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OpenCV stereo matching BM

一直找不到opencv stereo matching的根据和原理出处,下面这个文章贴了个链接,有时间看看:

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进击:字符串匹配的 BM

进击:字符串匹配的 BM BM 介绍 各种文本编辑器的 "查找" 功能(Ctrl+F),大多采用 Boyer-Moore 。 ? Boyer-Moore 不仅效率高,而且构思巧妙,容易理解。1977 年,德克萨斯大学的 Robert S. Boyer 教授和 J Strother Moore 教授发明了这种实现 下面我们来分别计 shift(好后缀) 和 shift(坏字符)。 先来求shift(坏字符),具体如下: ? to n-1, do i = n - Nj(P) + 1 L'(i) = j 上面中我们是假设已经知道了Nj(P)了,然后通过Nj来计出L'(i),那我们怎么计Nj呢?

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    动画:BM 中的坏字符规则与好后缀规则

    点击蓝色“五分钟学”关注我哟 加个“星标”,天天中午 12:15,一起学 ? 1977 年,德克萨斯大学的 Robert S. Boyer 教授和 J Strother Moore 教授发明了一种新的字符串匹配:Boyer-Moore ,简称 BM 。 该 从模式串的尾部开始匹配,且拥有在最坏情况下 O(N) 的时间复杂度。有数据表明,在实践中,比 KMP 的实际效能高,可以快大概 3-5 倍。 BM 中有两个核心规则,本文主要介绍这两个规则。 定义 BM 的一个特点是当不匹配的时候 一次性可以跳过不止一个字符 。即它不需要对被搜索的字符串中的字符进行逐一比较,而会跳过其中某些部分。 通常搜索关键字越长,速度越快。它的效率来自于这样的事实:对于每一次失败的匹配尝试,都能够使用这些信息来排除尽可能多的无匹配的位置。 它充分利用待搜索字符串的 一些特征 ,加快了搜索的步骤。

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    字符串匹配之Sunday、KMP和BM入门级讲解

    单模式匹配是指匹配模板为单个字符串,即从待匹配字符串 (string) 中找出匹配模板 (pattern),比如著名的KMPBM等等;而多模式匹配则表示匹配模板为多个字符串组成的模板集合, Algorithm BM Boyer–Moore Algorithm 1 朴素查找 朴素查找又被称为暴力(Brutal Force),是待匹配字符串 和模板 逐个字符依次进行匹配的简单粗暴 2 Sunday Sunday是Daniel M.Sunday于1990年提出的字符串模式匹配,它比后面要介绍的KMPBM都要晚提出。 4 BM Boyer-Moore是于1977年由德克萨斯大学的 Robert S. Boyer 教授和 J Strother Moore 教授提出。 可以看到,BM中,坏字符规则类似于Sunday(实际上是SundayBM的基础上的改进),好后缀规则类似于KMP

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    字符串匹配BM

    BM(Boyer-Moore) 思想:有模式串中不存在的字符,那么肯定不匹配,往后多移动几位,提高效率 ? BM原理:坏字符规则,好后缀规则 1.1 坏字符规则 ? 总结 BM的内存消耗 整个用到了额外的3个数组,其中bc数组的大小跟字符集大小有关,suffix数组和prefix数组的大小跟模式串长度m有关。 不过,单纯使用好后缀规则的BM效率就会下降一些了。 时间复杂度 以上BM是个初级版本。这个版本,在极端情况下,预处理计suffix数组、prefix数组的性能会比较差。 "证明了在最坏情况下,BM的比较次数上限是5n。 BM构建的规则有两类,坏字符规则和好后缀规则。 好后缀规则可以独立于坏字符规则使用。 因为坏字符规则的实现比较耗内存,为了节省内存,我们可以只用好后缀规则来实现BM

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    工控网络基础入门篇之iptables 的 string 模块

    通过上一节的介绍,我们也看到了u32模块第一个缺点是只能针对特定位置的 4 个字节数据进行分析,如果位置不固定就没有办了。 当然 u32 的固定位置分析也不能是完全的缺点,只针对固定位置固定长度的数据分析意味着 u32 模块消耗的 CPU 资源非常少,因为我们基本上只需要做一些简单的与或操作和比较计就可以了。 ,• -m string表示启用 string 模块进行匹配,• –algo bm表示启用贝叶 (Boyer-Moore) 字符串搜索,另一种是 kmp(Knuth-Pratt-Morris), 具体应该只是效率和不同应用的区别,原理我们就不细究了。 DNS 返回包的长度很少有超过 180 字节,而 A 记录 IP 值的位置因为 IP 和 UDP 协议报文格式的关系,基本上不可能出现在 60 字节之前,所以指定这个范围是足够的,同时也可以大大减轻搜索的运压力

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    ActivityNet Challenge 2019 冠军模型BMN全解析

    图 1 BMN概览 ? 最后,采用了Soft-NMS方来去除了冗余结果。 边界匹配机制 BMN提出了一种新的时序提名置信度评估机制——边界匹配机制,作用于PEM模块。 02 BM layer简介 如何从视频特征序列提取出BM置信度图是一个关键的问题,该引入一个BM layer来完成这个任务。视频时序序列特征为 ? 因为采样掩码矩阵W对任何视频来说都是相同的,因此它可以被提前计,进而在推理过程中BM player的计速度将会非常快。 03 BM标签 在训练时,我们将BM标签图记为 ? ,它与BM置信度图 ? BMN是时序动作检测领域的经典之作,它的主要贡献是通过引入一种全新的时序提名评估机制以及高效的特征采样方式,来提升了前作BSN方的性能和效率。

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    Seurat 4.0 || 分析scRNA和膜蛋白数据

    前情回顾 Seurat 4.0 ||您的单细胞数据分析工具箱上新啦 Seurat 4.0 ||单细胞多模态数据整合WNN 得益于单细胞多模态技术的发展,允许我们在单细胞水平从不同侧面考察细胞状态 落实到实现层面,我们来学习一下WNN的几篇教程,本文介绍了用于分析多模态单细胞数据集的加权最近邻(WNN)工作流程。 我们使用标准的标准化,但您也可以使用SCTransform或任何替代方。 细胞特有的模态权重和多模态邻居在一个函数中计,该函数在此数据集上运行约2分钟。 我们也可以计UMAP可视化仅基于RNA和蛋白质数据和比较。

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    OpenCV3.4两种立体匹配效果对比

    1.BM(Block Matching) 参数设置如下: int numberOfDisparities = ((imgSize.width / 8) + 15) & -16; cv bm->compute(imgL, imgR, disp); 效果如下: BM得到的视差图(左),空洞填充后得到的视差图(右) ? 可见SGBM得到的视差图相比于BM来说,减少了很多不准确的匹配点,尤其是在深度不连续区域,速度上SGBM要慢于BM。 OpenCV3.0以后没有实现GC,可能是出于速度考虑,以后找时间补上对比图,以及各个的详细原理分析。 后面我填充空洞的效果不是很好,如果有更好的方,望不吝赐教。 ----  filterSpeckles()视差图后处理  两种立体匹配出初始视差图后会进行视差图后处理,包括中值滤波,连通域检测等。

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    KMP、BM、Sunday等字符串匹配及实现

    本着可以实现效果就可以的原则,编的代码也实在是不优美,BM参考了别人的代码,因为写的精炼,按照自己的思路来写,然后发现有的可以运行,有的就达不到相应的效果。 而其它的,KMP、BM、Sunday则是按照自己的原则尽可能的增大移动的位数。 下面针对KMP、BM、Sunday简单的介绍 KMP KMP主要是利用模式串本身的特点来计出NEXT值,模式串中的每一个字符都有一个NEXT值,NEXT为整型数组,比如NEXT[i]就代表在模式串的第 其实大白话就是现在主串匹配的子串在模式串中是否还存在,在计NEXT值时则是利用已经匹配模式串的前缀和后缀,求前缀和后缀的最大长度。 ,计位置,计是否匹配,有的时候还要一直循环循环,设置一个标识符有时候还是蛮必要的。

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    C++ 动态新闻推送 第52期

    ::DoNotOptimize(c = (++a) + (++b)); } 一个简单的数学对比 static void f64_sin(bm::State &state) { double argument = std::rand(), result = 0; for (auto _ : state) bm::DoNotOptimize(result = std:: sin(argument += 1.0)); } static void f64_sin_maclaurin(bm::State &state) { double argument = std ::DoNotOptimize(result); } } 注意这个attrbute用。 最后一种非常快 整数除 static void i64_division(bm::State &state) { int64_t a = std::rand(), b = std::rand(

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    Android编程图片加载类ImageLoader定义与用实例分析

    本文实例讲述了Android编程图片加载类ImageLoader定义与用。 = decodeSampledBitmapFromPath(path, imageSize.width, imageSize.height); return bm; } /** * 从任务队列取出一个方 StringBuilder sb = new StringBuilder(); String tmp = null; for (byte b : bytes) { // 将每个字节与0xFF进行与运, * @date 2014-3-7 下午7:37:50 * @version 1.0 */ public class ImageSizeUtil { /** * 根据需求的宽和高以及图片实际的宽和高计SampleSize 》、《Android基本组件用总结》、《Android视图View技巧总结》、《Android布局layout技巧总结》及《Android控件用总结》 希望本文所述对大家Android程序设计有所帮助

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    Seurat4.0系列教程18:Weighted Nearest Neighbor Analysis

    同时测量多种模式的数据,也称为多模式分析,代表了单细胞基因组学的一个令人兴奋的前沿,迫切需要新的来定义基于多种数据类型的细胞状态。 我们使用标准的normalization,但你也可以使用 SCTransform或任何替代方。 对于每个细胞,我们根据RNA和蛋白质相似性的加权组合计数据集中最接近的相邻细胞。 细胞特定模式权重和多模式邻近值在单个函数中计,在此数据集上运行大约需要 2 分钟。 如Signac motifs vignette[7]中描述的那样,有几种方可以做到这一点,但我们将使用来自Greenleaf lab的 chromVAR包。

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    Seurat 4.0 || 单细胞BMNC多模态参考数据集

    前情回顾 Seurat 4.0 || 您的单细胞数据分析工具箱上新啦 Seurat 4.0 || 单细胞多模态数据整合WNN Seurat 4.0 || 分析scRNA和膜蛋白数据 Seurat 4.0 在计此转换之后,我们可以将其投影到查询数据集中。我们也可以计和投射一个PCA投影,但是建议在处理由WNN分析构建的多模态引用时使用sPCA。 sPCA计执行一次,然后可以快速地投影到每个查询数据集中。 bm <- ScaleData(bm, assay = 'RNA') bm <- RunSPCA(bm, assay = 'RNA', graph = 'wsnn') 因为我们将把多个查询数据映射到同一个参考数据集上 这个命令经过优化,通过传入预先计的参考邻居集,并关闭锚点过滤来最小化映射时间。

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    【kAriOJ】离散数学 构造群码 极大似然解码

    编程题1 构造群码 时间限制 1000 ms 内存限制 65536 KB 题目描述 针对给定H,计群码编码函数eH,并计给定字的码字。 ; return ans; } //计最多检测的错误 int getk(){ int ans=100; //g的二进制即生成的Bm for(ll g=1;g<1<<m; 编程题2 极大似然解码 时间限制 1000 ms 内存限制 65536 KB 题目描述 给定群码(m,n)的编码函数e的H,采用极大似然进行解码 (n<=20) 输入格式 第一行输入两个整数m,n; 第二行输入m × (n - m) 个0或1,也就是矩阵H的上半部分,下半部分单位矩阵自行生成; 第三行输入n比特的字; 输出格式 第一行:输出与e相关的极大似然能纠错的比特数 第二行:采用极大似然对给定的字解码后的字 ;i++) ans+=a[i]; return ans; } //计最多检测的错误,同时计得到所有的对应编码 int getk(){ int ans=100;

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    等比例缩放图片

    =bm){ return zoomImg(bm,newWidth,newHeight);    }    return null; } public static Bitmap zoomImg(Context context,String img, int newWidth ,int newHeight){ // 图片源 try { Bitmap bm = BitmapFactory.decodeStream = bm) { return zoomImg(bm, newWidth, newHeight); } } catch (IOException e) { // TODO Auto-generated catch ,int newHeight){    // 获得图片的宽高    int width = bm.getWidth();    int height = bm.getHeight();    // 计缩放比例 );    matrix.postScale(scaleWidth, scaleHeight);    // 得到新的图片    Bitmap newbm = Bitmap.createBitmap(bm

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    详解Android Bitmap的常用压缩方式

    Android中的图片是以Bitmap方式存在的,绘制的时候也是Bitmap,直接影响到app运行时的内存,在Android,Bitmap所占用的内存计公式是:图片长度 x 图片宽度 x像素点的字节数 其中字母代表的意思我们大概都可以理解,接下来我们来它们单个像素点的字节数: ALPHA_8:表示8位Alpha位图,即透明度占8个位,一个像素点占用1个字节,它没有颜色,只有透明度。 三、常用的压缩方: 1.质量压缩 private void compressQuality() { Bitmap bm = BitmapFactory.decodeResource(getResources , 0, 0, bm.getWidth(), bm.getHeight(), matrix, true); bm = null; } 放缩压缩使用的是通过矩阵对图片进行裁剪,也是通过缩放图片尺寸 五、总结 以上5种就是我们常用的压缩方了,这里的压缩也只是针对在运行加载的bitmap占用内存的大小。

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    JAVASE之图书管理系统

    * 添加方 */ public void add(BookManage[] BM,int n) { // System.out.println("--------------add()---- ----------"); } } /** 删除方 */ public void delete(BookManage[] BM) { // System.out.println(" -----"); } } /** 查询方 */ public void query(BookManage[] BM) { // System.out.println("------ } } } /** 退出方 */ public void exit() { // System.out.println("--------------exit()--------- 然后输出判断不为空的对象数组 (4)对象数组修改:先用get在for循环遍历,定位对象数组位置,然后再用set方进行修改

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