渐变算法
⑴ 渐变算法
⑵ 非极大值抑制是什么意思
非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS），顾名思义就是抑制不是极大值的元素，可以理解为局部最大搜索。这个局部代表的是一个邻域，邻域有两个参数可变，一是邻域的维数，二是邻域的大小。
渐变图像中每个像素的算法是：
1、将当前像素的边缘强度与正梯度方向和负梯度方向上的像素的边缘强度进行比较。
2、如果当前像素的边缘强度与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，则将其与其上方和下方的像素进行比较，垂直轴），该值将被保留。否则，该值将被抑制。
例子
例如在行人检测中，滑动窗口经提取特征，经分类器分类识别后，每个窗口都会得到一个分数。但是滑动窗口会导致很多窗口与其他窗口存在包含或者大部分交叉的情况。这时就需要用到NMS来选取那些邻域里分数最高（是行人的概率最大），并且抑制那些分数低的窗口
⑶ 颜色渐变算法
//r1, r2 是红色 从r1 到r2.
//g: 绿色 from g1 to g2
//b: from b1 to b2
//从颜色 rgb(r1, g1, b1) 到 rgb(r2, g2, b2) 渐变
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 感知哈希算法
感知哈希算法是一类哈希算法的总称，其作用在于生成每张图像的“指纹”(fingerprint)字符串，比较不同图像的指纹信息来判断图像的相似性。结果越接近图像越相似。感知哈希算法包括均值哈希（aHash）、感知哈希（pHash）和dHash（差异值哈希）。
aHash速度较快，但精确度较低；pHash则反其道而行之，精确度较高但速度较慢；dHash兼顾二者，精确度较高且速度较快。
在得到64位hash值后，使用汉明距离量化两张图像的相似性。汉明距离越大，图像的相似度越小，汉明距离越小，图像的相似度越大。
a) 缩放图片：为了保留图像的结构，降低图像的信息量，需要去掉细节、大小和横纵比的差异，建议把图片统一缩放到8*8，共64个像素的图片；
b) 转化为灰度图：把缩放后的图片转化为256阶的灰度图；
c) 计算平均值： 计算进行灰度处理后图片的所有像素点的平均值；
d) 比较像素灰度值：遍历灰度图片每一个像素，如果大于平均值记录为1，否则为0；
e) 构造hash值：组合64个bit位生成hash值，顺序随意但前后保持一致性即可；
f) 对比指纹：计算两幅图片的指纹，计算汉明距离。
感知哈希算法可以获得更精确的结果，它采用的是DCT（离散余弦变换）来降低频率。
a) 缩小尺寸
为了简化了DCT的计算，pHash以小图片开始（建议图片大于8x8，32x32）。
b) 简化色彩
与aHash相同，需要将图片转化成灰度图像，进一步简化计算量（具体算法见aHash算法步骤）。
c) 计算DCT
DCT是把图片分解频率聚集和梯状形。这里以32x32的图片为例。
d) 缩小DCT
DCT的结果为32x32大小的矩阵，但只需保留左上角的8x8的矩阵，这部分呈现了图片中的最低频率。
e) 计算平均值
如同均值哈希一样，计算DCT的均值
f) 进一步减小DCT
根据8x8的DCT矩阵进行比较，大于等于DCT均值的设为”1”，小于DCT均值的设为“0”。图片的整体结构保持不变的情况下，hash结果值不变。
g) 构造hash值
组合64个bit位生成hash值，顺序随意但前后保持一致性即可。
h）对比指纹：计算两幅图片的指纹，计算汉明距离。
相比pHash，dHash的速度更快，相比aHash，dHash在效率几乎相同的情况下的效果要更好，它是基于渐变实现的。
a) 缩小图片：收缩至9*8的大小，它有72的像素点；
b) 转化为灰度图：把缩放后的图片转化为256阶的灰度图。（具体算法见aHash算法步骤）；
c) 计算差异值：计算相邻像素间的差异值，这样每行9个像素之间产生了8个不同的差异，一共8行，则产生了64个差异值；
d) 比较差异值：如果前一个像素的颜色强度大于第二个像素，那么差异值就设置为“1”，如果不大于第二个像素，就设置“0”。
e) 构造hash值：组合64个bit位生成hash值，顺序随意但前后保持一致性即可。
f) 对比指纹：计算两幅图片的指纹，计算汉明距离。
⑸ opengl中怎么实现颜色插值
这是一个静态插值算法的效果，图形学中插值算法应用十分广。如动画。photoshop， autocAD等软件画曲线，还有shader中的渐变上色也是一个硬件支持的插值算法。
Interpolation是非常低层的算法，在图形学中能够说无处不在。
本程序通过设置两个vector。然后就能够在这两个vector之间插入点，得到不同的效果
如两个vector不同长度能够得到：
假设长度同样。就能够得到一个扇形：
：
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）产生顶点缓冲：
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);
}
以上就是基本的算法代码了。
⑹ 二十五分之六乘以二十四有什么渐变算法
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怎么简便运算
简便运算的方法如下：
1、先用8.51减去3.5得到5.01.
2、再用5.01加上0.75得到答案5.76。因为8.51加0.75需要进位换算，而0.75减3.5得到的是负数也不方便，但是8.51减去3.5可以直接得到答案5.01，而5.01加0.75也不用进位换算，可以直接得到5.76.所以8.51+0.75-3.5的渐变算法就如上所说。
⑻ 图形图像软件中对两个色彩进行线性渐变的算法是什么是以AB两点色彩（假设为rgb制）的三个参数以及
会java吗？这一段我用于生成渐变色的代码，算法挺简单的，手机能看得清楚吗？
privatevoidaddTwoColor(ColorbeginColor,ColorendColor,intstep){
//用浮点数组存储RGB3色，java中颜色值是0-255
float[]begin=beginColor.getRGBColorComponents(null);//开始的颜色
float[]end=endColor.getRGBColorComponents(null);//介绍的颜色
//这段代码是生成两个颜色之间step数量个渐变色
//没明白你的问题的后半部分，猜测也是要求生成两个颜色之间
//的N个渐变色，即使我理解错，应该问题不大，反正算法简单，
//你一看也就明白
for(intj=0;j<step;j++){
floatf[]=newfloat[3];
for(inti=0;i<3;i++){
//这个就是算法，RGB三色都按同样的算法
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能简便 吗
巧算0.83+0.79+0.17+12.11
解题思路:四则运算规则(按顺序计算,先算乘除后算加减,有括号先算括号,有乘方先算乘方)即脱式运算(递等式计算)需在该原则前提下进行
解题过程:
0.83+0.79+0.17+12.11
=0.83+0.17+（12.11+0.79）
=1+12.9
=13.9
(9)渐变算法扩展阅读~竖式计算-计算结果:两个加数的个位对齐,再分别在相同计数单位上的数相加,相加结果满10则向高位进1,高位相加需要累加低位进1的结果。
解题过程:
步骤一:0+0.9=0.9 小数部分加法计算
步骤二:1+2=3
步骤三:0+1=1
根据以上计算步骤组合计算结果为13.9
存疑请追问,满意请采纳
⑽ 这个多项式的乘法该怎样简便
-3（2a+3b）-1/3(6a-12b)是吗啊？
=-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