Linked List는 각 노드에 두 개의 블록이 있는 선형 데이터 구조로, 한 블록에는 노드의 값 또는 데이터가 포함되고 다른 블록에는 다음 필드의 주소가 포함됩니다. 각 노드에 데이터와 연결 목록의 다음 노드를 가리키는 포인터가 포함된 연결 목록이 있다고 가정해 보겠습니다. 작업은 주어진 연결 목록을 분리하는 것입니다. 연결 목록을 분리한다는 것은 목록에서 홀수 인덱스 노드와 짝수 인덱스 노드를 분리해야 한다는 것을 의미합니다. 이 문제를 해결하기 위한 접근 방식 주어진 연결 목록을 분리하기 위해 홀수 인덱스, 짝수 인덱스

문자열을 뒤집은 후에도 그대로 유지되는 경우 문자열을 회문 문자열이라고 합니다. 이 특정 문제에서 우리는 길이가 같은 두 개의 문자열 a와 b를 제공했습니다. 일부 인덱스로 분할된 경우 작업은 문자열의 합이 회문을 만드는지 여부를 확인하는 것입니다. 길이가 4인 두 개의 문자열 a와 b가 있고 인덱스 3에서 두 문자열을 다음과 같이 분할한 후, 아아아 | ㄴ 및 bb | aaa(첫 번째 문자열의 접두사) + a(두 번째 문자열의 접미사)는 회문이어야 합니다. 또는 b(첫 번째 문자열의 접미사) + bbb(두 번째 문자

이진 트리가 있고 작업이 자체 대칭을 구성하는지 여부를 확인하는 것이라고 가정해 보겠습니다. 대칭 이진 트리는 자신의 거울 이미지를 구성합니다. 예를 들어 입력-1: 출력: True 설명: 주어진 이진 트리는 자신의 미러 이미지를 구성하므로 출력은 True입니다. 입력-2: 출력: False 설명: 주어진 이진 트리는 자신의 거울 이미지를 만들지 않기 때문에 대칭이 아닙니다. 이 문제를 해결하기 위한 접근 방식 대칭 이진 트리는 자신의 거울 이미지인 트리이므로 트리의 왼쪽 노드와 오른

먼저 C#과 C++에 대해 알아보자 - C#은 범용 객체 지향 프로그래밍 언어입니다. 순수한 객체 지향 프로그래밍 언어로 간주됩니다. 날카롭게로 발음됩니다. Microsoft의 Anders Hejlsberg와 그의 팀이 개발했습니다. 메모리 관리는 가비지 수집기가 자동으로 수행합니다. 목표가 완료되면 개체를 자동으로 삭제하는 것은 언어의 의무입니다. 창에 따라 다르므로 모든 시스템에서 사용할 수는 없습니다. 다중 상속을 지원하지 않습니다. C#의 포인터는 안전하지 않은 모드에서만 사용할 수 있습니다. 고급 언어로 간주됩니다. 코드

이 포스트에서는 C++ 프로그래밍 언어와 관련하여 객체와 클래스의 차이점을 이해할 것입니다. C++의 클래스 객체 지향 프로그래밍을 구현하는 데 도움이 되는 C++ 코드 구성 요소입니다. 사용자가 정의한 유형입니다. 자체 데이터 멤버와 멤버 함수를 보유합니다. 이러한 데이터 멤버와 멤버 함수는 클래스의 인스턴스를 생성하여 액세스할 수 있습니다. 변수를 조작하는 데 사용할 수 있으며 클래스의 개체가 작동하는 방식을 알려주는 속성을 정의하는 데 사용할 수 있습니다. 객체에 대한 청사진으로 이해할 수 있습니다. 예:Employees 클

OpenCV는 오픈 소스 컴퓨터 비전을 나타냅니다. . 컴퓨터 비전 운영을 위한 공통 인프라를 지원하고 금융 상품에서 시스템 동작을 사용하기 위해 생성되었습니다. 일반적으로 이미지 처리, 얼굴 인식, 비디오 캡처, 검색 및 개체 공개를 대상으로 합니다. OpenCV는 얼굴 인식 및 감지, 비디오에서 인간 작업 분석, 물체 식별, 카메라 움직임 기록, 움직이는 물체 추적, 정확한 장면을 위한 고해상도 이미지 생성을 위한 이미지 결합 등 다양한 작업을 구현하기 위해 만들어졌습니다. 컴퓨터 비전이라는 용어를 정의하는 주제를 살펴보겠

다음과 같이 OpenCV를 설치하는 세 단계가 있습니다 - 필요한 모든 소프트웨어를 다운로드하고 설치합니다. Visual Studio용 OpenCV 처리 OpenCV와 Visual Studio 연결 이 단계를 하나씩 정의해 보겠습니다. 1단계 - 필요한 소프트웨어 다운로드 및 설치 Microsoft Visual Studio에서 OpenCV를 사용할 것입니다. 따라서 Visual Studio와 OpenCV를 다운로드해야 합니다. 비주얼 스튜디오 OpenCV CMake 먼저 이 소프트웨어를 설치하는 방법을 알아보겠습니다.

이 주제에서는 C++에서 OpenCV를 사용하여 이미지를 로드하고 표시하는 방법을 결정할 것입니다. OpenCV에서 이미지를 불러와 보여주기 위해 필요한 기능은 다음과 같습니다. 매트: 매트는 함수가 아닙니다. 변수의 일종인 자료구조입니다. C++의 int, char, string 변수 유형과 마찬가지로 Mat는 내부에 이미지를 로드하기 위해 행렬 데이터 구조를 생성하는 OpenCV의 변수입니다. 이 프로그램에서 우리는 Mat myImage;를 작성했습니다. 이는 myImage라는 행렬 변수를 선언한다는 의미입니다. name

여기에서는 OpenCV 이미지를 컴퓨터의 모든 위치에 저장하는 방법을 이해합니다. OpenCV는 imwrite()를 제공합니다. 이미지를 지정된 파일에 저장하는 기능입니다. 파일 확장자는 이미지 형식을 나타냅니다. 함수의 실제 형식은 -입니다. imwrite("Destination/Name of the image with extension", Source Matrix) 여기서 Destination은 이미지를 저장할 위치입니다. 이 프로그램에서는 이미지를 Lakshmi.jpg로 저장합니다. 이미지에 어떤 이름도

배열은 데이터 컬렉션을 저장하고 검색하는 편리한 방법입니다. OpenCV에서는 이 개념을 사용하여 이미지 배열에 여러 이미지를 로드하고 배열의 인덱스 번호를 사용하여 표시할 수 있습니다. 다음 프로그램은 행렬 배열에 여러 이미지를 로드하고 인덱스 번호로 호출되는 배열의 이미지를 보여줍니다. 예시 #include<iostream> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc,const

이 주제에서는 이미지의 채널 수를 찾는 방법을 이해합니다. 프로그램을 실행하면 콘솔 창에 채널 번호가 표시됩니다. 채널 번호를 얻기 위해 channels()라는 OpenCV 클래스를 사용했습니다. 이미지 행렬을 channels() 클래스의 객체로 전달하면 채널에 정수 값을 제공합니다. 다음 프로그램은 채널 수를 계산하여 콘솔 창에 표시합니다. 예시 #include<iostream> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespace std; using namesp

RGB 이미지에는 빨강, 녹색 및 파랑의 세 가지 채널이 있습니다. 빨강, 초록, 파랑 ​​채널이 이미지를 나타내는 색 공간을 RGB 색 공간이라고 합니다. OpenCV에서는 RGB 대신 BGR 시퀀스가 ​​사용됩니다. 즉, 첫 번째 채널은 파란색, 두 번째 채널은 녹색, 세 번째 채널은 빨간색입니다. RGB 이미지를 다른 채널로 분할하려면 3개 채널의 행렬을 정의해야 합니다. Mat different_Channels[3] 를 사용합니다. 3채널 매트릭스를 정의합니다. 다음으로 OpenCV split() 함수를 사용하여 로드된 이

색 공간은 색을 표현하는 모델입니다. 색상을 설명하는 다양한 방법이 있습니다. 예:RGB, CYMK, HSV, 그레이스케일 등 여기서는 imgproc.hpp라는 새 헤더를 사용했습니다. 이 imgproc.hpp 이미지 프로세싱의 약자입니다. 색 공간을 변환하려면 cvtColor()를 사용해야 합니다. OpenCV의 기능 이 함수는 imgproc에 정의되어 있습니다. 헤더 파일. 그래서 imgproc.hpp를 포함했습니다. 먼저 두 개의 행렬과 두 개의 창을 선언했습니다. 이미지를 로드하고 표시하기 위한 것입니다. 그런 다음

이진 이미지는 흑백의 두 가지 색상을 나타내는 디지털 이미지입니다. 이미지 처리 관점에서 이진 이미지는 0과 1의 두 가지 가능한 값을 가진 픽셀을 포함합니다. 픽셀 값이 0이면 순수한 검정색을 나타냅니다. 픽셀 값이 1일 때 순수한 흰색을 의미합니다. 회색조 이미지에는 각각에 대해 256개의 다른 가능한 값이 있습니다. 그러나 Binary Image에서는 두 가지 값만 사용할 수 있습니다. 바이너리 이미지에는 다양한 유형의 애플리케이션이 있습니다. 예를 들어 형태 변환에는 이진 이미지가 필요하고 배경에서 객체 모양 추출에는 이진

이진 이미지를 반전한다는 것은 픽셀 값을 반전시키는 것을 의미합니다. 시각적인 관점에서 바이너리 이미지를 반전시키면 흰색 픽셀은 검은색으로 변환되고 검은색 픽셀은 흰색으로 변환됩니다. 이 함수의 기본 형식은 - cvtColor(original_image, grayscale_image, COLOR_BGR2GRAY); 다음 줄은 회색조 이미지를 바이너리 이미지로 변환하고 변환된 이미지를 binary_image 행렬에 저장하는 것입니다. threshold(grayscale_image, binary_image, 100, 255, THR

디지털 이미지는 픽셀로 구성됩니다. OpenCV를 사용하면 픽셀 값을 쉽게 읽을 수 있습니다. 그러나 픽셀 값을 얻으려면 단일 채널을 별도로 처리해야 합니다. 여기에서 cimage라는 행렬에 이미지를 로드하고 cvtColor(cimage, img, COLOR_BGR2GRAY)를 사용하여 이미지를 변환합니다. img라는 행렬에 저장합니다. 다음 프로그램은 이미지의 픽셀 값을 읽어서 콘솔 창에 값을 보여줍니다. 예시 #include<iostream> #include<opencv2/highgui/highgui.hp

선을 그리려면 시작점과 끝점의 두 점이 필요합니다. 선을 그리려면 캔버스도 필요합니다. 캔버스의 행렬인 OpenCV를 사용하여 선의 시작점과 끝점을 정의해야 합니다. 선에도 색상을 지정해야 합니다. 선의 두께도 설명해야 합니다. OpenCV를 사용하여 선을 그리려면 행렬, 두 점, 색상 및 선 두께를 선언해야 합니다. OpenCV를 사용하여 를 포함해야 합니다. line() 때문에 헤더 함수는 이 헤더에 정의되어 있습니다. 이 방법의 기본 구문은 다음과 같습니다 - 구문 line(whiteMatrix, 시작, 끝, line_C

원에는 중심과 반지름이 있습니다. OpenCV를 사용하여 원을 그리려면 중심과 반지름을 정의해야 합니다. OpenCV에서는 를 포함해야 합니다. 이 헤더에 circle() 함수가 정의되어 있기 때문입니다. 이 방법의 기본 구문은 다음과 같습니다 - 구문 circle(whiteMatrix, center,radius, line_Color, thickness); 다음 프로그램은 OpenCV에서 원을 그리는 방법을 나타냅니다. 예 #include<iostream> #include<opencv2/highgui/highgu

타원을 그리려면 중심, 장축 및 단축이 필요합니다. 즉, 타원에 세 개의 매개변수가 필요합니다. 타원을 그릴 행렬이 필요하고 선 두께와 선 색상을 선언해야 합니다. OpenCV를 사용하여 타원을 그리려면 회전 각도를 언급해야 하며 두 개의 추가 매개변수 시작점과 끝점이 있습니다. ellipse() 함수를 호출하려면 헤더 파일을 포함해야 합니다. 이 방법의 기본 구문은 다음과 같습니다 - 구문 ellipse(whiteMatrix, center, xy,angle, starting_point, ending_point, line_Co

직사각형을 그리려면 4개의 점이 필요합니다. 다음 그림을 보십시오. 그림에는 4개의 점 x1, x2, y1, y2가 있습니다. 이 4개의 점이 4개의 좌표를 형성하고 있습니다. OpenCV를 사용하여 직사각형을 그리려면 이러한 점을 정의하고 행렬이 필요한 직사각형을 표시해야 합니다. 선의 색상 및 선 너비와 같은 다른 관련 값을 선언해야 합니다. 이 방법의 기본 구문은 다음과 같습니다 - 구문 사각형(whiteMatrix, 시작, 끝, line_Color, 두께); 다음 프로그램은 OpenCV에서 사각형을 그리는 방법을 나