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摘要: 先贴我写的.c文件 主要思路是: 1.用char类型的数组来存字符,这样可以判断 ‘ - ’ 号 2.读取字符的for循环中,有一个if语句来判断结尾。 3.再一个for循环,判断是不是回文数字。 1 #include<stdio.h> 2 #include<stdlib.h> 3 int main 阅读全文
posted @ 2021-01-09 21:11 沉梦昂志_doc 阅读(180) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 先贴一下我的编译器设置界面 图1 我的codeblocks 1年前重新下载的,然后半年前发现因为文件路径错误我用不了了,最近我要准备比赛了,比赛默认用的是codeblocks,我之前用的vs2019有点太“新”了,有些东西过于严苛,不适合我用。 我就着手解决codeblocks的问题,解决了很久都不 阅读全文
posted @ 2021-01-07 18:35 沉梦昂志_doc 阅读(652) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 首先说一下成绩 有一篇随笔是《人在低谷》(https://www.cnblogs.com/KeithTee/p/14026050.html) 大学物理光学60分重修险过,唉,咱们也是大学4年学了3年物理的人了,剩下的高分的有数字图像处理(86),数据库(82),低分的有软件工程(79),操作系统(7 阅读全文
posted @ 2021-01-07 13:41 沉梦昂志_doc 阅读(75) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 分别有:数据流图(DFD),PAD图,N-S图(盒图),软件结构图,E-R图,用例图和类图,程序控制流图,逻辑覆盖 数据流图(DFD): (1)首先画系统的输入输出,即先画顶层数据流图。顶层流图只包含一个加工,用以表示被开发的系统,然后考虑该系统有哪些输入数据、输出数据流。顶层图的作用在于表明被开发 阅读全文
posted @ 2020-12-08 19:01 沉梦昂志_doc 阅读(639) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 总览如图: 直方图灰度变换 直方图均衡化:实现了图像灰度的均衡分布,对提高图像对比度、提升图像亮度具有明显的作用。直方图均衡化的目的是将原始图像的直方图变为均衡分布的形式,将一非均匀灰度概率密度分布图像,通过寻求某周灰度变换,变成一副具有均匀概率分布的目的图像。 直方图均衡化具体步骤参考:https 阅读全文
posted @ 2020-12-06 15:30 沉梦昂志_doc 阅读(212) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 题目一般是给一个灰度图,让你 1.求该图像的灰度直方图 2.对该图像进行均衡化处理 3.均衡后,他们的灰度值是多少 解答: 1.先计算各灰度级出现的频率。(如果图中灰度最高位<8,则是8位。如果图中灰度最高位<16,则是16位)(这个需要理解,看题目就可以理解了) 如题,最高位是6,所以是8位的。也 阅读全文
posted @ 2020-12-06 14:54 沉梦昂志_doc 阅读(1077) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 这一章可以理解为是数字图像处理的概括,学了课本上的这章节,应该对数字图像处理有一个概括性的认识,这章的知识点也是概念性的,而后面的章节就是具体的技术处理方法,接下来是总结。 1.4邻接,8邻接以及m邻接。 参考: https://www.cnblogs.com/KeithTee/p/14089390 阅读全文
posted @ 2020-12-06 14:14 沉梦昂志_doc 阅读(124) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 马赫带效应与同时对比度反应的共同问题 从一物体表面感受到的主观亮度受到该表面与周围环境亮度之间相对关系的影响,所以说是与背景相关的函数。两个亮度本身不同的物体如果他们的背景有相对关系的话,看起来可以有相同的亮度; 反之,两个亮度本身相同的物体在适当的背景下看起来可以有不同的亮度。此时人们感知的亮度与 阅读全文
posted @ 2020-12-05 15:00 沉梦昂志_doc 阅读(919) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: JPEG:JPEG压缩标准应用非常广泛,它的优点就是压缩率很高,同时又不会对画质有太大的影响,特别适合在网络媒体上储存、传输图像信息。我们看到的jpg格式的图片,可以不需要占用特别多的磁盘空间,就可以有很不错的画面质量。但是JPEG的缺点也是压缩率过高,导致图像信息的破坏,在对画质要求大于存储传输的 阅读全文
posted @ 2020-12-05 14:57 沉梦昂志_doc 阅读(336) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 假设p,q分别是像素点,他们的位置关系有几种情况。(p和q可以互换,此处是指两个不同的像素点) 4邻接:p在q的上下左右4个像素点内。 如图,灰色部分就是p的4邻域,那么灰色部分和p就是4邻接关系。 8邻接:p在q的周围的8个像素点内。 如图,灰色部分就是p的8邻域,灰色部分和p就是8邻接关系。 * 阅读全文
posted @ 2020-12-05 14:21 沉梦昂志_doc 阅读(3895) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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