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来这里几个月，发现有些问题很多人都很感兴趣。所以在这里希望能尽自己能力跟大家讨论一些力所能及的算法。现在先讨论一下卡尔曼滤波器，如果时间和能力允许，我还希望能够写写其他的算法，例如遗传算法，傅立叶变换，数字滤波，神经网络，图像处理等等。 因为这里不能写复杂的数学公式，所以也只能形象的描述。希望如果哪位是这方面的专家，欢迎讨论更正。 卡尔曼滤波器 – Kalman Filter 1．    什么是卡尔曼滤波器 （What is the Kalman Filter?） 在学习卡尔曼滤波器之前，首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著...

之前一直在做移动机器人定位算法。查来查去，发觉粒子滤波算法（又叫MC算法）应该算是最流行的了。因此开始学习使用之。入手的是本英文书叫“probalistic robotic” 很不错，我所见到的讲得最好的一本书。花了大量时间去研读。在这里我想谈谈我对粒子滤波的一点认识。因为在这一领域算是个新手。希望有前辈或者达人来指正我的想法。也希望我的这篇文章对新手有理解他有所帮助（当初我就很是苦于它难于理解）在这里我不想谈粒子滤波的理论基础和推到，这点大家可以去自己翻书。我只谈下我的体会。 粒子滤波算法。他源...

三、图像的几何校正 　　CCD获取的图像有时几何变形严重，细心的读者可以发现有时作为直线在获取的图像中已经类似为弧线，所以在图像处理系统中，经常要要对图像消除畸变。 　　设原图像（未畸变图像）用( )坐标系，畸变图像坐标系为( )，两个坐标系之间的关系为： 　　　=h ( ) ； =h ( ) ； 　　在消除摄像头几何畸变的已有工作中，可以将校正方法分为两类：一类是坐标转换函数h 、h 已知的情况下对图像进行校正，另一类是对这两个函数未知的情况下对图像进行校正。 　　设 为待校正的畸形图像，g(x,y)为校正后...

二、细化 　　图像处理中物体的形状信息是十分重要的，为了便于描述和抽取图像特定区域的特征，对那些表示物体的区域通常需要采用细化算法处理，得到与原来物体区域形状近似的由简单的弧或曲线组成的图形，这些细线处于物体的中轴附近，这就是所谓的图像的细化。通俗的说图像细化就是从原来的图像中去掉一些点，但仍要保持目标区域的原来形状，通过细化操作可以将一个物体细化为一条单像素宽的线，从而图形化的显示出其拓补性质。实际上，图像细化就是保持原图的骨架。所谓骨架，可以理解为图象的中轴，例如一个长...

二值图像是一种简单的图像格式，它只有两个灰度级，即”0″表示黑色的像素点，”255″表示白色的像素点，至于如何从一幅普通的图像获得二值图像，请参考我近期在天极网上发表的《Visual C++编程实现图像的分割》一文。二值图像处理在图像处理领域占据很重要的位置，在具体的图像处理应用系统中，往往需要对于获得的二值图像再进一步进行处理，以有利于后期的识别工作。二值图像处理运算是从数学形态学下的集合论方法发展起来的,尽管它的基本运算很简单，但是却可以产生复杂的效果。常用的二值...

为了实现图像的细化算法，笔者定义了一个细化函数，具体实现代码如下： BOOL SeneBorderThinning(BYTE *pData,int Width,int Height) { //pData为指向图像数据的指针，Width和Height为图像的宽度和高度； int i,j; int num; //细化结束标志； BOOL Finished; //各个变量用来存储(i,j)位置的八邻域像素点的灰度； int nw,n,ne,w,e,sw,s,se; //细化表； static int erasetable[256]={ 0,0,1,1,0,0,1,1, 1,1,0,1,1,1,0,1, 1,1,0,0,1,1,1,1, 0,0,0,0,0,0,0,1, 0,0,1,1,0,0,1,1, 1,1,0,1,1,1,0,1, 1,1,0,0,1,1,1,1, 0,0...

C/C++ code /************************************************************************* * 函数名称： * RotateDIB2() * 参数: * LPSTR lpDIB – 指向源DIB的指针 * int iRotateAngle – 旋转的角度（0-360度） * 返回值: * HGLOBAL – 旋转成功返回新DIB句柄，否则返回NULL。 * 说明: * 该函数用来以图像中心为中心旋转DIB图像，返回新生成DIB的句柄。 * 调用该函数会自动扩大图像以显示所有的象素。函数中采用双线性插 * 值算法进行插值。 *************************************************...

- 前段时间遇到个完全背包问题,于是看了DD牛的背包九讲，对于01背包和完全背包还好理解，不过对于多重背包我一直理解的不是很透彻，尤其是那个复杂度,我一直认为是O(N*V*Σ(log(n[i])))的，但是DD牛的九讲上说是O(V*Σ(log(n[i]))，还有就是可以用单调队列优化达到O(N*V),于是上网搜了好多报告,无奈实在不懂。后来问了王向，他说不用单调队列也可以达到O(N*V)的,给了我个网址。昨天下午就学些了下。发现还比较好懂。今天上午就依着那个思路把1014和1742给写了，发现还可以速度不错。 附上1014的带注释代码

以下C++版本是从网上摘抄，下方C#为根据网上内容改编，算法可能有错误，具体见下方说明。之前有一个项目用系统的日期字符串转换函数实现计算两日期之间天数之差一直有误，故改用以下算法实现。其实也可以用C++实现dll库后在C#里面调用，亦能完成我需要实现的注册码验证功能，所以以下介绍了几种方法。 在C#里面有调用系统内部函数的方法实现计算两日期间天数的程序，但只能在本是机器上运行，交给客户后一直报错，不能进入系统，故有此修改并讨论次算法。 出现的错误为：String was not recognized as a valid Dat...