2.1 编程实现：复原由运动模糊+高斯噪声造成的退化图像，对比逆滤波、维纳滤波以及最小二乘方滤波方法。代码如下：I = imread('005.bmp');I = im2double(I);subplot(3, 3, 1),imshow(I),title('原始图像');IG = rgb2gray(I);subplot(3, 3, 2),imshow(IG),title('灰度图像');len =

#include<iostream>#include<string>#include<cstdlib>#include<ctime>#include<conio.h>#include<windows.h>using namespace std;const int long_l = 90, wide_w = 40;const i

count（begin，end，‘a’），其中begin指的是起始地址，end指的是结束地址，第三个参数指的是需要查找的字符。返回值为str中’a’出现次数;例如:str.size() == count(str.begin(), str.end(), ’ ') //检测是否为空行...

/*=============================================================================#FileName: Facecheck.cpp#Desc: detect faces and eyes by opencv#Author: Spike#LastChange: 2020.6.16=======================

1、采用书上第 46 页定义的栈的顺序存储表示，编程实现栈的下列基本操作。（1）初始化顺序栈 （2）创建顺序栈 （3）判断栈空 （4）输出顺序栈（5）取栈顶元素 （6）入栈 （7）出栈2、采用栈的顺序存储表示，编程实现表达式中圆括号“( )”和方括号“[ ]”匹配的检验。4.1#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include &lt

#include <cstring>#include <string.h>#include <iostream>#include <stdio.h>#include <algorithm>#include <cmath>#include <cstring>#include <string>#includ

散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据键（Key）而直接访问在内存储存位置的数据结构。也就是说，它通过计算出一个键值的函数，将所需查询的数据映射到表中一个位置来让人访问，这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数，存放记录的数组称做散列表。对不同的关键字可能得到同一散列地址，即k1≠k2k1​=k2​，而f(k1)=f(k2)f(k1​)=f(k2​)，这种现象称为冲突（英语：Col

内容见《数值计算方法》，过程有点长懒得照了，本来打算用Python写的，结果基本写完了发现Python的保留有效数字输出不自动补零，懒得重新写函数，一看又转回了c++,实在是无语有时间再把Python的保留有效数子输出的函数补全吧总体思想就是把矩阵拆成下三角和上三角，利用过程矩阵更快的求解C++完整代码:#include <iostream>#include <cstdio&gt

/*=============================================================================#FileName: Facecheck.cpp#Desc: detect faces and eyes by opencv#Author: Spike#LastChange: 2020.6.16=======================

#include<cstdio>#include<iostream>#include<cmath>using namespace std;int main() {double px[100],py[100];double ax[100],ay[100];double ex;int n;cin >> n;for(int i = 0; i < n;