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【UVALive】5713 Qin Shi Huang's National Road System 最小生成树
传送门：【UVALive】5713 Qin Shi Huang's National Road System 题目大意：秦朝有n个城市，需要修建一些道路使得任意两个城市之间都可以连通。道士徐福声称他可以用法术修路，不花钱，也不用劳动力，但只能修一条路，因此需要慎重选择用法术修哪一条路。秦始皇不仅希望其他道路的总长度B尽量短（这样可以节省劳动力），还希望法术连接的两个城市的人口之和A尽量大，因此下
uva 1494 - Qin Shi Huang's National Road System（最小生成树）
题目链接：uva 1494 - Qin Shi Huang's National Road System 建成最小生成树之后，枚举两节点，然后删除路径上权值上最大的边。 #include <cstdio>#include <cstring>#include <cmath>#include <vector>#include <algorithm>using namespa
SLM561A代替S-562T E562 Shi塚sexxtec恒流二极管
分享一款超便捷又高性能的商业照明方案，SLM561A系列黑科技产品成功问世。SLM561A是继(SLM501A,SLM510A, SLM201A,SLM211A,SLM401A,SLM411A)系列后推出的最新产品，增加了SOD123封装选项，进一步丰富了低压线性LED驱动产品组合。该系列产品具有高可靠性，耐压达70V，可抗60V反接的特点，高恒流精度，低启动电压保证灯条首位亮度一致性，尤其是零外
例题4-6 师兄帮帮忙（A Typical Homework (a.k.a Shi Xiong Bang Bang Mang)，Rujia Liu's Present 5, UVa 12412)
原题链接：https://vjudge.net/problem/UVA-12412 分类：函数 备注：复杂模拟 分析：特别繁琐，但理解清楚题意后实现起来不难，就是各种细节很麻烦，比如除数为0，它要求平均数输出-nan ？？？并且精度问题很重要，不管是单个人的平均成绩还是单科的平均成绩都要修正精度，看到要输出double的一定要记得精度问题！ 代码如下： #include<stdio.h>#i
数字图像处理（实践篇）四十二 OpenCV-Python 特征点检测（Harris算法、Shi-Tomasi算法、SIFT算法概述及实践）
目录 一 特征点检测算法概述 1 Harris角点检测 2 Shi-Tomasi 角点检测 3 SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 二 实践
Harris和Shi-tomasi角点检测笔记（详细推导）
角点 一般来说，角点就是极值点，在某些属性上强度最大或者最小的孤立点、线段的终点或拐点等。其实理解角点可以按照我们的直觉来理解，以下图为例，图中用颜色标注的地方都是角点： 原图地址：理解经典角点检测算法–Harris角点 | 码农家园 对于人类来说，判断角点是很容易的，对于计算机来说又是如何检测到角点的呢？ 角点的特征
opencv32:Shi-Tomasi 角点检测|Shi–Tomasi
目标 在本章中，将学习另一个角点检测器： Shi-Tomasi拐角检测器函数：cv2.goodFeaturesToTrack() 理论 在上一章中，学习了Harris Corner Detector。1994年下半年，J.Shi和C. Tomasi在论文《Good Features to Track》中做了一个小修改，与Harris Harris Detector相比，展示了更好的结果。哈
Shi-Tomasi角点检测（python实现）
文章目录 1.Harris特征检测2.Shi-Tomasi角点检测3.Shi-Tomasi角点检测函数讲解4.代码实战 1.Harris特征检测 https://blog.csdn.net/Keep_Trying_Go/article/details/125384144 2.Shi-Tomasi角点检测 Shi-Tomasi是对Harris角点检测的改进； 由于Harr
【OpenCV-Python】教程：4-3 Shi-Tomasi 角点检测
OpenCV Python Shi-Tomasi 角点检测器 【目标】 Shi-Tomasi 角点检测器cv2.goodFeaturesToTrack 【理论】 上一个章节中学习了Harris角点，J. Shi and C. Tomasi 做了一些修改，Good Features to Track显示了比Harris角点更好的效果。 Harris 角点检测器分数函数如下: R = λ
OpenCV之Shi-Tomasi角点检测
除了利用Harris进行角点检测外，还可以利用Shi-Tomasi方法进行角点检测。Shi-Tomasi算法是Harris算法的改进。OpenCV实现此算法的函数名为goodFeaturesToTrack，这是因为概算子是1994年在文章《Good Features to Track》中被提出的。 确定图像强角点：goodFeaturesToTrack()函数 goodFeaturesToTr
初入SLAM（4）——Shi-Tomasi角点检测
Reference https://docs.opencv.org/4.x/d4/d8c/tutorial_py_shi_tomasi.html GO 在初入SLAM(1)——Harris角点检测中，我们详细介绍了Harris角点检测。现在是时候学习Shi-Tomasi了。 在（1）中，我们得到Harris的评分函数是 R = λ 1 λ 2 − k ( λ 1 + λ 2 ) 2 = de
Shi-Tomasi Corner Detect
Harries Corner Detector 请看：https://mp.csdn.net/postedit/88410331 我们知道Harris Corner Detecor角点得分函数为： 而Shi-Tomasi的角点得分函数为： 如果R大于某个设定的阈值，则此处被认为是一个角点。 OpenCV中Shi-Tomasi Corner Detector函数--cv2.goo
图像特征检测笔记（特征检测基本概念，Harris，Shi-Tomasi，SIFT，SURF，ORB，暴力特征匹配，FLANN特征匹配））
文章目录 前言一、特征检测基本概念二、哈里斯角点检测（Harris）1.Harris角点基本原理2.Harris角点检测API3.Harris角点检测代码实例： 三、Shi-Tomasi角点检测（Shi-Tomasi）1.Shi-Tomasi角点基本原理2.Shi-Tomasi角点检测API3.Shi-Tomasi角点检测代码实例： 四、SIFT关键点检测（scale-invariant f
OpenCV图像特征提取学习二，Shi-Tomasi 角点检测算法
一.Shi-Tomasi 角点检测算法 Harris角点检测基本数学公式如下： 泰勒公式进行展开后，近似为: 对于局部微小的移动量，可以近似得到下面的表达: 其中M为2*2的矩阵，可由图像的导数求得：
opencv 特征点检测与匹配-Harris角点检测+shi-Tomasi角点检测
opencv 特征检测的应用场景 图像搜索，如以图搜图 拼图游戏 图像拼接，将两个有关联的图拼接到一起 拼图方法 寻找特征特征是唯一的可追踪的能比较的 平坦部分很难找到它在原图的位置边缘相比平坦要好找一些，但也不能一下确定角点可以一下就能找到其在原图的位置 什么是特征 图像特征就是指有意义的图像区域，具有独特性，易于识别性，比如角点、斑点以及高密度区 角点 在特征中最重
SHI-TOMASI角点检测-opencv goodFeaturesToTrack函数
知道了什么是Harris角点检测，后来有大佬在论文《Good_Features_to_Track》中提出了它的改进版——Shi-Tomasi角点检测，Shi-Tomasi方法在很多情况下可以得到比Harris算法更好的结果。 Harris角点检测中每个窗口的分数公式是将矩阵M的行列式与M的迹相减： 由于Harris角点检测算法的稳定性和k值有
cv.goodFeaturesToTrack：Shi-Tomasi角点检测-OpenCV-python
回顾Harris角点检测： Harris角点检测-OpenCV_独憩的博客-CSDN博客 Shi-Tomasi角点检测： 相比于Harris角点检测： Shi-Tomasi角点检测提出 如果它大于一个阈值，就被认为是一个角。只有当λ1和λ2高于一个最小值λmin时，它才被认为是一个角。 corners = cv.goodFeaturesToTrack( image, maxCo
【OpenCV】82 角点检测—shi-tomas角点检测
82 角点检测—shi-tomas角点检测 代码 import numpy as npimport cv2 as cvdef process(image, opt=1):# Detecting cornersgray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)corners = cv.goodFeaturesToTrack(gray, 100, 0.05,
HDU 4081 Qin Shi Huang's National Road System (次小生成树算法)
链接： http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4081 题目： Problem Description During the Warring States Period of ancient China(476 BC to 221 BC), there were seven kingdoms in China ---- they
数字图像处理（实践篇）十七 Shi-Tomasi 角点检测
目录 一 涉及的函数 二 实践 在使用OpenCV之前，需要先安装相关的库和依赖项，命令如下所示： # 安装OpenCV的基础版pip install opencv-python# 安装OpenCV的扩展版pip install opencv-contrib-python 一 涉及的函数 OpenCV 提供了cv2.goodFeaturesToTrack()函数，来获取图像中前 N
2011年 ACM/ICPC 北京赛区 A题 Qin shi huang's national road system
现场其实想到了找两点间最大边，但是一直在想DFS找的方法，期间我也想了想预处理的可行性，可是想岔道了，觉得不可行，结果今天用类似DP的预处理终于给过了，我擦了，铁牌第一名，要多点背有多点背。莫非是RP用光了，希望明年能好点吧。 Run ID Problem ID Status Time Memory Language Code Submit At User 15470
答辩过了，但我知道我写的是一坨shi
如果时间可以重来， 请好好珍惜大学里最重要的一份答卷。 以后的你会发现， 这种完全独立做出科研成果的机会， 可能不会再有。 1.保研了，才发现科研是多么难的一件事。 一直以来，读的喜欢的专业，考试成绩也不错。 所以我保研了。 原以为日子可以过得轻松一点，毕竟离入学还有快一年。 结果还是要每周参加组会，汇报论文进度。 毕业论文应该跟我未来三年的研究生学习相关吧，所以我
hdu4081-次小生成树MST变形模板-Qin Shi Huang's National Road System
https://vjudge.net/problem/HDU-4081 给定你一个图，和每个点的坐标，问你建设n-1条路将它们链接起来后，可以减去其中一条边的花费，设其剩下的花费为B。而这条边对应的两个点的 点权大小为 A 要求A/B尽可能的大。。 思路： 这是用prim求次小生成树的方法。 维护path[][],作为表示i到在MST上的最长边。 并且 在一个最小生成树中，加一个边，一
OpenCV 14(角点特征Harris和Shi-Tomasi)
一、角点 角点是图像很重要的特征,对图像图形的理解和分析有很重要的作用。角点在三维场景重建运动估计，目标跟踪、目标识别、图像配准与匹配等计算机视觉领域起着非常重要的作用。在现实世界中，角点对应于物体的拐角，道路的十字路口、丁字路口等。 蓝色框中的区域是一个平面很难被找到和跟踪。无论向哪个方向移动蓝色框，都是一样的对于黑色框中的区域，它是一个边缘。如果沿垂直方向移动，它会改变。但是如果沿水