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2021-07-27:给定一个数组arr,长度为N,arr中的值只有1,2,3三种。arr == 1,代表汉诺塔问题中,从

2021-07-27:给定一个数组arr,长度为N,arr中的值只有1,2,3三种。...arr[i] == 1,代表汉诺塔问题中,从上往下第i个圆盘目前在左;arr[i] == 2,代表汉诺塔问题中,从上往下第i个圆盘目前在中;arr[i] == 3,代表汉诺塔问题中,从上往下第i个圆盘目前在右...福大大 答案2021-07-27: 1-7的汉诺塔问题。 1. 1-6左→中。 2. 7左→右。 3. 1-6中→右。 单决策递归。 k层汉诺塔问题,是[2的k次方-1]步。 时间复杂度:O(N)。...other // arr[0..index]这些状态,是index+1层汉诺塔问题的,最优解第几步 func step(arr []int, index int, from int, to int, other...} return p1 + p2 + p3 } } func kth2(arr []int) int { if len(arr) == 0 { return

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ValueError: too many values to unpack (expected 2):解包值过多(预期2个)完美解决方法

这个错误经常出现在解包(unpacking)操作时,尤其是当返回的值数量不匹配预期时。在本篇博客中,我将为大家详细讲解这个错误的原因以及如何快速解决它,附上代码示例和调试技巧,让你轻松应对这个问题。...常见情况包括预期解包2个值,实际提供的却是3个或更多,导致运行时错误。 什么是解包? 解包是Python中的一项强大功能,它允许我们将一个可迭代对象(如元组、列表等)的元素分配给多个变量。...常见的场景是函数返回值或多变量赋值,未正确匹配解包值的数量。...常见错误场景 2.1 函数返回值不匹配 如果函数返回的值数量超过预期解包的变量数量,就会触发该错误。...例如: def get_data(): return [1, 2, 3] # 错误解包 x, y = get_data() 解决方案:调整变量数量以匹配返回的值数量,或者使用星号*来捕获多余的值

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    讲解解决cv2.findContours返回值too many values to unpack (expected 2)的问题

    讲解解决 cv2.findContours 返回值 "too many values to unpack (expected 2)" 的问题在使用 OpenCV 进行图像处理时,cv2.findContours...然而,有时候我们可能会遇到一个错误提示:"too many values to unpack (expected 2)",这个问题通常是由于函数返回值的解包错误导致的。...例如:pythonCopy codecontours = cv2.findContours(image, mode, method)解决方法要解决这个问题,我们需要使用正确的解包方式来接收函数的返回值。...下面是一个使用 cv2.findContours 函数解决 too many values to unpack (expected 2) 问题的实际应用场景的示例代码:pythonCopy codeimport...注意,在解决 too many values to unpack (expected 2) 问题上,我们修改了查找轮廓的语句,使用 _ 来忽略不需要的返回值。

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    Python OpenCV3 计算机视觉秘籍:6~9

    并构造一个近似值(最小的奇异值设置为零)来解决问题,因此近似值等级不大于所需的值。...从技术上讲,这两种模式之间没有太大区别,因为在两种情况下,我们都需要有两组描述符来匹配它们。 问题是我们是否将第一个集合上载一次,然后与另一个集合进行比较,还是每次将两个描述符集传递给匹配函数。...在实际情况下,50 到 100 个样本就足够了。* 下一步是细化角的坐标。...同样,最后三个参数是可选的,可以省略。 此函数返回 3D 点和 Jacobian 值的投影坐标和变形坐标。 如果要获取没有透镜变形的点的位置,则可以将None传递为变形系数数组的值。...通过三角测量从两个观测值来还原 3D 点 在本秘籍中,您将学习如何在两个视图中给定观察值来重建 3D 点坐标。 这是许多更高级别的 3D 重建算法和 SLAM 系统的基础。

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    基于Python利用OpenCV实现Hough变换的形状检测

    一个“简单”的形状将仅由几个参数来表示,例如一条直线可以用它的斜率和截距来表示,或者一个圆可以用 x、y 和半径来表示。 在我们的直线示例中,霍夫变换将负责处理图像上的点并计算霍夫空间中的值。...rho :累加器的距离分辨率(以像素为单位)。 theta :累加器的角度分辨率(以弧度为单位的)。 threshold :累加器阈值参数,只有获得足够票数的行才会被返回。...Image", img) 结果如下: 线路检测示例 我们实际使用仅边缘图像作为霍夫变换的参数非常重要,否则算法将无法按预期工作。...circles:找到的圆的输出向量。每个向量都被编码为一个 3 元素的浮点向量 (x, y, radius) 。...i[0], i[1]), 2, (0, 0, 255), 3) 请注意,与前面的示例相比,我们在这里不应用任何边缘检测函数,这是因为该函数 HoughCircles 具有内置的 Canny 检测函数。

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    ORB图像特征检测

    为像素点的灰度值 通过上面的函数计算,就可以拿到列如101000101这样的特征描述子 但是实际上来讲,我们提取到的特征描述子仅仅是在同一坐标系中的描述子,当我们旋转这张图片以后呢,就会发现,上面的算法...那么,对于局部不变性,我们还差一个问题没有解决,就是FAST特征点不具有方向,ORB的论文中提出了一种利用灰度质心法来解决这个问题,灰度质心法假设角点的灰度与质心之间存在一个偏移,这个向量可以用于表示一个方向...对于任何一个特征点来说,它的BRIEF描述子是一个长度为 的二值码串,这个二值串是由特征点周围n个点对(2n个点)生成的,现在我们将这2n个点 ?...WET_K - 用于产生BIREF描述子的 点对的个数,一般为2个,也可以设置为3个或4个,那么这时候描述子之间的距离计算就不能用汉明距离了,而是应该用一个变种。...OpenCV中,如果设置WET_K = 2,则选用点对就只有2个点,匹配的时候距离参数选择NORM_HAMMING,如果WET_K设置为3或4,则BIREF描述子会选择3个或4个点,那么后面匹配的时候应该选择的距离参数为

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    OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉:6~10

    OpenCV 提供了许多方法来解决此问题,可以使用cv::BorderTypes枚举在几乎所有需要处理此现象的 OpenCV 函数中指定它们。...根据σ值和直径,您可以获得的图像看上去可能与原始图像没有太大差异,或者获得的图像看起来像卡通图像(如果σ值足够高)。...(有关这些参数的数学来源的足够信息,请参阅 OpenCV 文档。)实际上,值得注意的是,高斯过滤器中的核大小必须为奇数和正数。 同样,如果核大小也足够高,较高的σ值只会对结果产生重大影响。...除了浏览该算法的论文和参考文献,还有更好的办法,亲自尝试一下,没有比这更好的方法来为您的用例选择一种准确的算法。...QCOMPARE:可用于将实际值与预期的值进行比较。 它非常类似于QVERIFY,不同之处在于此宏还输出实际值和期望值以供以后参考。

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    解决问题src.checkVector(2, CV_32F) == 4 && dst.checkVector(2, CV_32F) ==4

    然而,有时候我们可能会遇到返回结果不符合预期的情况。这可能会导致程序报错、结果不准确或功能无法正常运行。问题原因这个问题的原因通常是由于输入图像的尺寸或数据类型不符合函数要求导致的。...如果返回值不符合预期,那么就意味着输入的图像尺寸或数据类型与函数所要求的不匹配。解决方案要解决这个问题,我们需要仔细检查代码中的输入图像和使用的函数的要求。...查找文档和示例: 如果以上方法都没有解决问题,可以查找官方文档或社区的示例代码。这些资源通常可以提供关于函数的详细说明和正确的用法示例。...请注意,实际应用中的代码可能会更加复杂,并且具体的处理步骤和图像处理操作可以根据具体需求进行调整。这个示例代码仅供参考,但可以帮助你理解如何解决这个问题并将其应用到实际场景中。...在这里,我们期望图像的通道数为3,数据类型为8位无符号整型(CV_8U)。如果检查失败,会抛出异常或进行必要的转换。接下来,我们可以在这个示例的基础上继续进行图像处理操作。

    1.2K10

    opencv使用教程_opencv使用教程

    ML 模块对 OpenCV 的核心任务(计算机视觉)相当有用,但是这个库也足够通用,可以用于任意机器学习问题。...实际上,这一问题,正如我们之前所提出的,用“困难”已经不足以形容它了,它在很多情况下根本不可能解决。 给定一个对于 3D 世界的二维(2D)观测,就不存在一个唯一的方式来重建三维信号。...一般来说,视觉系统所处的环境约束越严格,我们就越能够依赖这些约束来简化问题,我们最终的解决方案也越可靠。 OpenCV 的目标是为计算机视觉需要解决的问题提供工具。...在某些情况下,函数库中的高级功能可以有效解决计算机视觉中的问题。即使遇到不能够一次性解决的问题,函数库中的基础组件也具有足够的完备性来增强解决方案的性能,以应对任意的计算机视觉难题。...GPU 模块主要是函数在 CUDA GPU 上的优化实现,此外,还有一些仅用于 GPU 的功 能。其中一些函数能够返回很好的结果,但是需要足够好的计算资源,如果硬件没有GPU,则不会有什么提升。

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    手机中的计算摄影4-超广角畸变校正

    这里展示的是3阶模型,更复杂的镜头畸变校正可以用到更高阶的模型,比如OpenCV里面可以用到6阶模型: 这样我们就建立了在相机坐标系下,校正前和校正后坐标之间的关系。...通常,计算出的坐标值[ud, vd]是浮点值,因此需要用到插值算法来实现真正的图像变换。...OpenCV的undistortImage函数的帮助文件里也讲得很清楚,它通过相机内参计算出畸变校正的变换图,接着调用remap函数来进行从畸变图像到校正后图像的插值变化。...因此,作者首先将问题用数学公式表达如下: 这里面,{vi*}是指map中所有的2维向量的集合, vi是第i个像素对应的源像素坐标,而Et则是一个目标函数,通过使Et最小化,就可以求得最佳变换map...我们还发现该算法即便提供了足够的人脸Mask,该算法还是可能导致背景线条出现弯曲,如下图所示: 或是不能对人像做到足够好的修复: 在我看来,它最大的问题还是速度太慢。

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    OpenCV特征点提取----Fast特征

    FAST特征检测算法来源于corner的定义,这个定义基于特征点周围的图像灰度值,检测候选特征点周围一圈的像素值,如果候选点周围领域内有足够多的像素点与该候选点的灰度值差别够大,则认为该候选点为一个特征点...为了获得更快的结果,还采用了额外的加速办法。如果测试了候选点周围每隔90度角的4个点,应该至少有3个和候选点的灰度值差足够大,否则则不用再计算其他点,直接认为该候选点不是特征点。...也就是某些属性与众不同,考虑灰度图像,即若该点的灰度值比其周围领域内足够多的像素点的灰度值大或者小,则该点可能为角点。 2....4.非极大值抑制 从邻近的位置选取了多个特征点是另一个问题,我们可以使用Non-Maximal Suppression来解决。...$V$值较低的点将会被删除。 5. OpenCV中进行FAST特征检测 在OpenCV中进行FAST特征提取的函数为FAST。

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    用Python在25行以下代码实现人脸识别

    最初是用C/C++编写的,现在它提供了Python的API。 OpenCV使用机器学习算法来搜索图片中的面孔。因为脸是如此复杂,没有一个简单的测试可以告诉你它是否找到了一张脸。...“由于每个块有6000或更多的测试,您可能需要进行数百万的计算,这将使您的计算机陷入瘫痪。 为了避免这种情况,OpenCV使用级联。 就像一系列瀑布一样,OpenCV级联将人脸检测问题分解为多个阶段。...理解方法 让我们来分析一下实际的代码,可以从这网站https://github.com/shantnu/FaceDetect/下载这些代码。...cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE ) 这个函数检测实际的外观,是代码的关键部分,所以让我们来看看下面的选项: 这个detectMultiScale功能是一个检测对象的通用函数。...image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) 此函数返回4个值:x和y矩形的位置,以及矩形的宽度和高度(w , h).

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    使用 opencv 将图片压缩到指定文件尺寸

    前期我在进行图片处理的过程中碰到了一个问题,就是如何将图片压缩到指定尺寸,此处尺寸指的是生成图片文件的大小。...1.1 安装 opencv 首先安装 python ,建议 python3 ,然后执行 : pip install opencv-python 1.2 读取图片 首先引入 opencv 包: import...cv2 as cv 而后读取图片: image = cv.imread(path) 其中 path 为图片路径, image 为图片数据,是一个 numpy.ndarray 对象,其实就是一个多维数组...1.3 保存图片 代码: cv.imwrite(path, image) 其中 path 为保存的文件路径, image 为读取或者处理过的图片数据, opencv 根据保存文件的后缀名来写不同格式的图片数据...实际测试发现,一般重复执行两次即可得到理想的压缩效果,并且结果值与理想压缩尺寸相差无几。

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    使用 useState 需要注意的 5 个问题

    然而,没有人直接告诉你的是,根据组件在该状态下的期望,使用错误的类型值初始化 useState 可能会导致应用程序中意外的行为,例如无法呈现 UI,导致黑屏错误。...没有使用可选链 有时,仅仅使用预期的数据类型初始化 useState 往往不足以防止意外的空白页错误。当试图访问深嵌套在相关对象链中的深嵌套对象的属性时,尤其如此。...这可能会导致应用程序出现严重的错误和奇怪的行为。让我们通过添加另一个按钮来查看实际操作,该按钮在延迟 2 秒后异步更新计数状态。...然而,异步定时更新尝试在两秒钟后使用它在内存中的快照(2)更新状态)即 2 + 1 = 3),而没有意识到当前状态已更新为 5。结果,状态被更新为 3 而不是 6。...在这个事件函数中,我们有一个 setUser() 状态函数,它接受用户的以前/当前状态,并使用拓展操作符解包这个用户状态。然后检查事件对象中触发函数的目标元素名(与状态中的属性名相关)。

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    Python OpenCV3 计算机视觉秘籍:1~5

    的cv2.Sobel函数使用指定大小的线性过滤器来计算图像梯度近似值。...线的检测在函数cv2.HoughLineP中实现。 实际上,它没有实现原始的 Hough 变换,而是实现了优化的概率版本。...每个标记都有足够的信息来确定相机的位置,并且还包含有关其自身的信息。 因此可以区分不同的标记,从而了解场景。 在本秘籍中,我们将介绍如何使用 OpenCV 创建和检测 AruCo 标记。...本章还包含分类,语义分割,对象检测和其他问题的不同现有模型的一些有用的实际应用。 将图像表示为张量/BLOB 用于计算机视觉的深度学习模型通常将图像作为输入。 但是,它们不使用图像,而是使用张量。...值得一提的是,在加载具有复杂架构的模型或没有广泛分布的层的模型(例如,您最近添加或开发和实现的具有新型层的模型)时,可能会遇到问题。

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    C+实现神经网络之壹—Net类的设计和神经网络的初始化

    每层的前向传播分别包含加权求和(卷积?)的线性运算和激活函数的非线性运算。反向传播主要是用BP算法更新权值。 虽然里面还有很多细节,但是对于作为第一篇的本文来说,以上内容足够了。...至此,神经网络需要初始化的部分已经全部初始化完成了。 初始化测试 我们可以用下面的代码来初始化一个神经网络,虽然没有什么功能,但是至少可以测试下现在的代码是否有BUG: 亲测没有问题。...这本书非常适合有一定C++基础的人入门OpenCV,讲解非常细致,从安装到各种图像处理基础到特征提取等,非常细致,而且对于OpenCV2与OpenCV3的变化也都给出了不同的代码。...《OpenCV3编程入门》以当前最新版本的OpenCV最常用最核心的组件模块为索引,深入浅出地介绍了OpenCV2和OpenCV3中的强大功能、性能,以及新特性。...书本配套的OpenCV2和OpenCV3双版本的示例代码包中,含有总计两百多个详细注释的程序源代码与思路说明。读者可以按图索骥,按技术方向进行快速上手和深入学习。

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    Python——赋值语句

    【2】.嵌套语句是代码块并且与实际的缩进相关(没有大括号) 注意:不应该在同一段Python代码中混合使用制表符和空格!!...因为语句执行时,Python会建立临时的元组,来存储右侧变量原始的值,分解赋值语句也是一种交换两变量的值,却不需要自行创建临时变量的方式:右侧的元组会自动记住先前的变量的值。...扩展解包的实际应用: a匹配序列中的第一项,b匹配剩下的内容: >>> seq = [1,2,3,4] >>> a,*b = seq >>> a 1 >>> b [2, 3, 4] b匹配序列的最后一项...>>> a,b,c,d,*e = seq >>> print(a,b,c,d,e) 1 2 3 4 [] 最后,如果有多个带星号的名称,或者如果值少了而没有带星号的名称,以及如果带星号的名称自身没有编写到一个列表中...:常用的“第一个,其余的”分片编码模式可以用扩展的解包来编写 应用于for循环: for(a,*b,c) in [(1,2,3,4),(5,6,7,8)]: ...

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    图像预处理库CV-CUDA开源了,打破预处理瓶颈,提升推理吞吐量20多倍

    」,但实际要做成一个可靠的产品,中间会遇到很多工程问题,反而模型训练是最轻松的一环了。...因此对于视频应用,或者 3D 图像建模等复杂场景,因为图像帧的数量或者图像信息足够大,预处理过程足够复杂,并且延迟要求足够低,优化预/后处理算子就已经迫在眉睫了。...CV-CUDA在设计之初,就考虑到当前图像处理库中,很多工程师习惯使用 OpenCV 的 CPU 版本,因此在设计算子时,不管是函数参数还是图像处理结果上,尽可能对齐 OpenCV CPU 版本的算子。...以图片分类为例,基本上我们在预处理阶段需要将图片解码为张量,并进行裁切以符合模型输入大小,裁切完后还要将像素值转化为浮点数据类型并做归一化,之后传到深度学习模型就能进行前向传播了。...速度上足够高效以打破视觉任务中的预处理瓶颈,再加上使用也简单灵活,CV-CUDA 已经证明了在实际应用场景中能很大程度地提升模型推理与训练效果,所以要是读者们的视觉任务同样受限于预处理效率,那就试试最新开源的

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