仅仅是普通表达式的话,定义数据类型,比如从单精度改为双精度,如果想保留小数点位数,用formatnumber来处理.如果是某个算法的精度,就要复杂一些,要定义一个误差,在算法迭代过程中,用while语句判断计算结果的残差是否小于定义的误差值,至于残差如何计算,与你的算法有关
图像二值化的目的是最大限度的将图象中感兴趣的部分保留下来,在很多情况下,也是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程.这个看似简单的问题,在过去的四十年里受到国内外学者的广泛关注,产生了数以百计的阈值选取方法,但如同其他图像分割算法一样,没有一个现有方法对各种各样的图像都能得到令人满意的结果.
前一阵很多粉丝对几种经典而常用的二值发放进行了简单的讨论并给出了其vb.net 实现.
①.、P-Tile法
(1)． 求出图象的最大灰度值和最小灰度值,分别记为Zl和Zk,令初始阈值为：
式中,Z(i,j）是图像上(i,j)点的象素值,N(i,j)是(i,j)点的权值,一般取1.
它的思想是统计图像中每一个灰度级出现的概率 ,计算该灰度级的熵 ,假设以灰度级T分割图像,图像中低于T灰度级的像素点构成目标物体（O）,高于灰度级T的像素点构成背景（B）,那么各个灰度级在本区的分布概率为：
上式中的 ,这样对于数字图像中的目标和背景区域的熵分别为：
对图像中的每一个灰度级分别求取W=H0 +HB,选取使W最大的灰度级作为分割图像的阈值,这就是一维最大熵阈值图像分割法.
看了你说递归的效率低.那么你可以不用的.
给出的方法就是先生成第一个排列,然后每次调用下面的函数给出下一个排列,这样生成的效率很高,这个函数可以内联.
这个是很经典的排列组合算法啊?在网上能搜到一大堆.
大概是那种带指向的移动的算法.我给你搜一个吧.
我找了几个,这个是我觉得说的比较清楚的,你可以仔细参考一下,看不懂的话再搜点别的好了..
全排列的算法跟这个不太一样的.需要有点改动的.
至于语言的话,应该不会有太大问题吧..basic版的确实比较少,现在我也比较懒不想动手写..还是要靠你自己啦.
★生成排列的算法：
①. 首先从最尾端开始往前寻找两个相邻元素,令第一个元素为*i,第二个元素为*ii,且满足*i*ii,找到这样一组相邻的元素后.
prev_permutation()算法的思路也基本相同,只不过它们寻找的"拐点"不同,在next_permutation()算法中寻找的是峰值拐点,而在prev_permutation()算法中寻找的是谷值拐点.另外,在第二步中,prev_permutation()要找的是第一个小于*i的元素而不是第一个大于*i的元素.
具体例子,有空再举,现在时间太晚了:)
★生成组合的算法：
如下面截图所示,分全组合和r-组合两种情况.
这里有一段核心代码：
//--------------------------------------------------------
public int[] getNext () {
if (numLeft.equals (total)) {
numLeft = numLeft.subtract (BigInteger.ONE);
return a;
}
int i = r - 1;
while (a[i] == n - r + i) {
i--;
a[i] = a[i] + 1;
for (int j = i + 1; j r; j++) {
a[j] = a[i] + j - i;
return a; //这里返回的a数组,存储的就是下标的排列组合.
到这里,也许大伙会有一个疑问,假如要求的不是数字的排列组合,而是字符或字符串的排列组合呢?怎么办?其实很简单,你只要拿数组的下标来做排列组合,返回他们下标的排列组合,然后再到原数组中读取字符串值,就可以输出全部的排列组合结果.
没错!!
你的算法是：
①定义三个变量,minValue（放最小值）,X（放最小值的X坐标）,Y（放最小值的Y坐标）.
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