Float转IEEE754格式、IEEE754格式转Float的算法源代码，C编写，在VC6.0下可直接运行，注释详细，便于移植和学习理解
2025/4/30 1:38:55
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以新疆红富士苹果为研究对象,探讨应用高光谱图像技术和最小外接矩形法预测其大小的研究方法。
提取苹果高光谱图像中可见红色区域受色度影响较小的713nm以及近红外区域793和852nm的3个波长图像,做双波段比运算处理。
比较所得双波段比图像可知,852/713双波段比图像中背景和前景灰度对比度最大。
对该图像做阈值分割以及形态闭运算去除果梗区域,使用8邻接边界跟踪法得到二值图像的轮廓坐标序列,采用最小外接矩形法求苹果的大小,与实测值建立回归方程。
结果表明,基于高光谱图像技术采用波段比算法,结合最小外接矩形法,能够有效地检测苹果大小,预测值与实际值最大绝对误差为3.06mm,均方根误差为1.21mm。
提取苹果高光谱图像中可见红色区域受色度影响较小的713nm以及近红外区域793和852nm的3个波长图像,做双波段比运算处理。
比较所得双波段比图像可知,852/713双波段比图像中背景和前景灰度对比度最大。
对该图像做阈值分割以及形态闭运算去除果梗区域,使用8邻接边界跟踪法得到二值图像的轮廓坐标序列,采用最小外接矩形法求苹果的大小,与实测值建立回归方程。
结果表明,基于高光谱图像技术采用波段比算法,结合最小外接矩形法,能够有效地检测苹果大小,预测值与实际值最大绝对误差为3.06mm,均方根误差为1.21mm。
2025/4/29 18:04:53
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使用javascript在cocoscreator上实现了A*寻路算法，使用方块格表示起始点以及障碍路径等，动态调整行列数，障碍物密度，初始点坐标，实现鼠标点击计算起始点到点击位置方块的路径。
2025/4/29 16:19:13
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通用函数BM（a，N），以正整数N和长为N的有限序列a=（a0,a1,a2,...,aN-1）为输入参数，以有限序列a的极小多项式和线性复杂度为返回值。
MARSHALL
MARSHALL
2025/4/29 12:42:03
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ChickenSwarmOptimization（CSO）鸡群优化算法，2014年提出的群智能优化算法。
BirdSwarmAlgorithm（BSA）鸟群算法，2015年最新的群智能优化算法。
作为两种全新的群智能优化算法，CSO和BSA都具有简单，良好扩展性的特点，是天然的多种群算法！http://cn.mathworks.com/matlabce...7597-xian-bing-meng有关算法信息，可在上述网站查询。
希望对大家有用！
BirdSwarmAlgorithm（BSA）鸟群算法，2015年最新的群智能优化算法。
作为两种全新的群智能优化算法，CSO和BSA都具有简单，良好扩展性的特点，是天然的多种群算法！http://cn.mathworks.com/matlabce...7597-xian-bing-meng有关算法信息，可在上述网站查询。
希望对大家有用！
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计算机实时阴影是现代计算机图形学中的一个重要领域，尤其在游戏开发和游戏引擎设计中起着至关重要的作用。
本文将深入探讨这一主题，介绍阴影的基本概念、常见算法以及它们在实际应用中的优缺点。
我们要理解阴影在计算机图形中的意义。
在现实世界中，阴影是由光源照射物体产生的暗区，它提供了场景深度和形状的重要视觉线索。
在计算机图形中，实时阴影的生成是为了模拟这一现象，使虚拟环境更加逼真。
然而，由于计算资源的限制，实时生成高质量阴影是一项具有挑战性的任务。
实时阴影算法大致可以分为两类：基于像素的阴影（Pixel-BasedShadow）和基于几何的阴影（Geometry-BasedShadow）。
基于像素的阴影算法如贴图阴影（ShadowMapping）是最常见的方法，它通过为光源创建一个深度纹理，并将其应用到场景的每个像素上，来确定该像素是否处于阴影中。
这种方法简单且易于实现，但可能会出现阴影断裂和锯齿状边缘等问题。
几何基
本文将深入探讨这一主题，介绍阴影的基本概念、常见算法以及它们在实际应用中的优缺点。
我们要理解阴影在计算机图形中的意义。
在现实世界中，阴影是由光源照射物体产生的暗区，它提供了场景深度和形状的重要视觉线索。
在计算机图形中，实时阴影的生成是为了模拟这一现象，使虚拟环境更加逼真。
然而，由于计算资源的限制，实时生成高质量阴影是一项具有挑战性的任务。
实时阴影算法大致可以分为两类：基于像素的阴影（Pixel-BasedShadow）和基于几何的阴影（Geometry-BasedShadow）。
基于像素的阴影算法如贴图阴影（ShadowMapping）是最常见的方法，它通过为光源创建一个深度纹理，并将其应用到场景的每个像素上，来确定该像素是否处于阴影中。
这种方法简单且易于实现，但可能会出现阴影断裂和锯齿状边缘等问题。
几何基
2025/4/28 22:16:05
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主要功能是：打开图像彩色变灰阶邻域平均选择阈值腐蚀图像缩小启动摄像头恢复图像图像反相Gauss滤波自适应阈值法膨胀径向梯度打开AVI文件关闭当前窗口垂直镜像中值滤波全局阈值法开运算Canny算法视频解冻保存当前位图水平镜像Sobel算法外接矩形闭运算种子填充视频冻结最近文件180度旋转Laplace算法最小面积矩形形态学梯度金字塔图像分割多图像平均恢复原始图像30度旋转点集凸包顶帽变换椭圆曲线拟合关闭视频当前画面存盘亮度变换区域凸包波谷检测Snake原理选择分辨率退出图像直方图轮廓跟踪分水岭原理动态边缘检测直方图均衡化距离变换角点检测L_K光流跟踪
2025/4/28 10:16:08
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问题描述：罗密欧与朱丽叶的迷宫。
罗密欧与朱丽叶身处一个m×n的迷宫中，如图所示。
每一个方格表示迷宫中的一个房间。
这m×n个房间中有一些房间是封闭的，不允许任何人进入。
在迷宫中任何位置均可沿8个方向进入未封闭的房间。
罗密欧位于迷宫的(p，q)方格中，他必须找出一条通向朱丽叶所在的(r，s)方格的路。
在抵达朱丽叶之前，他必须走遍所有未封闭的房间各一次，而且要使到达朱丽叶的转弯次数为最少。
每改变一次前进方向算作转弯一次。
请设计一个算法帮助罗密欧找出这样一条道路。
编程任务：对于给定的罗密欧与朱丽叶的迷宫，编程计算罗密欧通向朱丽叶的所有最少转弯道路。
罗密欧与朱丽叶身处一个m×n的迷宫中，如图所示。
每一个方格表示迷宫中的一个房间。
这m×n个房间中有一些房间是封闭的，不允许任何人进入。
在迷宫中任何位置均可沿8个方向进入未封闭的房间。
罗密欧位于迷宫的(p，q)方格中，他必须找出一条通向朱丽叶所在的(r，s)方格的路。
在抵达朱丽叶之前，他必须走遍所有未封闭的房间各一次，而且要使到达朱丽叶的转弯次数为最少。
每改变一次前进方向算作转弯一次。
请设计一个算法帮助罗密欧找出这样一条道路。
编程任务：对于给定的罗密欧与朱丽叶的迷宫，编程计算罗密欧通向朱丽叶的所有最少转弯道路。
2025/4/28 10:13:48
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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