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  • mysql的最大值函数max取不到最大值

    千次阅读 2019-03-29 19:05:23
    mysql的最大值函数max取不到最大值,这时只需要加个0就行,如下: SELECT MAX(company_code+0) from uw_company ORDER BY company_code desc

    mysql的最大值函数max取不到最大值,这时只需要加个0就行,如下:

     

    SELECT MAX(company_code+0) from uw_company ORDER BY company_code desc

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  • Python3 实例--Python 获取最大值函数

    千次阅读 2020-02-12 12:39:06
    #Python3 实例--Python 获取最大值函数: print("Python3 实例--Python 获取最大值函数:") def max_num(x, y): print("{}是最大值".format(max(x, y))) max_num(int(input()), int(input())) #运行结果如下: ...

    #代码如下:

    #Python3 实例--Python 获取最大值函数:
    print("Python3 实例--Python 获取最大值函数:")
    
    def max_num(x, y):
        print("{}是最大值".format(max(x, y)))
    
    max_num(int(input()), int(input()))
    

    #运行结果如下:
    Python3 实例–Python 获取最大值函数:
    6
    9
    9是最大值

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  • 初学python:最大值函数max的使用

    千次阅读 2017-10-29 18:43:37
    初学python:最大值函数max的使用
    #比较两个或两个以上数字的大小
    print("1和2之间的最大值为:",max(1.5,2.5))
    #比较两个或多个字符
    print("a和b之间的最大值为:",max('a','b','c'))
    #也可以用于求列表中的最大值
    print("列表[3,4]的最大值为:{}".format(max([3,4])))
    #用于求元组中的最大值
    print("元组(5,6)的最大值为",max((5,6)))
    
    
    
    
    
    
    运行结果:
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  • OpenCV 找出图像中最小值最大值函数minMaxLoc的使用 功能:从一个矩阵中找出全局的最大值和最小值。 函数cv::minMaxLoc找出最大和最小元素的值和他们的位置。极值是遍历整个矩阵找到,或者当掩码不是一个空矩阵时...

     

    功能:从一个矩阵中找出全局的最大值和最小值。

    函数cv::minMaxLoc找出最大和最小元素的值和他们的位置。极值是遍历整个矩阵找到,或者当掩码不是一个空矩阵时,是通过遍历指定矩阵区域找到。

    函数不适用于多通道矩阵,如果需要遍历所有的通道来找到最大和最小值,首先使用函数Mat::reshape转换为单通道矩阵。或者你可以使用函数 extractImageCOI ,mixChannels , or split 来提取特定通道。

    函数原型1:

    CV_EXPORTS_W void minMaxLoc(InputArray src, CV_OUT double* minVal,
                                CV_OUT double* maxVal = 0, CV_OUT Point* minLoc = 0,
                                CV_OUT Point* maxLoc = 0, InputArray mask = noArray());

    参数说明:

    • 参数1 src 输入单通道矩阵.

    • 参数1 minVal 返回最小值的指针; 如果不需要输入NULL.

    • 参数 maxVal 返回最大值的指针; 如果不需要输入NULL.

    • 参数 minLoc 返回最小值位置的指针 (二维情况下); 如果不需要输入NULL.

    • 参数 maxLoc 返回最大值位置的指针 (二维情况下); 如果不需要输入NULL.

    • 参数 mask 可选参数,用于选择一个子矩阵.

       

    • 参考 max, min, compare, inRange, extractImageCOI, mixChannels, split, Mat::reshape

    函数原型2:

    CV_EXPORTS void minMaxIdx(InputArray src, double* minVal, double* maxVal = 0,
                              int* minIdx = 0, int* maxIdx = 0, InputArray mask = noArray());

    参数说明:

    • 参数1 src 输入单通道矩阵.

    • 参数1 minVal 返回最小值的指针; 如果不需要输入NULL.

    • 参数 maxVal 返回最大值的指针; 如果不需要输入NULL.

    • 参数 minIdx 返回最小值位置的指针 ((n维情况下); 如果不需要输入NULL. 否则,它必须指向src.dims元素的一个矩阵, 每个维度里最小元素的坐标按顺序存储.

    • 参数 maxIdx 返回最大值位置的指针 ((n维情况下); 如果不需要输入NULL.

    • 参数 mask 指定矩阵区域.

    注意:

    在稀疏矩阵中,最小值是只能在非零元素中找到。

    当minIdx 不是NULL的时候,他必须有至少两个元素(同maxIdx),即使src是一个单行或者单列矩阵。在OpenCV (跟随MATLAB)中每个矩阵至少要有两个维度。单列矩阵是Mx1 矩阵(因此 minIdx/maxIdx将是(i1,0)/(i2,0)),单行矩阵是 1xN矩阵(因此minIdx/maxIdx 将是(0,j1)/(0,j2))。

    函数原型3:

    CV_EXPORTS void minMaxLoc(const SparseMat& a, double* minVal,
                              double* maxVal, int* minIdx = 0, int* maxIdx = 0);
    
     

    参数说明:

    • 参数1 a 输入单通道矩阵.

    • 参数2 minVal 返回最小值的指针; 如果不需要输入NULL.

    • 参数3 maxVal 返回最大值的指针; 如果不需要输入NULL.

    • 参数4 minIdx 返回最小值位置的指针 ((n维情况下); 如果不需要输入NULL. 否则,它必须指向src.dims元素的一个矩阵, 每个维度里最小元素的坐标按顺序存储.

    • 参数5 maxIdx 返回最大值位置的指针 ((n维情况下); 如果不需要输入NULL.

    代码示例:

    #include <iostream>
    #include <opencv2/opencv.hpp>
    ​
    int main()
    {
        // std::cout << "Hello World!\n";
        cv::Mat image = cv::imread("D:\\OpenCVtest\\images\\juice.png");
        cv::Mat image_re = image.reshape(1);
        double minValue, maxValue;    // 最大值,最小值
        cv::Point  minIdx, maxIdx;    // 最小值坐标,最大值坐标     
        cv::minMaxLoc(image_re, &minValue, &maxValue, &minIdx, &maxIdx);
        std::cout << "最大值:" << maxValue <<"最小值:"<<minValue<<std::endl;
        std::cout << "最大值位置:" << maxIdx << "最小值位置:" << minIdx;
       
        cv::waitKey(0);
    ​
    }

    运行结果如下

     

    Mat类的函数reshape

    功能:不用拷贝数据转换一个2维矩阵的形状或通道的个数

    函数为这些元素制造了一个新的矩阵头,新的矩阵可能会有不同的大小或不同的通道数,如果满足下面条件任何组合都有可能:

    • 没有额外的元素被包含进去新矩阵,也没有元素被排除。所以结果的行数、列数、通道数必须在转换后保持不变。

    • 没有数据拷贝,也就是说这是个 O(1)操作。因此,如果你改变了行的个数,或者操作以其他方式改变了元素行的指数,矩阵必须是连续的,参考:Mat::isContinuous

      例如:假如有一些3维的点的集合存储在一个STL vector中,你想用一个3xN矩阵表示这些点,按下面这样做:

      std::vector<Point3f> vec;
          ...
          Mat pointMat = Mat(vec). // convrt vector to Mat, O(1) operation
                       reshape(1). // make Nx3 1-channel matrix out of Nx1 3-channel.
                                        // Also, an O(1) operation
                        t(); // finally, transpose the Nx3 matrix.
                                    // This involves copying all the elements

      函数原型1:

      Mat reshape(int cn, int rows=0) const;

      参数说明:

    • 参数1 cn 新通道数.如果参数是0,通道数保持不变.

    • 参数2 rows 新通道行数. 如果参数是0,行数保持不变.

     

    函数原型2:

    Mat reshape(int cn, int newndims, const int* newsz) const;

    函数原型3:

    Mat reshape(int cn, const std::vector<int>& newshape) const;

     

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