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    复习知识点 -- JS高效拼接字符串

    image.png JS拼接字符串,一种是用变量 += ,另一种是用 join。这个办法我早就知道,但一直用的不是很熟练,今天就复习一下。...第一是js的字符串连接方式; 第二是把length给缓存起来,不要每次操作都去读length的值。 在JS里,字符串一但赋值之后,就不能修改了。...但事实上,是JS新建一个临时字符串,把它赋值为456,然后返回这个新字符串,还同时销毁了原始的字符串。 你看这好几个步骤,这是有资源开销的,所以这种的效率很低。...但在JS高程里也提了,说是,,,反正大意慢说现在新版本浏览器已经解决了 += 效率低的问题。 就是说 += 和 join的效率是一样的。我是没测试过,就当复习这个知识点吧。

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    js-基础知识-04-字符串拼接

    系统:Windows 7 VsCode:1.51 Node.js:10.15.3 这个系列讲讲javascript的一些基础知识 今天讲讲字符串的凭借 Part 1:场景说明 ?...日常编码中,经常用字符串拼接组合,首先想到的是使用+,但是一旦拼接的部分比较复杂,整个代码也看起来比较费劲,而且易错 今天说说在ES6中的模板字符串``,键盘左上角,ESC下方的特殊符号 Part...a = 'you'; b = 'are'; c = 'so'; d = 'good'; e1 = `字符串拼接效果:${a}-${b}/${c}*${d}`; console.log('e1', e1...); e2 = '字符串拼接效果:' + a + '-'+ b + '/' + c + '*' + d console.log('e2', e2); 代码截图 ?...('e1', e1); e2 = '字符串拼接效果:' + a + '-'+ b + '/' + c + '*' + d + 1 console.log('e2', e2); 代码截图及运行结果

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    混合拼接

    例如当前基因组拼接中,尤其对于一些大型的基因组,往往混合多种测序平台数据进行拼接,达到最佳的拼接效果。...这些数据有多种分析方案,例如以下方案: 方案一:二代 illumina 数据单独拼接 方案二:三代数据单独拼接 方案三:二代 illumina 数据为主+三代测序连接...+补洞; 方案四:三代测序单独拼接,利用二代数据连接+纠错; 由于另种数据拼接结果肯定要优于只使用一种数据,因此,这里只需要比较方案三与方案四。...三、不同基因组拼接方案比较 3.1 单独使用 illumina 拼接 spades.py --isolate -o ill -t 24 -1 /share/home/xiehs/05.assembly/...利用 quast 比较不同拼接方案的拼接结果,选择最优的拼接结果。

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    图像拼接

    cv2.imshow('img2',img2) final_matrix=np.zeros((460,920,3),np.uint8) final_matrix[0:460,0:460]=img1#图像拼接...() 算法:图像拼接是将JPG、PNG、BMP等图像文件拼接在一起,仅仅是图像几何空间的转移与合成,与图像内容无关。...图像拼接帮助用户快速按照实际需要的比例和像素拼接图像,支持水平拼接图像,垂直拼接图像,分块拆分图像。总之,三种拆分方式都支持自定义拼接像素。...例如使用圆柱变形的图像集无缝拼接图像,图像集在圆柱变形模型中是纯粹的平移关系。圆柱形方法的主要缺点是:假设相机的旋转轴运动与其向上的轴完全对齐,并且在其位置上保持静止,对于手持式相机几乎完全不可能。...变形模型的另一个选择是球面坐标,允许在x轴和y轴上有更多的选择来拼接图像。 首先读取图像 按预设尺寸新建画布 根据需求拼接图像

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    图像拼接

    图像拼接技术是计算机视觉和数字图像处理领域中一个研究的重点。图像拼接是指将描述同一场景的两张或者多张有重叠区域的图像,通过图像配准和图像融合技术拼接成一幅大场景全新图像的过程。...但由于图像灰度差异等原因,拼接后的图像很容易出现亮度差异和拼接接缝,所以在图像拼接后需要进行图像融合,使拼接后的图片看起来自然准确。...图像拼接需要从待拼接图像中检测出重叠部分才能进行拼接,这需要对待拼接图像提取关键信息从而确定图像的拼接部分。...图像拼接算法分类 如图二所示,对“图像匹配方法”分类,图像拼接算法可分为基于“空间域”和“频域”。基于空间域的图像拼接可以进一步划分为基于区域的图像拼接和基于特征的图像拼接。...基于底层特征的拼接可以分为四类:基于Harris角点检测器的拼接、基于FAST角点检测器的拼接、基于SIFT特征检测器的拼接、以及基于SURF特征检测器的拼接

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    OpenCV图像拼接改进算法之完美拼接

    前言概述 之前写了两篇文章分别是图像单应性矩阵变换与图像拼接,图像拼接中使用单应性矩阵实现图像特征对齐,从而为图像拼接特别是无缝拼接打下基础,看一下上一篇我的图像拼接效果如下: ?...最终改进之后的两张图像拼接效果如下: ? 是不是一个完美的无缝图像拼接我说了不算,大家说了算,欢迎留言反馈!...拼接阶段融合,要有好的图像融合算法支持,别提金字塔融合,速度太感人了,所以最好一层搞定,间隔权重采样是个好方法。...之前的实现中图像对齐跟配准做的不错,就是最后的拼接效果不好,所以要改进图像融合,实现无缝融合。...OpenCV单应性矩阵发现参数估算方法详解 单应性矩阵应用-基于特征的图像拼接

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    点云拼接

    点云拼接,配准,注册说的是同一个概念,就是寻找对齐不同点云之间的空间变换的过程。...找到这种转换的目的包括将多个点云拼接为全局一致的模型,并将新的测量值映射到已知的点云以识别特征或估计其姿势 寻找不同点云空间变换矩阵有两种方法: 1、拍摄图像或使用扫描设备扫描时记录每个点云的相对位姿...直接根据平移和旋转矩阵对点云进行变换、拼接。此种方法要求拍摄图像或扫描点云数据时记录相机或扫描设备与每个点云的相对位姿,从而可求出每个点云之间相对位姿。...拼接成功的判定 拼接成功的判定,最关键的是“成功”的定义。一般是计算两个点云的重叠区域的大小,重叠区域可以根据点云特征来加权计算。当重叠区域面积或者比例大于一定的阈值,就判定为成功。...如何融合已经拼接的数据? 拼接好的点云数据,会有很多重叠部分,对于重叠部分,一般由两种方法:平均融合和去除重叠。顾名思义,平均融合就是将重叠部分的点平均起来。

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