漸變演算法

⑴ 漸變演算法

⑵ 非極大值抑制是什麼意思

非極大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS），顧名思義就是抑制不是極大值的元素，可以理解為局部最大搜索。這個局部代表的是一個鄰域，鄰域有兩個參數可變，一是鄰域的維數，二是鄰域的大小。

漸變圖像中每個像素的演算法是：

1、將當前像素的邊緣強度與正梯度方向和負梯度方向上的像素的邊緣強度進行比較。

2、如果當前像素的邊緣強度與具有相同方向的掩模中的其他像素相比是最大的（即，指向y方向的像素，則將其與其上方和下方的像素進行比較，垂直軸），該值將被保留。否則，該值將被抑制。

例子

例如在行人檢測中，滑動窗口經提取特徵，經分類器分類識別後，每個窗口都會得到一個分數。但是滑動窗口會導致很多窗口與其他窗口存在包含或者大部分交叉的情況。這時就需要用到NMS來選取那些鄰域里分數最高（是行人的概率最大），並且抑制那些分數低的窗口

⑶ 顏色漸變演算法

//r1, r2 是紅色 從r1 到r2.
//g: 綠色 from g1 to g2
//b: from b1 to b2
//從顏色 rgb(r1, g1, b1) 到 rgb(r2, g2, b2) 漸變
void FillFluentRect(HDC hDC, RECT rect, byte r1, byte g1, byte b1, byte r2, byte g2, byte b2)
{
int iWidth = rect.right - rect.left;
int iHeight = rect.bottom - rect.top;

short rDif = r2 - r1;
short gDif = g2 - g1;
short bDif = b2 - b1;

for(int i = 0; i < iWidth; i++)
{
byte rCur, gCur, bCur;
rCur = r1 + (short)(float)(((float)rDif/(float)iWidth)*(float)i);
gCur = g1 + (short)(float)(((float)gDif/(float)iWidth)*(float)i);
bCur = b1 + (short)(float)(((float)bDif/(float)iWidth)*(float)i);

for(int y = 0; y < iHeight; y++)
SetPixel(hDC, rect.left + i, rect.top + y,
RGB(rCur, gCur, bCur));

}
}

⑷ 感知哈希演算法

感知哈希演算法是一類哈希演算法的總稱，其作用在於生成每張圖像的「指紋」(fingerprint)字元串，比較不同圖像的指紋信息來判斷圖像的相似性。結果越接近圖像越相似。感知哈希演算法包括均值哈希（aHash）、感知哈希（pHash）和dHash（差異值哈希）。
aHash速度較快，但精確度較低；pHash則反其道而行之，精確度較高但速度較慢；dHash兼顧二者，精確度較高且速度較快。
在得到64位hash值後，使用漢明距離量化兩張圖像的相似性。漢明距離越大，圖像的相似度越小，漢明距離越小，圖像的相似度越大。

a) 縮放圖片：為了保留圖像的結構，降低圖像的信息量，需要去掉細節、大小和橫縱比的差異，建議把圖片統一縮放到8*8，共64個像素的圖片；
b) 轉化為灰度圖：把縮放後的圖片轉化為256階的灰度圖；

c) 計算平均值： 計算進行灰度處理後圖片的所有像素點的平均值；
d) 比較像素灰度值：遍歷灰度圖片每一個像素，如果大於平均值記錄為1，否則為0；
e) 構造hash值：組合64個bit位生成hash值，順序隨意但前後保持一致性即可；
f) 對比指紋：計算兩幅圖片的指紋，計算漢明距離。

感知哈希演算法可以獲得更精確的結果，它採用的是DCT（離散餘弦變換）來降低頻率。
a) 縮小尺寸
為了簡化了DCT的計算，pHash以小圖片開始（建議圖片大於8x8，32x32）。
b) 簡化色彩
與aHash相同，需要將圖片轉化成灰度圖像，進一步簡化計算量（具體演算法見aHash演算法步驟）。
c) 計算DCT
DCT是把圖片分解頻率聚集和梯狀形。這里以32x32的圖片為例。

d) 縮小DCT
DCT的結果為32x32大小的矩陣，但只需保留左上角的8x8的矩陣，這部分呈現了圖片中的最低頻率。
e) 計算平均值
如同均值哈希一樣，計算DCT的均值
f) 進一步減小DCT
根據8x8的DCT矩陣進行比較，大於等於DCT均值的設為」1」，小於DCT均值的設為「0」。圖片的整體結構保持不變的情況下，hash結果值不變。
g) 構造hash值
組合64個bit位生成hash值，順序隨意但前後保持一致性即可。
h）對比指紋：計算兩幅圖片的指紋，計算漢明距離。

相比pHash，dHash的速度更快，相比aHash，dHash在效率幾乎相同的情況下的效果要更好，它是基於漸變實現的。
a) 縮小圖片：收縮至9*8的大小，它有72的像素點；
b) 轉化為灰度圖：把縮放後的圖片轉化為256階的灰度圖。（具體演算法見aHash演算法步驟）；
c) 計算差異值：計算相鄰像素間的差異值，這樣每行9個像素之間產生了8個不同的差異，一共8行，則產生了64個差異值；
d) 比較差異值：如果前一個像素的顏色強度大於第二個像素，那麼差異值就設置為「1」，如果不大於第二個像素，就設置「0」。
e) 構造hash值：組合64個bit位生成hash值，順序隨意但前後保持一致性即可。
f) 對比指紋：計算兩幅圖片的指紋，計算漢明距離。

⑸ opengl中怎麼實現顏色插值

這是一個靜態插值演算法的效果，圖形學中插值演算法應用十分廣。如動畫。photoshop， autocAD等軟體畫曲線，還有shader中的漸變上色也是一個硬體支持的插值演算法。

Interpolation是非常低層的演算法，在圖形學中能夠說無處不在。

本程序通過設置兩個vector。然後就能夠在這兩個vector之間插入點，得到不同的效果

如兩個vector不同長度能夠得到：

假設長度同樣。就能夠得到一個扇形：

：

void interpolateTwoVectors(Vector2f &vout, Vector2f &vfir, Vector2f &vsec,
float theta, float t)
{
float a = sinf((1.0f-t) * theta) / sinf(theta);
float b = sinf(t * theta) / sinf(theta);

vout.x = a * vfir.x + b * vsec.x;
vout.y = a * vfir.y + b * vsec.y;
}

三）產生頂點緩沖：

void createGeoAndBuffer()
{
Vector2f vers[SEGMENTS*2+2];
Vector2f vfir(1.f, 0.f);
Vector2f vsec(-1.f/sqrtf(2.0f), 1.f/sqrtf(2.0f));
vers[1] = vfir, vers[3] = vsec;

float theta = calVecTheta(vfir, vsec);
for (int i = 4, d = 1; i < SEGMENTS*2+2; i += 2, d++)
{
interpolateTwoVectors(vers[i+1], vfir, vsec, theta,
float(d) / (float)SEGMENTS);
}

glGenBuffers(1, &VBO);//注意是1, &VBO
glBindBuffer(GL_ARRAY_BUFFER, VBO);
glBufferData(GL_ARRAY_BUFFER, sizeof(vers), vers, GL_STATIC_DRAW);
}

以上就是基本的演算法代碼了。

⑹ 二十五分之六乘以二十四有什麼漸變演算法

6/25*24
=6*（25-1）/25
=6*(1-1/25)
=6*(1-0.04)
=6-0.24
=5.76

⑺ 8.51+0.75-3.5怎麼簡便運算

簡便運算的方法如下：
1、先用8.51減去3.5得到5.01.
2、再用5.01加上0.75得到答案5.76。因為8.51加0.75需要進位換算，而0.75減3.5得到的是負數也不方便，但是8.51減去3.5可以直接得到答案5.01，而5.01加0.75也不用進位換算，可以直接得到5.76.所以8.51+0.75-3.5的漸變演算法就如上所說。

⑻ 圖形圖像軟體中對兩個色彩進行線性漸變的演算法是什麼是以AB兩點色彩（假設為rgb制）的三個參數以及

會java嗎？這一段我用於生成漸變色的代碼，演算法挺簡單的，手機能看得清楚嗎？

	privatevoidaddTwoColor(ColorbeginColor,ColorendColor,intstep){
		//用浮點數組存儲RGB3色，java中顏色值是0-255
		float[]begin=beginColor.getRGBColorComponents(null);//開始的顏色
		float[]end=endColor.getRGBColorComponents(null);//介紹的顏色

		//這段代碼是生成兩個顏色之間step數量個漸變色
		//沒明白你的問題的後半部分，猜測也是要求生成兩個顏色之間
		//的N個漸變色，即使我理解錯，應該問題不大，反正演算法簡單，
		//你一看也就明白
		for(intj=0;j<step;j++){
			floatf[]=newfloat[3];
			for(inti=0;i<3;i++){
			//這個就是演算法，RGB三色都按同樣的演算法
				f[i]=begin[i]-(begin[i]-end[i])*j/step;
			}
			Colorcolor=newColor(f[0],f[1],f[2]);
			this.colorList.add(color);
		}
	}

⑼ 0.83+0.79+0.17+12.11能簡便 嗎

巧算0.83+0.79+0.17+12.11
解題思路:四則運算規則(按順序計算,先算乘除後算加減,有括弧先算括弧,有乘方先算乘方)即脫式運算(遞等式計算)需在該原則前提下進行
解題過程:
0.83+0.79+0.17+12.11

=0.83+0.17+（12.11+0.79）

=1+12.9

=13.9

(9)漸變演算法擴展閱讀~豎式計算-計算結果:兩個加數的個位對齊,再分別在相同計數單位上的數相加,相加結果滿10則向高位進1,高位相加需要累加低位進1的結果。
解題過程:
步驟一:0+0.9=0.9 小數部分加法計算

步驟二:1+2=3

步驟三:0+1=1

根據以上計算步驟組合計算結果為13.9

存疑請追問,滿意請採納

⑽ 這個多項式的乘法該怎樣簡便

-3（2a+3b）-1/3(6a-12b)是嗎啊？
=-6a-9b-2a+4b
=-8a-5b

或是 -3（2a+3b）×1/3(6a-12b)啊？
=-(2a+3b)(6a-12b)
=12a^2+18ab-24ab-36b^2
=12a^2-6ab+36b^2