怎么用C++进行图像的分割 20C

用C++语言编写程序实现植物图像叶片分割,要求将图片中的叶片与图像背景分离然后统计叶片的个数。

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![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201905/07/1557240594_762726.png) 就我这里有个二值化后的图了 然后投影在X轴上, 如何根据图象的宽度剧烈变化的那个点把图象分割成2部分呢? 就羽毛和很长一截的屁股切开。如图 已有代码如下: clc,clear I=imread('1.bmp'); I=rgb2gray(I); imshow(I); %输出直方图 figure;imhist(I); T2=graythresh(I); BW2=im2bw(I,T2);%Otus阈值进行分割 figure;imshow(BW2),title('Otus阈值进行分割'); nhood = true(9); openBWao = imopen(BW2,nhood);%形态学关操作 figure, imshow(openBWao)%显示边缘光滑后的图像 T = openBWao; [m, n]=size(T); % 求垂直投影 for y=1:n S(y)=sum(T(1:m,y)); end y=1:n; figure plot(y,S(y)); title('垂直投影'); ``` ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201905/07/1557240192_348647.png) ```

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**下面是将density peaks密度峰值算法用于图像处理的改进代码,出现错误,希望大神帮忙看一下怎么改正。 ** ``` clear all close all % disp('The only input needed is a distance matrix file') % disp('The format of this file should be: ') % disp('Column 1: id of element i') % disp('Column 2: id of element j') % disp('Column 3: dist(i,j)') % mdist=input('name of the distance matrix file (with single quotes)?\n'); % disp('Reading input distance matrix') % xx=load(mdist); % xx = load('D:\example_distances.dat') %x = load('C:\UseTraceOfAllUsers.txt'); % 从文件中读取数据 x = imread('naochuxue.jpg'); x=double(x); minX = min(x); maxX = max(x);%取较大值 ran = maxX - minX; nx(:,1) = (x(:,1) - minX(1,1)) / ran(1,1); nx(:,2) = (x(:,2) - minX(1,2)) / ran(1,2); dist = pdist2(nx, nx); N = size(dist,1);%%第一个维度的长度,相当于文件的行数(即距离的总个数) xx = zeros((N-1)*N/2, 3);%初始化为零 idx = 1; % 这里不考虑对角线元素 for i=1:N for j=i+1:N xx(idx, 1) = i; xx(idx, 2) = j; xx(idx, 3) = dist(i, j); idx = idx + 1; end end N = size(xx, 1); ND=max(xx(:,2)); NL=max(xx(:,1)); if (NL>ND) ND=NL; end % N=size(xx,1); % for i=1:ND % for j=1:ND % dist(i,j)=0; % end % end % for i=1:N % ii=xx(i,1); % jj=xx(i,2); % dist(ii,jj)=xx(i,3); % dist(jj,ii)=xx(i,3); % end % percent=2; % fprintf('average percentage of neighbours (hard coded): %5.6f\n', percent); % % position=round(N*percent/100); % sda=sort(xx(:,3)); % dc=sda(position); dc = 0.15; %计算局部密度 rho (利用 Gaussian 核) fprintf('Computing Rho with gaussian kernel of radius: %12.6f\n', dc); % 将每个数据点的 rho 值初始化为零 for i=1:ND rho(i)=0.; end % % Gaussian kernel % for i=1:ND-1 for j=i+1:ND rho(i)=rho(i)+exp(-(dist(i,j)/dc)*(dist(i,j)/dc)); rho(j)=rho(j)+exp(-(dist(i,j)/dc)*(dist(i,j)/dc)); end end % % "Cut off" kernel % % for i=1:ND-1 % for j=i+1:ND % if (dist(i,j)<dc)S % rho(i)=rho(i)+1.; % rho(j)=rho(j)+1.; % end % end % end % 先求矩阵列最大值,再求最大值,最后得到所有距离值中的最大值 maxd=max(max(dist)); % 将 rho 按降序排列,ordrho 保持序 [rho_sorted,ordrho]=sort(rho,'descend'); % 处理 rho 值最大的数据点 delta(ordrho(1))=-1.; nneigh(ordrho(1))=0; % 生成 delta 和 nneigh 数组 for ii=2:ND delta(ordrho(ii))=maxd; for jj=1:ii-1 if(dist(ordrho(ii),ordrho(jj))<delta(ordrho(ii))) delta(ordrho(ii))=dist(ordrho(ii),ordrho(jj)); nneigh(ordrho(ii))=ordrho(jj); % 记录 rho 值更大的数据点中与 ordrho(ii) 距离最近的点的编号 ordrho(jj) end end end % 生成 rho 值最大数据点的 delta 值 delta(ordrho(1))=max(delta(:)); % 决策图 disp('Generated file:DECISION GRAPH') disp('column 1:Density') disp('column 2:Delta') fid = fopen('DECISION_GRAPH', 'w'); for i=1:ND fprintf(fid, '%6.2f %6.2f\n', rho(i),delta(i)); end % 选择一个围住类中心的矩形 disp('Select a rectangle enclosing cluster centers') scrsz = get(0,'ScreenSize'); figure('Position',[6 72 scrsz(3)/4. scrsz(4)/1.3]); for i=1:ND ind(i)=i; gamma(i)=rho(i)*delta(i); end subplot(2,1,1) tt=plot(rho(:),delta(:),'o','MarkerSize',5,'MarkerFaceColor','k','MarkerEdgeColor','k'); title ('Decision Graph','FontSize',15.0) xlabel ('\rho') ylabel ('\delta') % 利用 rho 和 delta 画出一个决策图 subplot(2,1,1) rect = getrect(1); rhomin=rect(1); deltamin=rect(4); % 初始化 cluster 个数 NCLUST=0; % cl 为归属标志数组,cl(i)=j 表示第 i 号数据点归属于第 j 个 cluster % 将 cl 初始化为 -1 for i=1:ND cl(i)=-1; end % 在矩形区域内统计数据点(即聚类中心)的个数 for i=1:ND if ( (rho(i)>rhomin) && (delta(i)>deltamin)) NCLUST=NCLUST+1; cl(i)=NCLUST; icl(NCLUST)=i; end end fprintf('NUMBER OF CLUSTERS: %i \n', NCLUST); disp('Performing assignation') %assignation % 将其他数据点归类 (assignation) for i=1:ND if (cl(ordrho(i))==1) cl(ordrho(i))=cl(nneigh(ordrho(i))); end end %halo for i=1:ND halo(i)=cl(i); end if (NCLUST>1) % 初始化数组 bord_rho 为 0,每个 cluster 定义一个 bord_rho 值 for i=1:NCLUST bord_rho(i)=0.; end for i=1:ND-1 for j=i+1:ND % 距离足够小但不属于同一个 cluster 的 i 和 j if ((cl(i)~=cl(j))&& (dist(i,j)<=dc)) rho_aver=(rho(i)+rho(j))/2.;% 取 i,j 两点的平均局部密度 if (rho_aver>bord_rho(cl(i))) bord_rho(cl(i))=rho_aver; end if (rho_aver>bord_rho(cl(j))) bord_rho(cl(j))=rho_aver; end end end end for i=1:ND if (rho(i)<bord_rho(cl(i))) halo(i)=0; end end end % 逐一处理每个 cluster for i=1:NCLUST nc=0; nh=0; for j=1:ND if (cl(j)==i) nc=nc+1; end if (halo(j)==i) nh=nh+1; end end fprintf('CLUSTER: %i CENTER: %i ELEMENTS: %i CORE: %i HALO: %i \n', i,icl(i),nc,nh,nc-nh); end cmap=colormap; for i=1:NCLUST ic=int8((i*64.)/(NCLUST*1.)); subplot(2,1,1) hold on plot(rho(icl(i)),delta(icl(i)),'o','MarkerSize',8,'MarkerFaceColor',cmap(ic,:),'MarkerEdgeColor',cmap(ic,:)); end subplot(2,1,2) disp('Performing 2D nonclassical multidimensional scaling') Y1 = mdscale(dist, 2, 'criterion','metricstress'); plot(Y1(:,1),Y1(:,2),'o','MarkerSize',2,'MarkerFaceColor','k','MarkerEdgeColor','k'); title ('2D Nonclassical multidimensional scaling','FontSize',15.0) xlabel ('X') ylabel ('Y') for i=1:ND A(i,1)=0.; A(i,2)=0.; end for i=1:NCLUST nn=0; ic=int8((i*64.)/(NCLUST*1.)); for j=1:ND if (halo(j)==i) nn=nn+1; A(nn,1)=Y1(j,1); A(nn,2)=Y1(j,2); end end hold on plot(A(1:nn,1),A(1:nn,2),'o','MarkerSize',2,'MarkerFaceColor',cmap(ic,:),'MarkerEdgeColor',cmap(ic,:)); end %for i=1:ND % if (halo(i)>0) % ic=int8((halo(i)*64.)/(NCLUST*1.)); % hold on % plot(Y1(i,1),Y1(i,2),'o','MarkerSize',2,'MarkerFaceColor',cmap(ic,:),'MarkerEdgeColor',cmap(ic,:)); % end %end faa = fopen('CLUSTER_ASSIGNATION', 'w'); disp('Generated file:CLUSTER_ASSIGNATION') disp('column 1:element id') disp('column 2:cluster assignation without halo control') disp('column 3:cluster assignation with halo control') for i=1:ND fprintf(faa, '%i %i %i\n',i,cl(i),halo(i)); end ``` 出现错误如图: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201706/22/1498120800_672378.png)

图像切割:根据坐标点将二值化图像进行切割

把人体的颈部、肩部、肘部、腕部 进行切割。由图像上这些关节点的坐标位置进行(位置已知) 360° 射线探测,直到遇到白色像素,各方向探测线长 度记为L( i) , 0≤i < 180,找到过该点最短的一条切割 线。如图所示。 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201903/18/1552892265_284625.png) 请问要怎样实现射线探测,以及用什么工具更好实现。希望大家能给出一个好的方向。

帮忙看看这段程序怎么对图像M进行的分块,谢谢!

function patches= compute_patches(M, block_size,step) % figure % imshow(M) M = M(3:end-2,3:end-2); % % % figure imshow(M) [r,c]= size(M);%M的尺寸, if ~exist('step','var') step = round(max(r,c)/400*block_size); end [xc,yc] = meshgrid(0:step:c,0:step:r);tep:c; %yc是c+1列,元素是0:step:r; rm_ind = ((xc+block_size)>c)|((yc+block_size)>r); xc(rm_ind) = []; yc(rm_ind) = []; pathch_num = numel(xc); patches = zeros(pathch_num,block_size*block_size); for i = 1:block_size for j = 1:block_size ind = sub2ind(size(M),yc+i,xc+j); patches(:,(i-1)*block_size+j) = M(ind(:)); end end patches = patches';

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使用threshold函数进行OTSU阈值分割时系统报错如下![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201911/08/1573144519_612700.png) 其中,h是HSV图分割通道后得到的H通道。 但是点击这 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201911/08/1573144573_805052.png) 又能得到otsu分割后的图像,如下 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201911/08/1573144656_332916.png) 从左到右依次为原图,HSV图,H通道,otsu分割后的图 请问出现这种异常的原因及怎么修改 还有就是,既然能得到图像,不管这个报错会不会有什么影响。

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![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201506/09/1433838626_810262.png) 大师们,帮我解决一下这问题吧,谢谢谢谢·

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opencv 二值图像怎么样边缘平滑

![处理后的二值图 和结果图像](https://img-ask.csdn.net/upload/201704/01/1491041975_725205.jpg) 做一个绿背景抠像的程序, 摄像头获取的图像,我二值化获得掩码图像后,如图左边,然后利用掩码扣到结果图像如右边,我现在想知道怎样把这样的锯齿去掉呀。 就是对二值图像怎么样的操作 才能让边缘看起来平滑。 我用过 blur 函数。 int height = dstBw.rows; int width = dstBw.cols; blur(dstBw, hua, Size(3,3)); for (int i = 0; i < height; i++) { uchar* p = hua.ptr<uchar>(i); for (int j = 0; j < width; j++) { if (p[j] < 1) p[j] = 0; else p[j] = 255; } } } dstBw 就是平滑前的二值图。用来这个函数 还是这样,效果没有, 哪位给个建议 新人没c币 ,再次叩谢

做人脸识别算法,在进行肤色分割时遇到一些问题,求大神帮助!

在做人脸识别算法的肤色分割时遇到一些问题,求大神帮助! 对图像进行光线补偿后,把图像从RGB空间转换到YCbCr空间,然后根据已经统计好的肤色模型计算其肤色相似度,最后转换为灰度图,可是转换后结果如图所示: ![转换前](https://img-ask.csdn.net/upload/201507/11/1436597244_849347.jpg) ![转换后](https://img-ask.csdn.net/upload/201507/11/1436597469_37375.png) 代码如下,求大神帮看看哪里出了问题!大谢! %fR1/fG1/fB1均为光线补偿后的图像数据: %彩色空间转换 fCb1=128-0.147*fR1-0.289*fG1+0.436*fB1; fCr1=128+0.615*fR1-0.515*fG1-0.100*fB1; %肤色似度灰度图 C=[175.1301 10.1450;10.145 89.4567];m=[110.4367 138.6389]; for i=1:x for j=1:y x=[fCb1(i,j),fCr1(i,j)]; fhui(i,j)=exp(-0.5*(x-m)*inv(C)*(x-m)'); end end fhuimax=max(max(fhui)); fhui=(fhui/fhuimax)*255; figure,imshow(fhui,[min(min(fhui)),max(max(fhui))]); %灰度化后的图像

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代码如下: f=imread('C_13_Binery.jpg');%读取图像 [m,n,p]=size(f); a=zeros(1,256); b=zeros(1,256); c=zeros(1,256); for i=1:m for j=1:n a(f(i,j,1)+1)=a(f(i,j,1)+1)+1; end end for i=1:m for j=1:n b(f(i,j,2)+1)=b(f(i,j,2)+1)+1; end end for i=1:m for j=1:n c(f(i,j,3)+1)=c(f(i,j,3)+1)+1; end end figure(2),bar(a); title('红色分量的灰度直方图') xlabel('灰度值') ylabel('出现个数') figure(3),bar(b); title('绿色分量的灰度直方图') xlabel('灰度值') ylabel('出现个数') figure(4),bar(c); title('蓝色分量的灰度直方图') xlabel('灰度值') ylabel('出现个数') 请好心人给个注释,谢谢!!!

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# 现在需要对一些LED芯片进行缺陷识别,如下图 、 、 ![![![![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201802/01/1517422353_811669.png)图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201802/01/1517422340_806002.png)图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201802/01/1517422331_426354.png)图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201802/01/1517422317_828189.png) ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201802/01/1517423021_216118.png) 、 、 ## 目标任务是识别图片里的 **黑点 和线状异物** ,目前的方法是 原图-灰度化-滤波-边缘提取 该算法最后的结果如下: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201802/01/1517423504_425725.png) ## 这种处理过后只是把边缘检测出来 希望把边缘内部缺陷也保留 ## 、 、 ## 对一些黑点识别到这样子 结果很一般,希望各位大神能在图像处理的流程上面给一些建议,比如说是否需要阈值分割 或者 边缘提取之后还可以做些什么之类的 ## ## 一些处理比较好的图片(不知道具体处理流程)如果可以还原一下算法就更好了,或者最终可以达到这个效果 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201802/01/1517422976_397360.png) ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201802/01/1517423397_550319.png) 、 、 # 希望各位大神指教!

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去上golang docker图像导致分割错误

<div class="post-text" itemprop="text"> <p>I'm trying to run a Go web app in a docker image. When installing dependencies via <strong>RUN go get</strong>, I get a segmentation fault. When installing dependencies and running <strong>go build</strong> locally, I'm able to compile correctly.</p> <p>I have tried using glide and dep to vendor my dependencies, but I am not sure if dependency management is the issue here. I am also unsure why when using the <code>-v</code> flag in <code>go get -v</code>, the last dependency being installed is <code>github.com/user/hftl/app</code>, which is the directory that I'm copying all my <code>.go</code> files to in the container.</p> <p>I'm using Docker For Mac.</p> <p><strong>Output of running docker build ./</strong></p> <pre><code>Sending build context to Docker daemon 11.78MB Step 1/9 : FROM golang:1.10 ---&gt; 1c1309ff8e0d Step 2/9 : ARG app_env ---&gt; Using cache ---&gt; 4a9c7610a671 Step 3/9 : ENV APP_ENV $app_env ---&gt; Using cache ---&gt; 577846d489df Step 4/9 : COPY ./app /go/src/github.com/user/hftl/app ---&gt; 4a531e5ed4c1 Step 5/9 : WORKDIR /go/src/github.com/user/hftl/app Removing intermediate container 5b21fc994dba ---&gt; 878133804037 Step 6/9 : RUN go get -v ---&gt; Running in a8ba8b45ffcc github.com/gin-gonic/gin (download) github.com/gin-contrib/sse (download) github.com/golang/protobuf (download) github.com/ugorji/go (download) Fetching https://gopkg.in/go-playground/validator.v8?go-get=1 Parsing meta tags from https://gopkg.in/go-playground/validator.v8?go-get=1 (status code 200) get "gopkg.in/go-playground/validator.v8": found meta tag get.metaImport{Prefix:"gopkg.in/go-playground/validator.v8", VCS:"git", RepoRoot:"https://gopkg.in/go-playground/validator.v8"} at https://gopkg.in/go-playground/validator.v8?go-get=1 gopkg.in/go-playground/validator.v8 (download) Fetching https://gopkg.in/yaml.v2?go-get=1 Parsing meta tags from https://gopkg.in/yaml.v2?go-get=1 (status code 200) get "gopkg.in/yaml.v2": found meta tag get.metaImport{Prefix:"gopkg.in/yaml.v2", VCS:"git", RepoRoot:"https://gopkg.in/yaml.v2"} at https://gopkg.in/yaml.v2?go-get=1 gopkg.in/yaml.v2 (download) github.com/mattn/go-isatty (download) github.com/kelseyhightower/envconfig (download) github.com/lib/pq (download) github.com/lib/pq/oid github.com/gin-gonic/gin/json github.com/gin-contrib/sse github.com/golang/protobuf/proto gopkg.in/go-playground/validator.v8 github.com/ugorji/go/codec gopkg.in/yaml.v2 github.com/mattn/go-isatty github.com/kelseyhightower/envconfig github.com/lib/pq github.com/gin-gonic/gin/render github.com/gin-gonic/gin/binding github.com/gin-gonic/gin github.com/user/hftl/app go tool link: signal: segmentation fault The command '/bin/sh -c go get -v' returned a non-zero code: 1 </code></pre> <p><strong>My Dockerfile:</strong></p> <pre><code>FROM golang:1.10 ARG app_env # assign app_env variable from build -&gt; APP_ENV in container shell # can either be dev or production: set in docker-compose.yml under 'web' ENV APP_ENV $app_env # copy app directory to container COPY ./app /go/src/github.com/user/hftl/app # all container commands run from this path WORKDIR /go/src/github.com/user/hftl/app # install go deps and build binary RUN go get -v RUN go build # start the server # hot-reload via pilu/fresh on save of a Go file CMD if [ ${APP_ENV} = production ]; then \ app; \ else \ go get github.com/pilu/fresh &amp;&amp; \ fresh; \ fi EXPOSE 8080 </code></pre> <p>[EDIT 1]:</p> <p>I changed the <code>FROM golang:1.10</code> to <code>FROM golang:1.9.4</code> at the top of my Dockerfile and it seems to have resolved the issue, so it must be a problem with the official go 1.10 image. If anyone could clarify why <code>go tool link</code> would produce a segmentation fault on 1.10, but not 1.9.4, that would be wonderful.</p> </div>

Windows 10 64位分割时使用Fitz将PDF转换为图像的错误

<div class="post-text" itemprop="text"> <p>I am compiling the following program on OSX and Windows (VM)</p> <pre><code>package main import ( "fmt" fitz "github.com/gen2brain/go-fitz" ) func main() { doc, err := fitz.New("ML-XX-XX-XX.000_REV1.pdf") if err != nil { panic(err) } fmt.Println("finished") defer doc.Close() } </code></pre> <p>On OSX This runs absolutely fine, on Windows I get a segmentation fault, and the output message (in command prompt) of <code>exit status 3221225477</code></p> <p>Googling around this seems like a buffer overflow, but not completely sure how to debug/deal with it. I thought it was a path issue (e.g <code>C:\\Users\me\pdfs\ML-XX-XX-XX.000_REV1.pdf</code> but seems not as I copied the pdf right next to the code.</p> <p>I'm using the library for PDF-PNG <a href="https://github.com/gen2brain/go-fitz" rel="nofollow noreferrer">here</a></p> </div>

Normalized Cut添加线性约束

请问有人研究过**Normalized Cuts Revisited: A Reformulation for Segmentation with Linear Grouping Constraints 和Fast Normalized Cut with Linear Constraints **这两篇论文吗?关于Normalized Cut 添加线性约束Bv=c的问题。 一张图实际上是一个矩阵,我们要将分为A和B两类。我们人工选择了一小部分点标记为A 一小部分标记为B,我们怎么用Bv=c来表示这个线性约束。v是我们实际的解,v的元只能是1和-1,分别表示点属于A和B。 有论文代码的更好。不胜感激。

dxf如何画出只有轮廓的图形(包括多边形)

本人现在正在做着gerber文件转dxf文件,虽然最后很艰辛地将之转换了过来,但是上司要求将dxf中所画的图形轮廓化(意思是本来通过dxflib转化出来的图形都是实心的,后来自己又重新将实心自己写代码重绘,将实心图形都变换成了边框.)但是要求是将任意一个实体转化为边框,其中就包括多边形,本人思考了大半个月,尝试了数种方法都解决不了(举个例子:我想过两个方法:1. 每画一个图形都去判断数组上是否存在该点是已经被使用了,这样可以分析去重叠区域,进而得知多边形的折点,但这样做的话会有个很大的弊端就是需要将所有的图形化成一个个的点,用点再去一次次判断,因为比如说两个长方形部分重叠,重叠一部分的话通过四个顶点的范围判断是不准确的,所以要换成一个个点去判断,这样会导致运行量巨大,并不现实. 2.就是先将gerber化成图片(bmp\jpg),再通过opencv的canny轮廓算法去找出每个实体的轮廓并画出来,再通过图片转成dxf,但由于这样转回来的dxf的图形会出现很尴尬的问题:canny检测的图形再画的,但导致图形轮廓不规则(换句话就是说会出现锯齿\凹凸等情况,同时坐标的大小耶发生了变化.)我曾使用各种滤波耶无法解决这个问题.)因此,想请教一下:希望有此经验或者能有解决方向的大师指点一下方向或解决方法.

Rock, Scissors, Paper

Bart's sister Lisa has created a new civilization on a two-dimensional grid. At the outset each grid location may be occupied by one of three life forms: Rocks, Scissors, or Papers. Each day, differing life forms occupying horizontally or vertically adjacent grid locations wage war. In each war, Rocks always defeat Scissors, Scissors always defeat Papers, and Papers always defeat Rocks. At the end of the day, the victor expands its territory to include the loser's grid position. The loser vacates the position. Your job is to determine the territory occupied by each life form after n days. Input The first line of input contains t, the number of test cases. Each test case begins with three integers not greater than 100: r and c, the number of rows and columns in the grid, and n. The grid is represented by the r lines that follow, each with c characters. Each character in the grid is R, S, or P, indicating that it is occupied by Rocks, Scissors, or Papers respectively. Output For each test case, print the grid as it appears at the end of the nth day. Leave an empty line between the output for successive test cases. Sample Input 2 3 3 1 RRR RSR RRR 3 4 2 RSPR SPRS PRSP Sample Output RRR RRR RRR RRRS RRSP RSPR

请教一下matlab柱状图的画法

![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201905/19/1558272758_481269.png) 请问这样的图怎么画呀。 如何做到每五个一组,每组内有五中不同颜色的柱状图?

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这份面试清单是从我 2015 年做了 TeamLeader 之后开始收集的,一方面是给公司招聘用,另一方面是想用它来挖掘在 Java 技术栈中,还有那些知识点是我不知道的,我想找到这些技术盲点,然后修复它,以此来提高自己的技术水平。虽然我是从 2009 年就开始参加编程工作了,但我依旧觉得自己现在要学的东西很多,并且学习这些知识,让我很有成就感和满足感,那所以何乐而不为呢? 说回面试的事,这份面试...

winfrom中嵌套html,跟html的交互

winfrom中嵌套html,跟html的交互,源码就在里面一看就懂,很简单

玩转Python-Python3基础入门

总课时80+,提供源码和相关资料 本课程从Python零基础到纯Python项目实战。内容详细,案例丰富,覆盖了Python知识的方方面面,学完后不仅对Python知识有个系统化的了解,让你从Python小白变编程大牛! 课程包含: 1.python安装 2.变量、数据类型和运算符 3.选择结构 4.循环结构 5.函数和模块 6.文件读写 7.了解面向对象 8.异常处理

程序员的兼职技能课

获取讲师答疑方式: 在付费视频第一节(触摸命令_ALL)片头有二维码及加群流程介绍 限时福利 原价99元,今日仅需39元!购课添加小助手(微信号:itxy41)按提示还可领取价值800元的编程大礼包! 讲师介绍: 苏奕嘉&nbsp;前阿里UC项目工程师 脚本开发平台官方认证满级(六级)开发者。 我将如何教会你通过【定制脚本】赚到你人生的第一桶金? 零基础程序定制脚本开发课程,是完全针对零脚本开发经验的小白而设计,课程内容共分为3大阶段: ①前期将带你掌握Q开发语言和界面交互开发能力; ②中期通过实战来制作有具体需求的定制脚本; ③后期将解锁脚本的更高阶玩法,打通任督二脉; ④应用定制脚本合法赚取额外收入的完整经验分享,带你通过程序定制脚本开发这项副业,赚取到你的第一桶金!

HoloLens2开发入门教程

本课程为HoloLens2开发入门教程,讲解部署开发环境,安装VS2019,Unity版本,Windows SDK,创建Unity项目,讲解如何使用MRTK,编辑器模拟手势交互,打包VS工程并编译部署应用到HoloLens上等。

基于VHDL的16位ALU简易设计

基于VHDL的16位ALU简易设计,可完成基本的加减、带进位加减、或、与等运算。

MFC一站式终极全套课程包

该套餐共包含从C小白到C++到MFC的全部课程,整套学下来绝对成为一名C++大牛!!!

利用Verilog实现数字秒表(基本逻辑设计分频器练习)

设置复位开关。当按下复位开关时,秒表清零并做好计时准备。在任何情况下只要按下复位开关,秒表都要无条件地进行复位操作,即使是在计时过程中也要无条件地进行清零操作。 设置启/停开关。当按下启/停开关后,将

董付国老师Python全栈学习优惠套餐

购买套餐的朋友可以关注微信公众号“Python小屋”,上传付款截图,然后领取董老师任意图书1本。

Python可以这样学(第一季:Python内功修炼)

董付国系列教材《Python程序设计基础》、《Python程序设计(第2版)》、《Python可以这样学》配套视频,讲解Python 3.5.x和3.6.x语法、内置对象用法、选择与循环以及函数设计与使用、lambda表达式用法、字符串与正则表达式应用、面向对象编程、文本文件与二进制文件操作、目录操作与系统运维、异常处理结构。

计算机操作系统 第三版.pdf

计算机操作系统 第三版 本书全面介绍了计算机系统中的一个重要软件——操作系统(OS),本书是第三版,对2001年出版的修订版的各章内容均作了较多的修改,基本上能反映当前操作系统发展的现状,但章节名称基

技术大佬:我去,你写的 switch 语句也太老土了吧

昨天早上通过远程的方式 review 了两名新来同事的代码,大部分代码都写得很漂亮,严谨的同时注释也很到位,这令我非常满意。但当我看到他们当中有一个人写的 switch 语句时,还是忍不住破口大骂:“我擦,小王,你丫写的 switch 语句也太老土了吧!” 来看看小王写的代码吧,看完不要骂我装逼啊。 private static String createPlayer(PlayerTypes p...

Vue.js 2.0之全家桶系列视频课程

基于新的Vue.js 2.3版本, 目前新全的Vue.js教学视频,让你少走弯路,直达技术前沿! 1. 包含Vue.js全家桶(vue.js、vue-router、axios、vuex、vue-cli、webpack、ElementUI等) 2. 采用笔记+代码案例的形式讲解,通俗易懂

微信公众平台开发入门

本套课程的设计完全是为初学者量身打造,课程内容由浅入深,课程讲解通俗易懂,代码实现简洁清晰。通过本课程的学习,学员能够入门微信公众平台开发,能够胜任企业级的订阅号、服务号、企业号的应用开发工作。 通过本课程的学习,学员能够对微信公众平台有一个清晰的、系统性的认识。例如,公众号是什么,它有什么特点,它能做什么,怎么开发公众号。 其次,通过本课程的学习,学员能够掌握微信公众平台开发的方法、技术和应用实现。例如,开发者文档怎么看,开发环境怎么搭建,基本的消息交互如何实现,常用的方法技巧有哪些,真实应用怎么开发。

150讲轻松搞定Python网络爬虫

【为什么学爬虫?】 &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;1、爬虫入手容易,但是深入较难,如何写出高效率的爬虫,如何写出灵活性高可扩展的爬虫都是一项技术活。另外在爬虫过程中,经常容易遇到被反爬虫,比如字体反爬、IP识别、验证码等,如何层层攻克难点拿到想要的数据,这门课程,你都能学到! &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;2、如果是作为一个其他行业的开发者,比如app开发,web开发,学习爬虫能让你加强对技术的认知,能够开发出更加安全的软件和网站 【课程设计】 一个完整的爬虫程序,无论大小,总体来说可以分成三个步骤,分别是: 网络请求:模拟浏览器的行为从网上抓取数据。 数据解析:将请求下来的数据进行过滤,提取我们想要的数据。 数据存储:将提取到的数据存储到硬盘或者内存中。比如用mysql数据库或者redis等。 那么本课程也是按照这几个步骤循序渐进的进行讲解,带领学生完整的掌握每个步骤的技术。另外,因为爬虫的多样性,在爬取的过程中可能会发生被反爬、效率低下等。因此我们又增加了两个章节用来提高爬虫程序的灵活性,分别是: 爬虫进阶:包括IP代理,多线程爬虫,图形验证码识别、JS加密解密、动态网页爬虫、字体反爬识别等。 Scrapy和分布式爬虫:Scrapy框架、Scrapy-redis组件、分布式爬虫等。 通过爬虫进阶的知识点我们能应付大量的反爬网站,而Scrapy框架作为一个专业的爬虫框架,使用他可以快速提高我们编写爬虫程序的效率和速度。另外如果一台机器不能满足你的需求,我们可以用分布式爬虫让多台机器帮助你快速爬取数据。 &nbsp; 从基础爬虫到商业化应用爬虫,本套课程满足您的所有需求! 【课程服务】 专属付费社群+每周三讨论会+1v1答疑

SEIR课程设计源码与相关城市数据.rar

SEIR结合学报与之前博客结合所做的一些改进,选择其中三个城市进行拟合仿真SEIR结合学报与之前博客结合所做的一些改进,选择其中三个城市进行拟合仿真SEIR结合学报与之前博客结合所做的一些改进,选择其

Python数据挖掘简易入门

&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; 本课程为Python数据挖掘方向的入门课程,课程主要以真实数据为基础,详细介绍数据挖掘入门的流程和使用Python实现pandas与numpy在数据挖掘方向的运用,并深入学习如何运用scikit-learn调用常用的数据挖掘算法解决数据挖掘问题,为进一步深入学习数据挖掘打下扎实的基础。

2019 AI开发者大会

2019 AI开发者大会(AI ProCon 2019)是由中国IT社区CSDN主办的AI技术与产业年度盛会。多年经验淬炼,如今蓄势待发:2019年9月6-7日,大会将有近百位中美顶尖AI专家、知名企业代表以及千余名AI开发者齐聚北京,进行技术解读和产业论证。我们不空谈口号,只谈技术,诚挚邀请AI业内人士一起共铸人工智能新篇章!

Java面试题大全(2020版)

发现网上很多Java面试题都没有答案,所以花了很长时间搜集整理出来了这套Java面试题大全,希望对大家有帮助哈~ 本套Java面试题大全,全的不能再全,哈哈~ 一、Java 基础 1. JDK 和 JRE 有什么区别? JDK:Java Development Kit 的简称,java 开发工具包,提供了 java 的开发环境和运行环境。 JRE:Java Runtime Environ...

定量遥感中文版 梁顺林著 范闻捷译

这是梁顺林的定量遥感的中文版,由范闻捷等翻译的,是电子版PDF,解决了大家看英文费时费事的问题,希望大家下载看看,一定会有帮助的

GIS程序设计教程 基于ArcGIS Engine的C#开发实例

张丰,杜震洪,刘仁义编著.GIS程序设计教程 基于ArcGIS Engine的C#开发实例.浙江大学出版社,2012.05

人工智能-计算机视觉实战之路(必备算法+深度学习+项目实战)

系列课程主要分为3大阶段:(1)首先掌握计算机视觉必备算法原理,结合Opencv进行学习与练手,通过实际视项目进行案例应用展示。(2)进军当下最火的深度学习进行视觉任务实战,掌握深度学习中必备算法原理与网络模型架构。(3)结合经典深度学习框架与实战项目进行实战,基于真实数据集展开业务分析与建模实战。整体风格通俗易懂,项目驱动学习与就业面试。 建议同学们按照下列顺序来进行学习:1.Python入门视频课程 2.Opencv计算机视觉实战(Python版) 3.深度学习框架-PyTorch实战/人工智能框架实战精讲:Keras项目 4.Python-深度学习-物体检测实战 5.后续实战课程按照自己喜好选择就可以

三个项目玩转深度学习(附1G源码)

从事大数据与人工智能开发与实践约十年,钱老师亲自见证了大数据行业的发展与人工智能的从冷到热。事实证明,计算机技术的发展,算力突破,海量数据,机器人技术等,开启了第四次工业革命的序章。深度学习图像分类一直是人工智能的经典任务,是智慧零售、安防、无人驾驶等机器视觉应用领域的核心技术之一,掌握图像分类技术是机器视觉学习的重中之重。针对现有线上学习的特点与实际需求,我们开发了人工智能案例实战系列课程。打造:以项目案例实践为驱动的课程学习方式,覆盖了智能零售,智慧交通等常见领域,通过基础学习、项目案例实践、社群答疑,三维立体的方式,打造最好的学习效果。

微信小程序开发实战之番茄时钟开发

微信小程序番茄时钟视频教程,本课程将带着各位学员开发一个小程序初级实战类项目,针对只看过官方文档而又无从下手的开发者来说,可以作为一个较好的练手项目,对于有小程序开发经验的开发者而言,可以更好加深对小程序各类组件和API 的理解,为更深层次高难度的项目做铺垫。

面试了一个 31 岁程序员,让我有所触动,30岁以上的程序员该何去何从?

最近面试了一个31岁8年经验的程序猿,让我有点感慨,大龄程序猿该何去何从。

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用verilog HDL语言编写的秒表

在秒表设计中,分模块书写。用在七段数码管上显示。输入频率是1KHZ.可以显示百分秒,秒,分。如要显示小时,只需修改leds里的代码和主模块代码。改程序以通过硬件电路验证。完全正确。

[透视java——反编译、修补和逆向工程技术]源代码

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