7-2 寻找大富翁

7-2 寻找大富翁 分数 25 全屏浏览题目 切换布局 作者 陈越 单位 浙江大学 胡润研究院的调查显示，截至2017年底，中国个人资产超过1亿元的高净值人群达15万人。 printf(" "); printf("%d",a[i]); } } 读入输入的 n 和 m； 读入 n 个 long long 类型的整数存放在数组 a 中； 使用标准库函数 qsort 对数组 a 进行从大到小排序，排序方法通过函数指针传递，这里使用了自定义的 cmp 函数； 如果 n 小于 m，将 m 的值变为 n； 循环输出数组 a 中前 m 个元素，中间用空格隔开。

OpenCV findContours函数边缘近似方法

52858661 查找轮廓时内轮廓与外轮廓： http://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/53765440 再来看下findCountours的函数原型 OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset=Point()); 其中第五个参数为轮廓的边缘近似方法 CHAIN_APPROX_TC89_KCOS=CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS }; 依次为： 1为能够包围轮廓的所有的点； 2为压缩水平的、垂直的和斜的部分，也就是，函数只保留他们的终点部分 最后补充一点： findcontours函数将二值化后图像白色区域当作前景，黑色部分当做背景。所以找轮廓找到的是白色区域的轮廓。 这个函数有一个特点，如果白色区域延伸到了图像边界，那么图像的边界也是被当作轮廓的一部分，这就造成了可能会出现一个很大的外轮廓。

PTA 7-2 符号配对（20 分）

7-2 符号配对（20 分） 请编写程序检查C语言源程序中下列符号是否配对：/*与*/、(与)、[与]、{与}。 输入格式: 输入为一个C语言源程序。

图像边缘检测--OpenCV之cvCanny函数

图像边缘检测--OpenCV之cvCanny函数 分类： C/C++ void cvCanny( const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1, 函数 cvCanny 采用 CANNY 算法发现输入图像的边缘而且在输出图像中标识这些边缘。 1、边缘检测原理及步骤         在之前的博文中，作者从一维函数的跃变检测开始，循序渐进的对二维图像边缘检测的基本原理进行了通俗化的描述。 结论是：实现图像的边缘检测，就是要用离散化梯度逼近函数根据二维灰度矩阵梯度向量来寻找图像灰度矩阵的灰度跃变位置，然后在图像中将这些位置的点连起来就构成了所谓的图像边缘（图像边缘在这里是一个统称，包括了二维图像上的边缘 实际工程经验表明，高斯函数确定的核可以在抗噪声干扰和边缘检测精确定位之间提供较好的折衷方案。这就是所谓的高斯图像滤波，具体实现代码见下文。

7-2 树种统计 (20 分)

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102924532 7-2 树种统计 (20 分) 随着卫星成像技术的应用，自然资源研究机构可以识别每一棵树的种类

PTA 7-2 找奇葩 (20 分)

在一个长度为 n 的正整数序列中，所有的奇数都出现了偶数次，只有一个奇葩奇数出现了奇数次。你的任务就是找出这个奇葩。

7-2 到底有多二

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96301355 7-2 到底有多二 一个整数“犯二的程度”定义为该数字中包含2的个数与其位数的比值

PTA 7-2 方阵循环右移

OpenCV这么简单为啥不学——1.1、图像处理(灰度图、模糊图片、GaussianBlur函数、提取边缘、边缘膨胀、边缘细化)

OpenCV这么简单为啥不学——1.1、图像处理(灰度图、模糊图片、GaussianBlur函数、提取边缘、边缘膨胀、边缘细化) ---- 目录 OpenCV这么简单为啥不学——1.1、图像处理(灰度图 、模糊图片、GaussianBlur函数、提取边缘、边缘膨胀、边缘细化) 前言 环境 灰度图 模糊图片 GaussianBlur函数 提取边缘 边缘膨胀 边缘细化 整体对照 总结 ---- 前言 计算机视觉市场巨大而且持续增长 OpenCV致力于真实世界的实时应用，通过优化的C代码的编写对其执行速度带来了可观的提升，并且可以通过购买Intel的IPP高性能多媒体函数库（Integrated Performance Primitives GaussianBlur(img, (151, 151), 5) # 展示 cv2.imshow("Gray Image", imgBlur) cv2.waitKey(0) 模糊效果 GaussianBlur函数 ，也就是强化了边缘。 

PTA 7-2 数字之王 (20 分)

的每个数的各位数的立方相乘，再将结果的各位数求和，得到一批新的数字，再对这批新的数字重复上述操作，直到所有数字都是 1 位数为止。这时哪个数字最多，哪个就是“数字之王”。

PTA 7-2 数字之王 (20 分)

的每个数的各位数的立方相乘，再将结果的各位数求和，得到一批新的数字，再对这批新的数字重复上述操作，直到所有数字都是 1 位数为止。这时哪个数字最多，哪个就是“数字之王”。

PTA 7-2 找奇葩 (20 分)

在一个长度为 n 的正整数序列中，所有的奇数都出现了偶数次，只有一个奇葩奇数出现了奇数次。你的任务就是找出这个奇葩。

PTA 7-2 列车调度（25 分）

7-2 列车调度（25 分） 火车站的列车调度铁轨的结构如下图所示。 两端分别是一条入口（Entrance）轨道和一条出口（Exit）轨道，它们之间有N条平行的轨道。

7-2 冒泡法排序 (30分)

将N个整数按从小到大排序的冒泡排序法是这样工作的：从头到尾比较相邻两个元素，如果前面的元素大于其紧随的后面元素，则交换它们。通过一遍扫描，则最后一个元素必定是最大的元素。然后用同样的方法对前N−1个元素进行第二遍扫描。依此类推，最后只需处理两个元素，就完成了对N个数的排序。

7-2 冒泡法排序 (30分)

7-2 冒泡法排序 (30分) 将N个整数按从小到大排序的冒泡排序法是这样工作的：从头到尾比较相邻两个元素，如果前面的元素大于其紧随的后面元素，则交换它们。

7-2 歌唱比赛计分 (15分)

7-2 歌唱比赛计分 (15分) 设有10名歌手(编号为1-10)参加歌咏比赛，另有6名评委打分，每位歌手的得分从键盘输入，计算出每位歌手的最终得分(扣除一个最高分和一个最低分后的平均分)，最后按最终得分由高到低的顺序输出每位歌手的编号及最终得分

7-2 英文单词排序 (25 分)

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/97651417 7-2 英文单词排序 (25 分) 本题要求编写程序，输入若干英文单词，对这些单词按长度从小到大排序后输出

通过边缘函数实现自适应图片格式转换

本文介绍了如何在不修改原始客户端请求 URL 的情况下，通过边缘函数根据客户端请求中携带的User-Agent头部自动判断需返回的图片文件格式，自动触发图片格式转换。 边缘函数提供了灵活的图片处理能力，帮助您在不修改原始客户端请求 URL 的情况下，由 EdgeOne 的边缘函数来自动触发图片格式转换，自适应根据客户端的 User-Agent 信息来响应指定的图片格式 登录 边缘安全加速平台 EO 控制台，通过站点列表，选择需配置的站点，进入站点管理二级菜单。2. 在左侧导航栏中，单击边缘函数 > 函数管理。3. 在函数管理页面，单击新建函数。4. 当请求 URL 同时符合以上条件时，将触发以上的边缘函数，对图片进行自动处理。7. 单击保存触发规则即可生效。8. 验证边缘函数的生效情况，您可以通过以下两种方式进行验证：(1) curl 请求测试您可以通过 curl 请求中携带指定的 User-Agent 进行测试。

7-2 神奇字符串 (30 分)

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101472572 7-2 神奇字符串 (30 分) 神奇字符串的定义为: 只含有1和2,

视频追踪之目标选择（一）------边缘检测值函数准备

所以利用边缘检测可以将矩形绘制简化为鼠标单击。 所以，在做图像的边缘检测之前，首先要进行图图像的灰度和二值化。 第二参数表示存储轮廓的容器。相当于一个中间的过渡池，无需过度纠结。 第三个参数为输出参数，这个参数将指向用来存储轮廓信息的链表表头，这是很重要的东西，后期就用这个来分析边缘，从而实现矩形的自动绘制。 也就是说，cvFindContours这货，作用就是给你返回一个列表，列表是边缘像素的信息。 也就是，过程是这样的： 彩色图像-->灰度图像（利用cvCvtColor（））​-->将其二值化（cvThreshold（））-->获取边缘像素信息（cvFindContours（））-->绘制边缘（