定义见：OI-Wiki 图的匹配 。 二分图 解法 \(1\) ：网络流（通用） 二分图最大匹配可以转换成最大流（费用流）模型 。 如果使用 \(\operatorname{Dinic}\) 算法求该网络的最大流，复杂度$O(\sqrt{n}m)$ 。 具体代码见博客文章网络流 。 解法 \(2\) ...
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2021-09-20 14:08:00
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定义：在一个无向图中，定义一条边覆盖的点为这条边的两个端点。找到一个边集S包含最多的边，使得这个边集覆盖到的所有顶点中的每个顶点只被一条边覆盖。S的大小叫做图的最大匹配。 二分图的最大匹配算法：设左边集合为A集合，有边集合为B集合。二分图最大匹配常用的有两种方法。 （1）第一种方法叫做匈牙利算法。这
原创
2021-08-27 15:44:15
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前言近年来，图数据结构在学术界和工业界的应用越来越广泛，包括社交网络分析、道路分析、化学分子合成、生物蛋白质网络分析、金融欺诈检测等等。子图匹配（Subgraph Matching）是图分析领域研究的一个重要课题，其旨在一个大的数据图上匹配一个给定的查询子图，获得这个子图的所有同构嵌入（embedding）。由于子图匹配是一个NP-hard的问题，因此如何在一个大的数据图上有效的时间内枚举所有的查
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2024-01-30 21:08:57
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参考博客：二分图匹配——匈牙利算法和KM算法伪代码bool dfs(int u)//寻找从u出发的增广路径{ for each v∈u的邻接点 if(v未访问){ 标记v已访问; if(v未匹配||dfs(cy[v])){ cx[u]=v; ...
原创
2021-08-04 09:59:00
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# Python图匹配：基础概念与实用示例
图匹配是一种在计算机科学中广泛应用的算法，旨在找出两个图中的相似结构。它在社交网络分析、生物信息学、模式识别等多个领域都有重要的应用。本文将介绍图匹配的基本概念以及如何使用Python进行图匹配的实用示例。
## 1. 图的基本概念
在计算机科学中，图是由节点（或称顶点）和边所组成的集合。图可以是有向的或无向的，具有不同的性质和结构。图的表示方式有
前言之前的博客“【算法导论-35】图算法JGraphT开源库介绍”中提到的开源版本的Graph库。然而，继续《算法导论》的学习必须自己实现Graph。所以，放弃使用该库，实现自己的Graph类。 注意，本篇博客紧密结合《算法导论》第22章，深度优先、广度优先、拓扑排序算法都取自相关章节的伪代码，这里不再讲解相关原理。 #Graph的实现 基础的Graph类的实现包括以下： ☆支持有向图和无向图两种
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2023-07-18 15:35:05
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# Python 图相匹配实现流程
作为经验丰富的开发者，我很乐意向你介绍如何实现“Python 图相匹配”。这是一个常见的问题，通常用于在两个图之间找到相似的部分或进行图像识别。下面是这个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库和模块 |
| 2 | 加载图像 |
| 3 | 将图像转换为灰度图像 |
| 4 | 检测图像中的特征点 |
|
原创
2023-07-23 10:23:42
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# 使用Python进行计算机视觉中的图像匹配
图像匹配是计算机视觉中的一个重要任务，广泛应用于物体识别、场景重建、立体视觉等领域。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python的OpenCV库进行图像匹配，并通过实际代码示例来演示这一过程。
## 什么是图像匹配？
图像匹配是指在两幅图像中寻找相同或相似的特征点，并试图建立它们之间的关联。通过这种方式，可以识别物体、跟踪目标或者拼接图像等。图
模板匹配介绍我们需要2幅图像：原图像 (I): 在这幅图像里,我们希望找到一块和模板匹配的区域模板 (T): 将和原图像比照的图像块模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域。所以模板匹配首先需要一个模板图像T（给定的子图像）另外需要一个待检测的图像-源图像S工作方法，在带检测图像上，从左到右，从上向下计算模板图像与重叠子图像的匹配度，匹配程度越大，两者相同的可能
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2024-08-16 22:32:36
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摘自爱国师哥博客https://www.cnblogs.com/aiguona/p/7665946.html 代码部分摘自《图论算法》 一、概念： 二分图：简单来说，如果图中点可以被分为两组，并且使得所有边都跨越组的边界，则这就是一个二分图。准确地说：把一个图的顶点划分为两个不相交集 U 和V ，使
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2018-10-23 15:03:00
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为什么增广路算法只适用于二部图一、直观上： 二部图：可以基于左右两侧为边定向 一般图：没有两侧的概念，不好定向二、本质上 二部图中，每个左侧顶点在每一轮搜索只需搜索一次（作为起点，或当前匹配中一条边的终点） 一般图中，
原创
2021-11-13 09:14:46
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为什么增广路算法只适用于二部图一、直观上： 二部图：可以基于左右两侧为边定向 一般图：没有两侧的概念，不好定向二、本质上 二部图中，每个左侧顶点在每一轮搜索只需搜索一次（作为起点，或当前匹配中一条边的终点） 一般图中，可能有
原创
2022-02-16 11:31:37
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1二分图的最大匹配问题第一篇已经说过，下面看看百度百科给的一些解释：给定一个二分图G，M为G边集的一个子集，如果M满足当中的任意两条边都不依附于同一个顶点，则称M是一个匹配。极大匹配(Maximal Matching)是指在当前已完成的匹配下,无法再通过
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2023-05-23 16:32:51
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二分图的最大匹配 给定一个二分图，其中左半部包含 n1 个点（编号 1∼n1），右半部包含 n2 个点（编号 1∼n2），二分图共包含 m 条边。 数据保证任意一条边的两个端点都不可能在同一部分中。 请你求出二分图的最大匹配数。 二分图的匹配：给定一个二分图 G，在 G 的一个子图 M 中，M 的边 ...
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2021-07-31 21:41:00
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含边数最多的匹配称
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2023-05-24 00:18:30
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各位同学好，今天和大家分享一下如何使用 opencv+mediapipe 完成手势移动虚拟物体，可自定义各种形状的物体，通过手势搭积木。先放张图看效果。规则：当食指在某个物体内部，并且中指指尖和食指指尖的距离小于规定值，指尖连线的中点变成绿色，认为是选中物体，物体变成红色。可以移动物体。物体中点随着食指的位置移动，物体移动到指定位置后，指尖距离大于规定值，物体停下，变成淡蓝色。1. 安装工具包#
LineMod算法代码来源：https://github.com/meiqua/shape_based_matching一、总体结构说明1、Feature结构体描述了一个特征点，即(x,y)位置，以及其量化梯度的方向（在代码中，将方向量化为8个）2、Template结构体描述了一个模板，保存了模板的缩放大小（width，height），对应的金字塔层级（pyramid_level）,以及特征序列（
Matrix67在博客里这样写的。哈哈，自己稍微有点自信，Matrix67也是研究了几个小时的。 “研究了几个小时，终于明白了。说穿了，就是你从二分图中找出一条路径来，让路径的起点和终点都是还没有匹配过的点，并且路径经过的连线是一条没被匹配、一条已经匹配过，再下一条又没匹配这样交替地出现。找到这样的路径后，显然路径里没被匹配的连线比已经匹配了的连线多一条，于是修改匹配图，把路径里所有匹配过的连线去掉匹配关系，把没有匹配的连线变成匹配的，这样匹配数就比原来多1个。不断执行上述操作，直到找不到这样的路径为止。” 然后找了个代码。然后发现有个地方与自己理解的dfs找增广路有点不同，就是与自己模拟所.
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2013-09-13 21:36:00
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我们从一个没有匹配的节点s开始，使用BFS生成搜索树。每当发现一个节点u，如果u还没有...
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2021-07-28 13:45:04
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二分图：在一个图中，如果图中的点可以被分为两个部分，两部分之间有若干条边相连，且每个部分的点之间无边相连，则该图是一个二分图。由此可以很容易知道，二分图绝对是一个无环图。 如上图，图一是一个二分图，但从外表并不明显，可以转换成图二的样式。图三是这个二分图的一个匹配（红线部分），图四则是它的最大匹配， ...
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2021-07-30 11:45:00
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