假设我们要找到大于或等于 N 的最小质数回文数。如果 N 是 13，则最小回文数将是 101。为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤：如果 N 在 8 到 11 的范围内，则返回 11；对于 i 从 1 到 99999 的范围：s := i 作为字符串；r := s 的反转；num := 连接 s 和 r 从索引 1 开始的子字符串，然后转换为数字；如果 num >= N 且 num 是质数，则返回 num；返回 0。让我们看看下面的实现来更好地理解：示例 实时演示#include using ... 阅读更多

假设我们有一个二维矩阵 A，其中每个值都是 0 或 1。这里一个移动包括选择任何一行或一列，并切换该行或列中的每个值：将所有 0 更改为 1，将所有 1 更改为 0。现在在进行任意次数的移动后，此矩阵的每一行都被解释为一个二进制数，并且矩阵的分数是这些数字的总和。因此，我们的任务是找到最高可能的分数。如果输入如下：001110101100 输出将是 39，因为在切换后，矩阵将... 阅读更多

轮廓只不过是连接特定形状边界沿所有点的线。使用它，您可以：查找对象的形状；计算对象的面积；检测对象；识别对象。您可以使用 findContours() 方法找到图像中各种形状、对象的轮廓。同样，您可以绘制您可以使用 drawContours() 方法绘制找到的图像轮廓，此方法接受以下参数：一个空 Mat 对象来存储结果图像；一个包含找到的轮廓的列表对象；一个指定要绘制的轮廓的整数值（-ve 值... 阅读更多

如果您尝试使用 OpenCV imread() 方法读取图像，它将返回一个 Mat 对象。如果您想使用 AWT/Swings 窗口显示结果 Mat 对象的内容，您需要将 Mat 对象转换为 java.awt.image.BufferedImage 类的对象。为此，您需要按照以下步骤操作：将 Mat 编码为 MatOfByte - 首先，您需要将矩阵转换为字节矩阵。您可以使用 Imgcodecs 类的 imencode() 方法来实现。此方法接受一个 String 参数（指定图像格式），一个... 阅读更多

您可以使用 org.opencv.core.Core 类的 bitwise_not() 方法计算两个图像之间的按位合取。此方法接受两个表示源矩阵和目标矩阵的 Mat 对象，计算源矩阵中每个元素的逆，并将结果存储在目标矩阵中。示例import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.highgui.HighGui; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; public class BitwiseNOTExample {    public static void main(String args[]) throws Exception {       //加载 OpenCV 核心库       System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );       //读取图像       String file ="D://images//elephant.jpg";       Mat src = Imgcodecs.imread(file);   ... 阅读更多

数字图像存储为像素的二维数组，像素是数字图像的最小元素。每个像素包含 alpha、红色、绿色、蓝色值，每个颜色的值介于 0 到 255 之间，占用 8 位 (2^8)。ARGB 值按相同的顺序（从右到左）存储在 4 个字节的内存中，蓝色值在 0-7 位，绿色值在 8-15 位，红色值在 16-23 位，alpha 值在 24-31 位。检索图像的像素内容（ARGB 值）：要从... 阅读更多

您可以使用 org.opencv.imgproc.Imgproc 类的 drawMarker() 方法在图像上绘制标记。此方法接受以下参数：img - 表示输入图像的 Mat 对象；position - Point 类的对象，用于指定标记的位置；color - Scalar 类的对象，用于指定标记的颜色；markerType - 指定标记类型的整数常量；size - 指定标记大小的整数值；thickness - 指定标记粗细的整数值。示例import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.Point; import org.opencv.core.Scalar; import org.opencv.highgui.HighGui; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; import ... 阅读更多

org.opencv.features2d.Feature2D（抽象）类的 detect() 方法检测给定图像的关键点。对于此方法，您需要传递一个表示源图像的 Mat 对象和一个空的 MatOfKeyPoint 对象来保存读取的关键点。org.opencv.features2d.Feature2D 类的 drawMatches() 方法查找两个给定图像的关键点之间的匹配项并绘制它们。此方法接受以下参数：src1 - Mat 类的一个对象，表示第一个源图像；keypoints1 - MatOfKeyPoint 类的一个对象，表示第一个源图像的关键点；src2 - Mat 类的一个对象，表示... 阅读更多

org.opencv.features2d.Feature2D（抽象）类的 detect() 方法检测给定图像的关键点。对于此方法，您需要传递一个表示源图像的 Mat 对象和一个空的 MatOfKeyPoint 对象来保存读取的关键点。您可以使用 org.opencv.features2d.Features2d 类的 drawKeypoints() 方法在图像上绘制关键点。注意由于 Feature2D 是一个抽象类，您需要实例化它的一个子类才能调用 detect() 方法。这里我们使用了 FastFeatureDetector 类。Features2D 和 Features2d 是 features2d 包的两个不同的类，不要混淆...示例import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; ... 阅读更多

轮廓只不过是连接特定形状边界沿所有点的线。使用它，您可以：查找对象的形状；计算对象的面积；检测对象；识别对象。您可以使用 findContours() 方法找到图像中各种形状、对象的轮廓。同样，您可以绘制您还可以找到给定输入图像中形状的面积。为此，您需要调用 Imgproc 类的 contourArea() 方法。此方法接受特定形状的轮廓，查找并返回其面积。示例以下 Java ... 阅读更多