C ++

リンクリストは線形データ構造であり、各ノードには2つのブロックがあり、一方のブロックにはノードの値またはデータが含まれ、もう一方のブロックには次のフィールドのアドレスが含まれます。 各ノードにデータと、リンクリストの次のノードを指すポインタが含まれるようなリンクリストがあると仮定します。タスクは、指定されたリンクリストを分離することです。リンクリストを分離するということは、リスト内の奇数のインデックスノードと偶数のインデックスノードを分離する必要があることを意味します。 この問題を解決するためのアプローチ 特定のリンクリストを分離するために、奇数インデックス、偶数インデックス、および偶数イ

弦を逆にした後も同じままである場合、その弦は回文弦であると言われます。 この特定の問題では、同じ長さの2つの文字列「a」と「b」を指定しました。それらがいくつかのインデックスで分割されている場合、タスクは文字列の合計が回文になるかどうかを確認することです。 長さが「4」の2つの文字列「a」と「b」があり、両方の文字列をインデックス「3」で分割した後、 aaa | b およびbbb| aaa（最初の文字列のプレフィックス）+ a（2番目の文字列のサフィックス）は回文である必要があります または b（最初の文字列のサフィックス）+ bbb（2番目の文字列のプレフィックス）は回文

二分木があり、それがそれ自体の対称性を構築するかどうかをチェックすることがタスクであると仮定しましょう。対称二分木はそれ自体の鏡像を構築します。 例 入力-1： 出力： True 説明： 与えられた二分木はそれ自体の鏡像を構築するので、出力はTrueです。 入力-2： 出力： False 説明： 与えられた二分木はそれ自体の鏡像を作らないので、対称的ではありません。 この問題を解決するためのアプローチ 対称二分木は、それ自体の鏡像であるツリーです。つまり、ツリーの左右のノードが同じであるかどうかを確認する必要があります。 ブール関数は、

まず、C＃とC++について学びましょう- C＃は、汎用のオブジェクト指向プログラミング言語です。 これは、純粋なオブジェクト指向プログラミング言語と見なされています。 「Cシャープ」と発音されます。 これは、アンダース・ヘルスバーグとマイクロソフトの彼のチームによって開発されました。 メモリ管理はガベージコレクタによって自動的に実行されます。 目的が完了したら、オブジェクトを自動的に削除するのは言語の義務です。 これはWindows固有です。つまり、すべてのシステムで使用できるわけではありません。 多重継承はサポートされていません。 C＃のポインターは、安全でないモードでのみ使用できます

この投稿では、C++プログラミング言語に関するオブジェクトとクラスの違いを理解します。 C++のクラス これは、オブジェクト指向プログラミングの実装に役立つC++のコードの構成要素です。 ユーザーが定義するタイプです。 独自のデータメンバーとメンバー関数を保持しています。 これらのデータメンバーとメンバー関数には、クラスのインスタンスを作成することでアクセスできます。 これらは変数を操作するために使用でき、クラス内のオブジェクトがどのように動作する必要があるかを示すためのプロパティを定義するために使用できます。 オブジェクトの青写真として理解できます。 例：従業員のクラスについて考えてみます

OpenCVは、オープンソースのコンピュータービジョンの略です。 。これは、コンピュータービジョンの運用に共通のインフラストラクチャをサポートし、金融商品でシステムの動作を使用するために生成されました。通常、画像処理、顔認識、ビデオキャプチャ、検索、オブジェクト開示を対象としています。 OpenCVは、顔の認識と検出、ビデオ内の人間のタスクの分析、オブジェクトの識別、カメラの動きの記録、移動するオブジェクトの追跡、画像の組み合わせによる正確なシーンの高解像度画像の作成など、さまざまな操作を実装するために作成されています。 「コンピュータビジョン」という用語を定義するトピックを見てみましょ

OpenCVをインストールするには、次の3つの手順があります- 必要なすべてのソフトウェアをダウンロードしてインストールします。 VisualStudio用のOpenCVの処理。 OpenCVとVisualStudioのリンク。 これらのステップを1つずつ定義しましょう。 ステップ1-必要なソフトウェアのダウンロードとインストール MicrosoftVisualStudioでOpenCVを使用します。したがって、VisualStudioとOpenCVをダウンロードする必要があります。 Visual Studio OpenCV CMake 最初にこのソフトウェアをインス

このトピックでは、C++でOpenCVを使用して画像を読み込んで表示する方法を決定します。 OpenCVで画像を読み込んで表示するには、次の機能が必要です。 マット： マットは機能ではありません。これはデータ構造であり、変数の一種です。 C ++のint、char、string変数タイプと同様に、MatはOpenCVの変数であり、その中に画像をロードするためのマトリックスデータ構造を作成します。このプログラムでは、「MatmyImage;」と書きました。 これは、myImageという名前の行列変数を宣言していることを意味します。 namedWindow（）： メモリを割り当て、画像を

ここでは、OpenCVイメージをコンピューター上の任意の場所に保存する方法を理解します。 OpenCVはimwrite（）を提供します 指定したファイルに画像を保存する機能。ファイル拡張子は画像形式を表します。 関数の実際の形式は-です。 imwrite("Destination/Name of the image with extension", Source Matrix) ここで、「宛先」は画像を保存したい場所です。このプログラムでは、画像を「Lakshmi.jpg」として保存します。画像には任意の名前を付けることができます。 「ソースマトリックス」は、画像がロ

配列は、データのコレクションを格納および取得するための便利な方法です。 OpenCVでは、この概念を使用して、画像配列に複数の画像を読み込み、配列のインデックス番号を使用してそれらを表示できます。 次のプログラムは、マトリックス配列に複数の画像をロードし、インデックス番号で呼び出される配列の画像を表示します。 例 #include<iostream> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc,const char**

このトピックでは、画像のチャンネル数を確認する方法を理解します。プログラムを実行すると、チャンネル番号がコンソールウィンドウに表示されます。 チャネルの番号を取得するために、channels（）という名前のOpenCVのクラスを使用しました。 クラスchannels（）のオブジェクトとして画像マトリックスを渡すと、チャネルに整数値が与えられます。 次のプログラムは、チャネルの数をカウントし、コンソールウィンドウに表示します。 例 #include<iostream> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> using namesp

RGBイメージには、赤、緑、青の3つのチャネルがあります。赤、緑、青のチャンネルが画像を表す色空間は、RGB色空間と呼ばれます。 OpenCVでは、RGBの代わりにBGRシーケンスが使用されます。これは、最初のチャネルが青、2番目のチャネルが緑、3番目のチャネルが赤であることを意味します。 RGB画像を異なるチャネルに分割するには、3つのチャネルのマ​​トリックスを定義する必要があります。 Matdifferent_Channels[3]を使用します 3チャネルマトリックスを定義します。 次に、OpenCVのsplit（）関数を使用して、ロードされた画像を分割します。この関数の形式はspli

色空間は色を表現するモデルです。色を説明する方法はいくつかあります。たとえば、RGB、CYMK、HSV、グレースケールなど。 ここでは、imgproc.hppという名前の新しいヘッダーを使用しました。 このimgproc.hpp 画像処理の略語です。色空間を変換するには、cvtColor（）を使用する必要があります OpenCVの機能。この関数はimgprocで定義されています ヘッダーファイル。そのため、imgproc.hppを含めました。 まず、2つの行列と2つのウィンドウを宣言しました。これらは、画像を読み込んで表示するためのものです。次に、「cat.jpg」という名前の画像を「

バイナリイメージは、白黒の2色を表す単なるデジタルイメージです。画像処理の観点から、バイナリ画像には、0と1の2つの可能な値を持つピクセルが含まれています。ピクセルの値が0の場合、それは純粋な黒色を表します。ピクセルの値が1の場合、それは純粋な白色を意味します。 グレースケール画像では、それぞれに256の異なる可能な値があります。しかし、バイナリイメージでは、可能な値は2つだけです。バイナリイメージには、さまざまなタイプのアプリケーションがあります。たとえば、形態学的変換には2値画像が必要であり、背景からのオブジェクト形状の抽出には2値画像が必要です。OpenCVを使用すると、画像を2値画像

バイナリイメージを反転するとは、ピクセル値を反転することを意味します。視覚的な観点から、バイナリイメージを反転すると、白のピクセルは黒に変換され、黒のピクセルは白に変換されます。 この関数の基本的な形式は-です。 cvtColor(original_image, grayscale_image, COLOR_BGR2GRAY); 次の行は、グレースケール画像をバイナリ画像に変換し、変換された画像を「binary_image」行列に保存しています。 threshold(grayscale_image, binary_image, 100, 255, THRESH_BINARY); ここで、

デジタル画像はピクセルでできています。 OpenCVを使用すると、ピクセルの値を簡単に読み取ることができます。ただし、ピクセル値を取得する場合は、単一のチャネルを個別に処理する必要があります。 ここでは、「cimage」という名前のマトリックスに画像をロードし、「cvtColor（cimage、img、COLOR_BGR2GRAY）;」を使用して画像を変換します。 imgという名前のマトリックスに保存します。 次のプログラムは、画像のピクセル値を読み取り、コンソールウィンドウに値を表示します。 例 #include<iostream> #include<opencv2/

線を引くには、始点と終点の2つの点が必要です。線を引くためのキャンバスも必要です。 キャンバスのマトリックスであるOpenCVを使用して、ラインの開始点と終了点を定義する必要があります。線にも色を付ける必要があります。線の太さも説明する必要があります。 OpenCVを使用して線を描画する場合は、マトリックス、2つのポイント、および色と線の太さを宣言する必要があります。 OpenCVを使用するには、 を含める必要があります line（）のためのヘッダー 関数はこのヘッダーで定義されています。 このメソッドの基本的な構文は次のとおりです- 構文 line(whiteMatrix, star

円には中心と半径があります。 OpenCVを使用して円を描くには、中心と半径を定義する必要があります。 OpenCVには、 を含める必要があります circle（）関数がこのヘッダーで定義されているため、ヘッダー。 このメソッドの基本的な構文は次のとおりです- 構文 circle(whiteMatrix, center,radius, line_Color, thickness); 次のプログラムは、OpenCVで円を描く方法を表しています。 例 #include<iostream> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #in

楕円を描くには、中心、長軸、短軸が必要です。つまり、楕円には3つのパラメータが必要です。楕円を描画するマトリックスが必要であり、線の太さと線の色を宣言する必要があります。 OpenCVを使用して楕円を描画する場合は、回転角について言及する必要があり、2つの追加パラメーターの開始点と終了点があります。 ellipse（）関数を呼び出すには、ヘッダーファイルをインクルードする必要があります。 このメソッドの基本的な構文は次のとおりです- 構文 ellipse(whiteMatrix, center, xy,angle, starting_point, ending_point, line_Co

長方形を描くには、4つのポイントが必要です。次の図を見てください。 この図では、x1、x2、y1、y2の4つのポイントがあります。これらの4つのポイントが4つの座標を形成しています。 OpenCVを使用して長方形を描画するには、これらの点を定義し、行列が必要な長方形を表示する必要があります。線の色や線の幅など、他の関連する値を宣言する必要があります。 このメソッドの基本的な構文は次のとおりです- 構文 rectangle(whiteMatrix, starting, ending, line_Color, thickness); 次のプログラムは、OpenCVで長方形を描画する方法