在图像处理中有哪些算法?
1、图像变换:由于图像阵列很大,直接在空间域中进行处理,涉及计算量很大。采用各种图像变换的方法,如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术,将空间域的处理转换为变换域处理,可减少计算量,获得更有效的处理。它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。2、图像编码压缩:图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量,以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得,也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法,它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。3、图像增强和复原:图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量,如去除噪声,提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因,突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量,可使图像中物体轮廓清晰,细节明显;如强化低频分量可减少图像中噪声影响。4、图像分割:图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来,其有意义的特征有图像中的边缘、区域等,这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。5、图像描述:图像描述是图像识别和理解的必要前提。一般图像的描述方法采用二维形状描述,它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。6、图像分类:图像分类属于模式识别的范畴,其主要内容是图像经过某些预处理(增强、复原、压缩)后,进行图像分割和特征提取,从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法,有统计模式分类和句法模式分类。扩展资料:图像处理主要应用在摄影及印刷、卫星图像处理、医学图像处理、面孔识别、特征识别、显微图像处理和汽车障碍识别等。数字图像处理技术源于20世纪20年代,当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片,采用了数字压缩技术。数字图像处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界,人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息,而图像、图形又是所有视觉信息的载体,尽管人眼的鉴别力很高,可以识别上千种颜色,但很多情况下,图像对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的,通过图象增强技术,可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮。参考资料来源:百度百科-图像处理
程序员必须掌握哪些算法
A搜索算法——图形搜索算法,从给定起点到给定终点计算出路径。其中使用了一种启发式的估算,为每个节点估算通过该节点的最佳路径,并以之为各个地点排定次序。算法以得到的次序访问这些节点。因此,A*搜索算法是最佳优先搜索的范例。 集束搜索(又名定向搜索,Beam Search)——最佳优先搜索算法的优化。使用启发式函数评估它检查的每个节点的能力。不过,集束搜索只能在每个深度中发现最前面的m个最符合条件的节点,m是固定数字——集束的宽度。 二分查找(Binary Search)——在线性数组中找特定值的算法,每个步骤去掉一半不符合要求的数据。 分支界定算法(Branch and Bound)——在多种最优化问题中寻找特定最优化解决方案的算法,特别是针对离散、组合的最优化。 Buchberger算法——一种数学算法,可将其视为针对单变量最大公约数求解的欧几里得算法和线性系统中高斯消元法的泛化。 数据压缩——采取特定编码方案,使用更少的字节数(或是其他信息承载单元)对信息编码的过程,又叫来源编码。 Diffie-Hellman密钥交换算法——一种加密协议,允许双方在事先不了解对方的情况下,在不安全的通信信道中,共同建立共享密钥。该密钥以后可与一个对称密码一起,加密后续通讯。 Dijkstra算法——针对没有负值权重边的有向图,计算其中的单一起点最短算法。 离散微分算法(Discrete differentiation) 动态规划算法(Dynamic Programming)——展示互相覆盖的子问题和最优子架构算法 欧几里得算法(Euclidean algorithm)——计算两个整数的最大公约数。最古老的算法之一,出现在公元前300前欧几里得的《几何原本》。 期望-最大算法(Expectation-maximization algorithm,又名EM-Training)——在统计计算中,期望-最大算法在概率模型中寻找可能性最大的参数估算值,其中模型依赖于未发现的潜在变量。EM在两个步骤中交替计算,第一步是计算期望,利用对隐藏变量的现有估计值,计算其最大可能估计值;第二步是最大化,最大化在第一步上求得的最大可能值来计算参数的值。 快速傅里叶变换(Fast Fourier transform,FFT)——计算离散的傅里叶变换(DFT)及其反转。该算法应用范围很广,从数字信号处理到解决偏微分方程,到快速计算大整数乘积。 梯度下降(Gradient descent)——一种数学上的最优化算法。 哈希算法(Hashing) 堆排序(Heaps) Karatsuba乘法——需要完成上千位整数的乘法的系统中使用,比如计算机代数系统和大数程序库,如果使用长乘法,速度太慢。该算法发现于1962年。 LLL算法(Lenstra-Lenstra-Lovasz lattice reduction)——以格规约(lattice)基数为输入,输出短正交向量基数。LLL算法在以下公共密钥加密方法中有大量使用:背包加密系统(knapsack)、有特定设置的RSA加密等等。 最大流量算法(Maximum flow)——该算法试图从一个流量网络中找到最大的流。它优势被定义为找到这样一个流的值。最大流问题可以看作更复杂的网络流问题的特定情况。最大流与网络中的界面有关,这就是最大流-最小截定理(Max-flow min-cut theorem)。Ford-Fulkerson 能找到一个流网络中的最大流。 合并排序(Merge Sort) 牛顿法(Newton's method)——求非线性方程(组)零点的一种重要的迭代法。 Q-learning学习算法——这是一种通过学习动作值函数(action-value function)完成的强化学习算法,函数采取在给定状态的给定动作,并计算出期望的效用价值,在此后遵循固定的策略。Q-leanring的优势是,在不需要环境模型的情况下,可以对比可采纳行动的期望效用。 两次筛法(Quadratic Sieve)——现代整数因子分解算法,在实践中,是目前已知第二快的此类算法(仅次于数域筛法Number Field Sieve)。对于110位以下的十位整数,它仍是最快的,而且都认为它比数域筛法更简单。 RANSAC——是“RANdom SAmple Consensus”的缩写。该算法根据一系列观察得到的数据,数据中包含异常值,估算一个数学模型的参数值。其基本假设是:数据包含非异化值,也就是能够通过某些模型参数解释的值,异化值就是那些不符合模型的数据点。 RSA——公钥加密算法。首个适用于以签名作为加密的算法。RSA在电商行业中仍大规模使用,大家也相信它有足够安全长度的公钥。 Schönhage-Strassen算法——在数学中,Schönhage-Strassen算法是用来完成大整数的乘法的快速渐近算法。其算法复杂度为:O(N log(N) log(log(N))),该算法使用了傅里叶变换。 单纯型算法(Simplex Algorithm)——在数学的优化理论中,单纯型算法是常用的技术,用来找到线性规划问题的数值解。线性规划问题包括在一组实变量上的一系列线性不等式组,以及一个等待最大化(或最小化)的固定线性函数。 奇异值分解(Singular value decomposition,简称SVD)——在线性代数中,SVD是重要的实数或复数矩阵的分解方法,在信号处理和统计中有多种应用,比如计算矩阵的伪逆矩阵(以求解最小二乘法问题)、解决超定线性系统(overdetermined linear systems)、矩阵逼近、数值天气预报等等。 求解线性方程组(Solving a system of linear equations)——线性方程组是数学中最古老的问题,它们有很多应用,比如在数字信号处理、线性规划中的估算和预测、数值分析中的非线性问题逼近等等。求解线性方程组,可以使用高斯—约当消去法(Gauss-Jordan elimination),或是柯列斯基分解( Cholesky decomposition)。 Strukturtensor算法——应用于模式识别领域,为所有像素找出一种计算方法,看看该像素是否处于同质区域( homogenous region),看看它是否属于边缘,还是是一个顶点。 合并查找算法(Union-find)——给定一组元素,该算法常常用来把这些元素分为多个分离的、彼此不重合的组。不相交集(disjoint-set)的数据结构可以跟踪这样的切分方法。合并查找算法可以在此种数据结构上完成两个有用的操作: 查找:判断某特定元素属于哪个组。 合并:联合或合并两个组为一个组。 维特比算法(Viterbi algorithm)——寻找隐藏状态最有可能序列的动态规划算法,这种序列被称为维特比路径,其结果是一系列可以观察到的事件,特别是在隐藏的Markov模型中。
什么是图计算?
图计算是一类在实际应用中非常常见的计算类型。许多大数据都是以大规模图或网络的形式呈现,如社交网络、传染病传播途径、交通事故对路网的影响许多非图结构的大数据,也常常会被转换为图模型后进行分析。图数据结构很好地表达了数据之间的关联性。要处理规模巨大的图数据,传统的单机处理方式已经无力处理,必须采用大规模机器集群构成的并行数据库。 相关基础知识:GAS 编程模型、BSP 模型、节点为中心编程模型、计算范型。 业界常见框架:Pregel、GraphChi、Spark GraphX、PowerGrah、Apache Giraph、Apache Hama。
图计算和知识图谱有什么关系?求解
图计算经常用于构建网页链接关系、社交网络、商品推荐。比如某信的社交网络,是由节点(个人、公众号)和边(关注、点赞)构成的图;淘宝的交易网络,是由节点(个人、商品)和边(购买、收藏)构成的图。如此一来,抽象出来的图数据构成了研究和商用的基础。阿里巴巴GraphScope 就是图计算系统,已经证明在多个关键互联网领域实现价值,其代码当前已在githubgraphscope 上开源。
知识图谱是知识计算的一部分,并在知识建模中起到了非常重要的作用。知识计算是华为在2020年全联接大会上发布的全生命周期知识计算解决方案。知识计算可以将行业知识与AI相结合,是AI深入行业核心生产系统,通往第三代人工智能的必经之路,知识计算包含知识获取,知识建模,知识管理,知识应用四个标准步骤,为机理模型与AI的融合提供了一条全新的路径。
ACM:参加过ACM的大牛是不是练习时都要把每个算法敲几十几百次呢?
ACM比赛可以带纸质资料,准备一份模板是很有必要的,所以算法模版很重要,记住模版一定要权威,不要网上杂七杂八的拿来当模版,一份好的模板一定会对你的编程习惯和算法实现打下良好的基础。但是,ACM比赛的等级越高,模版的作用就越小,毕竟比赛不是套模板。
没有人会把每个算法敲几百遍,大牛更加不会,敲十遍还记不住的话,一百遍也没用的,重要的是对算法本身的理解。如果你真正理解了算法但写不出来,那是你编程水平问题,这样应该多看看大牛的代码,多看看模板。
大牛不是算法模板敲的多,而是对算法理解的深刻并加上做的题目多,算法就像数学公式,你记住公式难道就能考高分了吗。重要的是运用啊,一个数学高手对于新学的公式他可以随时推导出来,因为对公式真正理解啊,推的多了自然记住了,不是吗。对于新手,先不要学算法,先去poj做水题,就是简单的题目没什么算法,水题不要做太多,100题就差不多了。接下来就该系统的学习一下算法了,《算法导论》和《算法艺术与信息学竞赛》是我觉得必看的两本书。另外,历届NOI国家队选手的论文也是很有价值的,也属于必看。接下来继续去poj做题,多思考,做不出来就百度,google,poj做题的人非常多。做题可以查漏补缺,之前没碰到过的 算法都可能在题目中体现,碰到没学过的算法就百度学习,然后选一个好的放到你的算法模板库,poj做题1000以上想不成大牛都难!
我只想说大牛基本上都是这么过来的,当然不排除个别天才,不过我没碰到过也没听过谁不做大量的题就能成为牛人的,毕竟天道酬勤。
ACM 竞赛用纯C写的大牛,那些算法和数据库是用什么实现的? 有现成的库吗(像STL)? 还是现成用C写?
① 比赛的时候允许带纸质材料,也就是说,可以把所有现成的算法代码书籍带进去,需要的时候直接目录索引到,抄上去(对于每分钟300个英文字母的盲打速度,2分钟就能写完一个算法,剩下的就是针对题目,把算法做一个优化和处理并结合其他算法,解决题目)。
② 一般常用的就是排序、数据结构、搜索算法,这些算法要能达到闭着眼睛写出来,其他算法要能够参考两下代码,马上全部写出来。
③还有一点,菜鸟写HASHMAP可能要很久,但是对于一个AC上千次的人,一般的结构和算法都是十几分钟不到就写完的,比赛关键在思考解题途径和效率。
用c语言编一段图的创建与遍历的代码
//#include
#include
#include
#define MAX_SIZE 20
typedef char VertexType;//顶点数据类型
bool visited[MAX_SIZE];
typedef struct ArcNode{
int AdjVex;
struct ArcNode *nextarc;
}ArcNode;
typedef struct VNode{
VertexType data;
ArcNode *firstarc;
}VNode,AdjList[MAX_SIZE];
typedef struct{
int vexnum,arcnum;
AdjList Vertices;
}ALGraph;
int LocateVex(ALGraph G,char v)
{
int i;
for(i=0;i<G.vexnum;i++)
{
if(G.Vertices[i].data==v) return i;
}
return -1;
}
void CreatG(ALGraph &G)
{
int i,a,b;
char m,n;
ArcNode *p,*q;
scanf("%d %d",&G.vexnum,&G.arcnum);
printf("请依次输入顶点:\n");
for(i=0;i<G.vexnum;i++)
{
flushall();
scanf("%c",&G.Vertices[i].data);
G.Vertices[i].firstarc=NULL;
}
printf("请依次输入边:\n");
for(i=0;i<G.arcnum;i++)
{
flushall();
scanf("%c %c",&m,&n);
a=LocateVex(G,m);
b=LocateVex(G,n);
p=(ArcNode *)malloc(sizeof(ArcNode));
p->AdjVex=b;
p->nextarc=G.Vertices[a].firstarc;
G.Vertices[a].firstarc=p;
q=(ArcNode *)malloc(sizeof(ArcNode));
q->AdjVex=a;
q->nextarc=G.Vertices[b].firstarc;
G.Vertices[b].firstarc=q;
}
}
int FirstAdjVex(ALGraph G,int v)
{
ArcNode *p;
p=G.Vertices[v].firstarc;
return p->AdjVex;
}
int NextAdjVex(ALGraph G,int v,int w)
{
ArcNode *p;
p=G.Vertices[v].firstarc;
while(p->nextarc)
{
return p->nextarc->AdjVex;
}
}
void DFS(ALGraph G,int v)
{
int w;
visited[v]=true;
printf("%c ",G.Vertices[v].data);
for(w=FirstAdjVex(G,v);w>=0;w=NextAdjVex(G,v,w))
if(!visited[w])
DFS(G,w);
}
void DFSTraverse(ALGraph G){
int v;
for(v=0;v<G.vexnum;v++)
visited[v]=false;
for(v=0;v<G.vexnum;v++)
if(!visited[v])
DFS(G,v);
}
void main()
{
ALGraph G;
printf("请输入图的顶点数和边数:\n");
CreatG(G);
printf("深度优先遍历结果:\n");
DFSTraverse(G);
}
希望对你有用
求大神帮写一个c语言图的深度优先遍历,和广度优先遍历??
/*深度优先*/
#include
#include
struct node/*图的顶点结构*/
{
int vertex;
int flag;
struct node *nextnode;
};
typedef struct node *graph;
struct node vertex_node[10];
void creat_graph(int *node,int n)
{
graph newnode,p;/*定义一个新结点及指针*/
int start,end,i;
for(i=0;i<n;i++)
{
start=node[i*2];/*边的起点*/
end=node[i*2+1];/*边的终点*/
newnode=(graph)malloc(sizeof(struct node));
newnode->vertex=end;/*新结点的内容为边终点处顶点的内容*/
newnode->nextnode=NULL;
p=&(vertex_node[start]);/*设置指针位置*/
while(p->nextnode!=NULL)
p=p->nextnode;/*寻找链尾*/
p->nextnode=newnode;/*在链尾处插入新结点*/
}
}
void dfs(int k)
{
graph p;
vertex_node[k].flag=1;/*将标志位置1,证明该结点已访问过*/
printf("vertex[%d]",k);
p=vertex_node[k].nextnode;/*指针指向下个结点*/
while(p!=NULL)
{
if(vertex_node[p->vertex].flag==0)/*判断该结点的标志位是否为0*/
dfs(p->vertex);/*继续遍历下个结点*/
p=p->nextnode;/*若已遍历过p指向下一个结点*/
}
}
main()
{
graph p;
int node[100],i,sn,vn;
printf("please input the number of sides:\n");
scanf("%d",&sn);/*输入无向图的边数*/
printf("please input the number of vertexes\n");
scanf("%d",&vn);
printf("please input the vertexes which connected by the sides:\n");
for(i=0;i<4*sn;i++)
scanf("%d",&node[i]);/*输入每个边所连接的两个顶点,起始及结束位置不同,每边输两次*/
for(i=1;i<=vn;i++)
{
vertex_node[i].vertex=i;/*将每个顶点的信息存入数组中*/
vertex_node[i].nextnode=NULL;
}
creat_graph(node,2*sn);/*调用函数创建邻接表*/
printf("the result is:\n");
for(i=1;i<=vn;i++)/*将邻接表内容输出*/
{
printf("vertex%d:",vertex_node[i].vertex);/*输出顶点内容*/
p=vertex_node[i].nextnode;
while(p!=NULL)
{
printf("->%3d",p->vertex);/*输出邻接顶点的内容*/
p=p->nextnode;/*指针指向下个邻接顶点*/
}
printf("\n");
}
printf("the result of depth-first search is:\n");
dfs(1);/*调用函数进行深度优先遍历*/
printf("\n");
}
/***************************广度优先*******************************/
#include
#include
struct node
{
int vertex;
struct node *nextnode;
};
typedef struct node *graph;
struct node vertex_node[10];
#define MAXQUEUE 100
int queue[MAXQUEUE];
int front = - 1;
int rear = - 1;
int visited[10];
void creat_graph(int *node, int n)
{
graph newnode, p; /*定义一个新结点及指针*/
int start, end, i;
for (i = 0; i < n; i++)
{
start = node[i *2]; /*边的起点*/
end = node[i *2+1]; /*边的终点*/
newnode = (graph)malloc(sizeof(struct node));
newnode->vertex = end; /*新结点的内容为边终点处顶点的内容*/
newnode->nextnode = NULL;
p = &(vertex_node[start]); /*设置指针位置*/
while (p->nextnode != NULL)
p = p->nextnode;
/*寻找链尾*/
p->nextnode = newnode; /*在链尾处插入新结点*/
}
}
int enqueue(int value) /*元素入队列*/
{
if (rear >= MAXQUEUE)
return - 1;
rear++; /*移动队尾指针*/
queue[rear] = value;
}
int dequeue() /*元素出队列*/
{
if (front == rear)
return - 1;
front++; /*移动队头指针*/
return queue[front];
}
void bfs(int k) /*广度优先搜索*/
{
graph p;
enqueue(k); /*元素入队*/
visited[k] = 1;
printf("vertex[%d]", k);
while (front != rear)
/*判断是否对空*/
{
k = dequeue(); /*元素出队*/
p = vertex_node[k].nextnode;
while (p != NULL)
{
if (visited[p->vertex] == 0)
/*判断其是否被访问过*/
{
enqueue(p->vertex);
visited[p->vertex] = 1; /*访问过的元素置1*/
printf("vertex[%d]", p->vertex);
}
p = p->nextnode; /*访问下一个元素*/
}
}
}
main()
{
graph p;
int node[100], i, sn, vn;
printf("please input the number of sides:\n");
scanf("%d", &sn); /*输入无向图的边数*/
printf("please input the number of vertexes\n");
scanf("%d", &vn);
printf("please input the vertexes which connected by the sides:\n");
for (i = 0; i < 4 *sn; i++)
scanf("%d", &node[i]);
/*输入每个边所连接的两个顶点,起始及结束位置不同,每边输两次*/
for (i = 1; i <= vn; i++)
{
vertex_node[i].vertex = i; /*将每个顶点的信息存入数组中*/
vertex_node[i].nextnode = NULL;
}
creat_graph(node, 2 *sn); /*调用函数创建邻接表*/
printf("the result is:\n");
for (i = 1; i <= vn; i++)
/*将邻接表内容输出*/
{
printf("vertex%d:", vertex_node[i].vertex); /*输出顶点内容*/
p = vertex_node[i].nextnode;
while (p != NULL)
{
printf("->%3d", p->vertex); /*输出邻接顶点的内容*/
p = p->nextnode; /*指针指向下个邻接顶点*/
}
printf("\n");
}
printf("the result of breadth-first search is:\n");
bfs(1); /*调用函数进行深度优先遍历*/
printf("\n");
}