想要享受更轻松愉悦的编程，脚本语言是首选。想要更敏捷高效，c++则高山仰止。所以我一直试图在各种通用或者专用的脚本语言中将c++的优势融入其中。原来贡献过一篇《c++和js的混合编程》也是同样的目的。 得益于机器学习领域的发展，Python最近一直维持热度，但Python的速度，比node.js都差距不小，所以使用c++来提高一些速度更有必要。 编写Python的扩展模块已经有不少的不错的
本文用 Python 实现了PS 中的图层混合算法，把很多常见的图层混合算法都汇总到了一起，比起以前写的算法，就是用矩阵运算代替了很耗时的for 循环，运行效率有所提升。具体的代码如下：import matplotlib.pyplot as pltfrom skimage import ioimport mathimport numpy as np# image fusionfile_name='
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2017-05-24 16:20:00
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# Python 透明度混合算法科普
在计算机图形学中，透明度混合算法（Alpha Blending）是一种常见的技术，主要用于将两幅图像或图形合成在一起，以创造出视觉上更具层次感的效果。在这篇文章中，我们将深入探讨这一算法的原理，并通过Python实现一个简单的透明度混合示例。
## 透明度混合算法的基本概念
透明度混合算法基于RGBA（红色、绿色、蓝色和透明度）的概念。颜色的透明度值通常
原创
2024-10-22 05:24:53
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# 遗传蚁群混合算法简介与Python实现
遗传蚁群混合算法（Hybrid Genetic Ant Colony Optimization，HGACO）是结合遗传算法和蚁群算法的优化技术，广泛应用于复杂的优化问题，如路径规划、调度、网络优化等。通过将两者的优点结合，HGACO具有更高的搜索效率和更强的全局优化能力。
## 算法概述
遗传算法（GA）模拟自然选择的过程，通过选择、交叉和变异操作
色彩混合模式在画笔、图层样式、图层混合等上面都有运用，但他们的涵意都是相同的。这些混合模式过都是基于各种不同的目的，好在PS根据设计理由对色彩混合模式运行了分组，我们先说说最后一组：色相、饱和度、颜色、明度。他们是非常纯正的HSB血统。为了方便说明，这里我用这样一种情境来介绍色彩混合：两个图层运行重叠，位于上方的图层，我们叫 U （混合色）图层，下面的图层叫 D (基色)图层，对上面的图层应有色
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2024-07-25 09:20:57
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具体的算法原理可以参考：
PS图层混合算法之六（差值，溶解，
排除）
// PS_Algorithm.h
#ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED
#define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED
#include <iostream>
#include <string>
#include "cv.h"
#include "hi
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2014-08-08 08:52:00
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详细的算法原理能够參考 PS图层混合算法之中的一个（不透明度，正片叠底，颜色加深，颜色减淡） // PS_Algorithm.h #ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #include <iostream> #
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2016-02-28 14:48:00
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具体的算法原理可以参考
// PS_Algorithm.h
#ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED
#define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED#include <iostream>#include <string>#include "cv.h"#include "highgui.h"#include "cxmat.hpp"
#in
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2014-08-01 20:19:00
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具体的算法原理可以参考
PS图层混合算法之二（线性加深，线性减淡，变亮，变暗）
// PS_Algorithm.h
#ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED
#define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED
#include <iostream>
#include <string>
#include "cv.h"
#includ
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2014-07-14 14:03:00
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具体的算法原理可以参考
PS图层混合算法之一（不透明度，正片叠底，颜色加深，颜色减淡）
// PS_Algorithm.h
#ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED
#define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED
#include <iostream>
#include <string>
#include "cv.h"
#includ
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2014-07-11 15:23:00
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# Java邀请码加密混合算法
在很多应用程序中，我们经常需要使用邀请码来进行用户注册或者激活。为了确保邀请码的安全性和不被恶意破解，我们通常会对邀请码进行加密处理。在Java中，我们可以使用混合算法来加密邀请码，增加安全性。
## 加密算法介绍
混合算法是指将多种加密算法结合起来使用，以增加加密的复杂度和安全性。在Java中，我们可以使用对称加密算法（如AES）和哈希函数（如MD5）结合起
原创
2024-07-05 05:16:41
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OpenCvSharp三维重建SFM与图像拼接Stitch 本文基于OpenCvSharp实现了SFM三维稀疏点云重建，具体的原理其他博主写的非常详细，这里只是放出实现的代码，各位参考着学习吧。C#的核心代码如下：using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Drawing;
using System.Linq;
usin
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2024-04-29 14:58:35
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网络运维的告警风暴挑战随着云计算、大数据、物联网等技术的快速发展，IT基础设施开始云化、应用运行环境容器化、系统架构开始微服务化，新的IT系统规模不断扩大升级，每天都可能产生海量的数据，这使得运维工作量越来越大，运维管理难度也越来越高。 告警，是运维人员了解系统运行状况的重要途径，是一种常见的信息来源，运维人员通过分析告警消息能及时准确的定位故障，但是在当下大型复杂的IT系统下，设备数量动辄成千上
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2024-02-17 13:36:54
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Matplotlib库图像属性设置、坐标轴设置、图例、某点的标注、透明度设置：import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#####################图像属性设置、坐标轴设置、图例、某点的标注、透明度设置##################
x = np.linspace(-3,3,50)
y1 = 2*x+1
y2 = x
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2023-11-16 15:00:40
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蚁群算法是macro dorigo在1992年博士论文中所阐述的图中寻找最优路径的算法，他是自然蚂蚁群在觅食过程中搜索路径的模拟。蚁群算法具有分布式计算、无中心控制和分布式固溶体之间间接通信等特征，易于与其他优化算法相结合，它通过简单个体之间的写作表现出求解复杂问题的能力，被广泛运用于求解优化问题。蚁群算法不涉及复杂的数学操作，其处理过程对计算机的软件硬件要求也不高，因此对他的研究在理论和实践中都
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2023-10-30 23:56:05
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差值模式： 查看每个通道中的颜色信息，比较底色和绘图色，用较亮的像素点的像素值减去较暗的像素点的像素值。与白色混合将使底色反相；与黑色混合则不产生变化。 排除模式可生成和差值模式相似的效果，但比差值模式生成的颜色对比度较小，因而颜色较柔和。与白色混合将使底色反相；与黑色混合则不产生变化。 D...
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2014-04-09 20:36:00
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# Python图像拟合算法
在数据科学和机器学习领域，图像拟合是一种重要的技术，通常用于提取图像中的有用信息、进行特征提取、图像重建等。通过拟合算法，我们可以将复杂的图像数据转化为可分析的数据，从而帮助我们理解图像背后的含义。今天，我们将通过Python来探讨图像拟合的基本原理，并提供代码示例和图形化的表示。
## 什么是图像拟合？
图像拟合通常指的是使用数学模型来逼近真实图像数据的过程。
PDR (Pedestrian Dead Reckoning)行人航位推算算法是利用加速度计、磁力计、陀螺仪等多种传感器数据进行处理。对行人行走的步数、步长、方向进行测量和统计，推算出步行者行走轨迹，和位置等信息。 作者本身不是搞PDR (Pedestrian Dead Reckoning)行人航位推算这个方向了，最近有门课了解了一些知识，做了个小的课程作业，这里分享给大家，进行讨论。基本思路行人
# Python 椭圆拟合算法指南
在计算机视觉和图形处理领域，椭圆拟合是一种常用的技术，广泛应用于形状识别和图像分析。对于刚入行的小白来说，椭圆拟合可能看起来有些复杂，但只要按照步骤来，就能轻松实现。接下来，我们将通过一系列步骤来实现一个简单的椭圆拟合算法。
## 步骤流程
下面的表格总结了椭圆拟合的主要步骤：
| 步骤 | 描述
差值拟合算法是一种用于处理数据的数学方法，它可以通过已知数据点，推算出一个函数曲线，并用该曲线来预测未知数据点的值。差值拟合算法在科学研究、金融分析、工程设计等领域中被广泛应用。
在Python中，有多种差值拟合算法的实现方式，如拉格朗日插值、牛顿插值、分段线性插值等。本文将介绍一种常用的差值拟合算法-拉格朗日插值，并通过Python代码示例演示其应用。
拉格朗日插值是一种基于多项式的插值方法
原创
2024-01-19 09:04:01
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