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  • mapmodel=[ [0,1,1,-1,1], [1,0,-1,1,-1], [1,-1,0,-1,1], [-1,1,-1,0,-1], [1,-1,1,-1,0] ] flag=[1,0,0,0,0] ...我想要遍历图里面的,但总是得不到正确结果,不知道哪里出问题了,请大家指教
  • 遍历图中所有的

    千次阅读 2018-03-07 20:11:40
    //遍历图上所有节点 Dfs(v) { if(v是旧) return; 将v标记为旧; 对和V相邻的每个U { Dfs(U); } } int main() { 将所有都标记为新点; while(在图中能找到新点k) Dfs(k); }...
    //遍历图上所有节点
    Dfs(v) {
    	if(v是旧点) 
    		return;
    	将v标记为旧点;
    	对和V相邻的每个点U {
    		Dfs(U);
    	} 
    } 
    
    int main() {
    	将所有点都标记为新点;
    	while(在图中能找到新点k)
    		Dfs(k); 
    }

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  • 遍历图中间所有路径 Python代码

    千次阅读 2020-08-29 15:42:56
    遍历图中间所有路径 Python代码 非常暴力,直接搜索 求图间的所有路径(包括最短路径) 求(有向)图任意两间所有路径 快速寻找有向图间的所有路径 输入邻接矩阵(Numpy矩阵),起点,终点, ...

    遍历图中两点间所有路径 Python代码

    非常暴力,直接搜索
    求图中两点间的所有路径(包括最短路径)
    求(有向)图中任意两点间所有路径
    快速寻找有向图中两点间的所有路径
    输入邻接矩阵(Numpy矩阵),起点,终点,
    返回包含图中起点和终点间所有路径的list

        def find_all_path(self, graph, start, end):
            p = [[start, ]]
            pd = []
            while len(p):  # 仍有潜在可行路径
                new_p = []
                for path in p:
                    node_now = path[-1]  # 取出最后一个点
                    if node_now == end:  # 到达终点
                        pd.append(path)  # 存储完成路径
                        p.pop(p.index(path))  # 清理
                    else:
                        adjacent_nodes = np.where(graph[node_now, :])
                        adjacent_nodes = adjacent_nodes[0]
                        adjacent_nodes = adjacent_nodes.tolist()
                        for i in range(len(adjacent_nodes) - 1, -1, -1):  # 刨除重复
                            if adjacent_nodes[i] in path:
                                adjacent_nodes.pop(i)
    
                        if len(adjacent_nodes) == 0:
                            p.pop(p.index(path))  # 清理
    
                        if len(path) > self.jump_number_max:  # 用于速度优化,节点数少时没用
                            p.pop(p.index(path))  # 清理
    
                        for node in adjacent_nodes:  # 尝试所有可行可能性
                            temp = copy.deepcopy(path)
                            temp.append(node)
                            new_p.append(temp)
                p = new_p
            return pd
    

    非常暴力,复杂度非常高,节点数多了肯定不行
    优势是简单易懂

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  • 遍历图中之间所有路径的算法

    热门讨论 2011-10-17 11:07:06
    该算法系本人在网上收集,可以遍历图中之间的所有路径,描述详细,希望对大家有所帮助!
  • OpenCV遍历图片像素

    千次阅读 2017-09-06 22:29:55
    之前一直用IplImage作为图像的载体,后来觉得Mat使用起来更直观明了,而且不用担心内存的释放问题。也看了许多前辈们关于两种载体的遍历,直接套用总是报错,修修改改之后,在这里做一个小总结。

    之前一直用IplImage作为图像的载体,后来觉得Mat使用起来更直观明了,而且不用担心内存的释放问题。也看了许多前辈们关于两种载体的遍历,直接套用总是报错,修修改改之后,在这里做一个小总结。

    IplImage是一个结构体,储存图像的部分是char* imageData,这个指针指向的是像素数组的首地址(也就是首个像素的地址)。而像素信息在这里是一个按序排列的一维数组。

    Mat是一个类,由两部分数据组成:矩阵头(矩阵的尺寸,储存方法,储存地址)和图像数据的指针。像素信息在这里是一个二维矩阵。

    首先先说说IplImage的遍历,示例如下:

    IplImage yuanshiPic=cvLoadImage("...");
    IplImage img=cvCreateImage(cvSize(yuanshiPic->width, yuanshiPic->height), IPL_DEPTH_8U, 1);//创建一个与yuanshiPic大小一致的IplImage
    cvCvtColor(yuanshiPic, img, CV_BGR2GRAY);//灰度化
    uchar*tmp;//用来临时存放每一个像素点的地址
    uchar*data = (uchar*)img->imageData;//获取图像数据的首地址
    int step = img->widthStep / sizeof(uchar);//每个像素点所占内存
    int height = img->height;
    int width = img->width;
    for (int j = 0; j < height; j++)
       for (int i = 0; i < width; i++) 
          tmp = data + j*step + i;
          if(*tmp>125)
             *tmp=255;
          else
             *tmp=0;

    再来说说Mat的遍历,示例如下:

    Mat yuanshiPic=imread("...");
    Mat img;
    cvtColor(yuanshiPic, img, CV_BGR2GRAY);//灰度化
    const int channels =img.channels();//检测一下通道数,灰度图为1,彩色图为3
    uchar *p;//用于存储每行的首地址
    int nRows = dst.rows;
    int nCols = dst.cols*channels;
    for (int j = 0; j < nRows ; j++)
       for (int i = 0; i < nCols ; i++)
          p = img.ptr<uchar>(i);
          if(p[j]>125)
            p[j]=255;
          else
            p[j]=0;  

    只写了两种方式,因为自己用的就是这两种,总结完毕,撒花。

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  • 遍历图像像素的方法

    千次阅读 2015-05-30 17:14:52
    一:椒盐噪点的例子(随机遍历图像的某个像素) void salt(Mat &image,int n){ for(int k=0;k //rand():随机数产生函数 int i=rand()%image.cols; int j=rand()%iimage.rows; if(image.channels...

    一:椒盐噪点的例子(随机遍历图像的某个像素点)

    void salt(Mat &image,int n){

    for(int k=0;k<n;k++){

    //rand():随机数产生函数

    int i=rand()%image.cols;

    int j=rand()%iimage.rows;

    if(image.channels()==1)

    //通过通道,判断是灰度图还是彩色图。若channels是1,则灰度图

    image.at<uchar>(j,i)=255;

    else if(image.channels()==3)

    //若channels 是3,则彩色图。

    {

    image.at<Vec3b>(j,i)[0]=255;

    image.at<Vec3b>(j,i)[1]=255;

    image.at<Vec3b>(j,i)[2]=255;

    }

    }

    }

    二:颜色缩减的例子(一):

    void colorReduce(Mat &image,int div=64){

    int n1=image.rows;//行数

    int nc=image.cols*image.channels();

    for(int j=0;j<n1;j++){

    //得到第j行的首地址

    uchar* data=image.ptr<uchar>(j);

    for(int i=0;i<nc;i++){

    //处理每一个像素……

    data[i]=data[i]/div*div+div/2;

    //像素处理完成

    }

    }

    }

    三:颜色缩减的例子(二)

    Mat image;

    Mat result;

    result.create(image.rows,image.cols,image.type());//注意:先rows再cols

    void colorReduce(Mat &image,Mat &result,int div=64){

    int n1=image.rows;//行数

    int nc=image.cols*image.channels();

    for(int j=0;j<n1;j++){

    const char* data_in=image.ptr<uchar>(j);

    uchar* data_out=result.ptr<uchar>(j);

    for(int i=0;i<nc;i++){

    //处理每个像素

    data_out[i]=data.in[i]/div*div+div/2;

    //像素处理完成

    }

    }

    }

    四:颜色缩减的例子(三)使用迭代器

    void colorReduce(Mat &image,int div=64){

    //得到初始位置的迭代器

    Mat_<Vec3b>::iterator it=image.begin<Vec3b>();

    //得到终止位置的迭代器

    Mat_<Vec3b>::iterator itend=image.end<Vec3b>();

    //遍历所有像素

    for(;it!=itend;++it){

    (*it)[0]=(*it)[0]/div*diiv+div/2;

    (*it)[1]=(*it)[1]/div*diiv+div/2;

    (*it)[2]=(*it)[2]/div*diiv+div/2;

    //处理像素完成

    }

    ]



    若想从第二行开始,则

    image.begin<Vec3b>()+image.rows来初始化迭代器

    若想在图像的最后一行之前停止,则

    image.end<Vec3b>()-image.rows


    五:遍历图像和邻域操作

    对图像进行锐化。基于拉普拉斯算子。

    将一幅图像减去他经过拉普拉斯滤波之后的图像,这幅图像的边缘部分将得到放大,即细节部分更加锐利。

    void  sharpen(const Mat &image,Mat &result){

    result.create(image.size(),image.type());

    for(int j=1;j<image.rows-1;j++){

    const uchar* previous=image.ptr<const uchar>(j-1);//上一行

    const uchar* current=image.ptr<const uchar>(j);//当前行

    const uchar* next=image.ptr<const uchar>(j+1);//下一行

    uchar* output=result.ptr<uchar>(j);//输出行

    for(int i=1;i<image.cols-1;i++){

    *output++=saturate_cast<uchar>(5*current[i]-current[i-1]-current[i+1]-previous[i]-next[i]);

    }

    }

    //将未处理的像素设置为0

    result.row(0).setTo(Scalar(0));

    result.row(result.rows-1).setTo(Scalar(0));

    result.col(0).setTo(Scalar(0));

    result.row(result.cols-1).setTo(Scalar(0));

    }

    注意:该例子是在测试图像的灰度版本上进行的。

    saturate_cast:被用来对计算结果进行截断,这是因为对像素值进行计算时,经常会导致结果超出像素允许的取值范围。

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  • 遍历图像每一点的灰度值C++程序

    千次阅读 2018-06-26 13:42:09
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    2020-10-29 08:48:53
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    千次阅读 2019-07-02 10:16:40
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    千次阅读 2014-04-08 11:05:13
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空空如也

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遍历图中的点