个用户之间兴趣的匹配分数，比较每一位是否相同。
3.根据匹配分数对候选人进行排序。
4.提供交互式输入，让用户输入自己的兴趣模式。
5.预定义候选人列表，并进行匹配演示。
6.输出匹配结果的排名，显示每个候选人的匹配分数。
step1:C:\Users\wangrusheng\Pycharm
python兴趣匹配算法，用于推荐好友，短视频推荐等等领域。2.计算两个用户之间兴趣的匹配分数，比较每一位是否相同。6.输出匹配结
目录（一）匈牙利算法M交错树匈牙利算法-偶图完美匹配算法偶图中找最大匹配（二）、最优匹配算法-库恩算法可行顶点标号相等子图定理及其证明要求掌握例题：（一）匈牙利算法扎根于M非饱和点u,即以u为树根来构造M交错树，u是偶图中X点集中的点M交错树以非饱和点为根节点的树S是M交错树上的属于点集X的点的集合，T是M交错树上的属于点集Y上的点的集合。在情形1的时候，可以看到除了点u外，其他点是配对的，即一个
转载
2024-08-03 16:39:06
128阅读
