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依照情绪词典的文本感情分类

快看萨姆ple代码,速学Swift语言(3)-运算符

您配得上您的虚荣心吗

  • 二月 20, 2019
  • 数学
  • 没有评论

大家没被分到人生胜利组,那自然是很气人的事。有的人常有不care那种不公,那很好,那是大度,是大量。唯独只是,我啊,一点也不大度,一点也不豁达,小编就是认为呀,既然总有一个人要赢,总有一位要在人群里发光,那么,那家伙怎么无法是自己吗?

  其中有一对算法优化技术,想来也能起到有个别投砾引珠的效果。

对象就慨然,你看看短短几年发生了怎么着,将来你也是每天净赚嚷着买包的人了。

图片 1

那种力量,正是被广为诟病的虚荣心。

void GaussianBlur(unsigned char* img,  unsigned int width, unsigned int height, unsigned int channels, unsigned int radius)
{
    radius = min(max(1, radius), 248);
    unsigned int kernelSize = 1 + radius * 2;
    unsigned int* kernel = (unsigned int*)malloc(kernelSize* sizeof(unsigned int));
    memset(kernel, 0, kernelSize* sizeof(unsigned int));
    int(*mult)[256] = (int(*)[256])malloc(kernelSize * 256 * sizeof(int));
    memset(mult, 0, kernelSize * 256 * sizeof(int));

    int xStart = 0;
    int yStart = 0;
    width = xStart + width - max(0, (xStart + width) - width);
    height = yStart + height - max(0, (yStart + height) - height);
    int imageSize = width*height;
    int widthstep = width*channels;
    if (channels == 3 || channels == 4)
    {
        unsigned char *    CacheImg = nullptr;
        CacheImg = (unsigned char *)malloc(sizeof(unsigned char) * imageSize * 6);
        if (CacheImg == nullptr) return;
        unsigned char *    rCache = CacheImg;
        unsigned char *    gCache = CacheImg + imageSize;
        unsigned char *    bCache = CacheImg + imageSize * 2;
        unsigned char *    r2Cache = CacheImg + imageSize * 3;
        unsigned char *    g2Cache = CacheImg + imageSize * 4;
        unsigned char *    b2Cache = CacheImg + imageSize * 5;
        int sum = 0;
        for (int K = 1; K < radius; K++){
            unsigned int szi = radius - K;
            kernel[radius + K] = kernel[szi] = szi*szi;
            sum += kernel[szi] + kernel[szi];
            for (int j = 0; j < 256; j++){
                mult[radius + K][j] = mult[szi][j] = kernel[szi] * j;
            }
        }
        kernel[radius] = radius*radius;
        sum += kernel[radius];
        for (int j = 0; j < 256; j++){
            mult[radius][j] = kernel[radius] * j;
        }
        for (int Y = 0; Y < height; ++Y) {
            unsigned char*     LinePS = img + Y*widthstep;
            unsigned char*     LinePR = rCache + Y*width;
            unsigned char*     LinePG = gCache + Y*width;
            unsigned char*     LinePB = bCache + Y*width;
            for (int X = 0; X < width; ++X) {
                int     p2 = X*channels;
                LinePR[X] = LinePS[p2];
                LinePG[X] = LinePS[p2 + 1];
                LinePB[X] = LinePS[p2 + 2];
            }
        }
        int kernelsum = 0;
        for (int K = 0; K < kernelSize; K++){
            kernelsum += kernel[K];
        }
        float fkernelsum = 1.0f / kernelsum;
        for (int Y = yStart; Y < height; Y++){
            int heightStep = Y * width;
            unsigned char*     LinePR = rCache + heightStep;
            unsigned char*     LinePG = gCache + heightStep;
            unsigned char*     LinePB = bCache + heightStep;
            for (int X = xStart; X < width; X++){
                int cb = 0;
                int cg = 0;
                int cr = 0;
                for (int K = 0; K < kernelSize; K++){
                    unsigned    int     readPos = ((X - radius + K + width) % width);
                    int * pmult = mult[K];
                    cr += pmult[LinePR[readPos]];
                    cg += pmult[LinePG[readPos]];
                    cb += pmult[LinePB[readPos]];
                }
                unsigned int p = heightStep + X;
                r2Cache[p] = cr* fkernelsum;
                g2Cache[p] = cg* fkernelsum;
                b2Cache[p] = cb* fkernelsum;
            }
        }
        for (int X = xStart; X < width; X++){
            int WidthComp = X*channels;
            int WidthStep = width*channels;
            unsigned char*     LinePS = img + X*channels;
            unsigned char*     LinePR = r2Cache + X;
            unsigned char*     LinePG = g2Cache + X;
            unsigned char*     LinePB = b2Cache + X;
            for (int Y = yStart; Y < height; Y++){
                int cb = 0;
                int cg = 0;
                int cr = 0;
                for (int K = 0; K < kernelSize; K++){
                    unsigned int   readPos = ((Y - radius + K + height) % height) * width;
                    int * pmult = mult[K];
                    cr += pmult[LinePR[readPos]];
                    cg += pmult[LinePG[readPos]];
                    cb += pmult[LinePB[readPos]];
                }
                int    p = Y*WidthStep;
                LinePS[p] = (unsigned char)(cr * fkernelsum);
                LinePS[p + 1] = (unsigned char)(cg * fkernelsum);
                LinePS[p + 2] = (unsigned char)(cb* fkernelsum);


            }
        }
        free(CacheImg);
    }
    else if (channels == 1)
    {
        unsigned char *    CacheImg = nullptr;
        CacheImg = (unsigned char *)malloc(sizeof(unsigned char) * imageSize * 2);
        if (CacheImg == nullptr) return;
        unsigned char *    rCache = CacheImg;
        unsigned char *    r2Cache = CacheImg + imageSize;

        int sum = 0;
        for (int K = 1; K < radius; K++){
            unsigned int szi = radius - K;
            kernel[radius + K] = kernel[szi] = szi*szi;
            sum += kernel[szi] + kernel[szi];
            for (int j = 0; j < 256; j++){
                mult[radius + K][j] = mult[szi][j] = kernel[szi] * j;
            }
        }
        kernel[radius] = radius*radius;
        sum += kernel[radius];
        for (int j = 0; j < 256; j++){
            mult[radius][j] = kernel[radius] * j;
        }
        for (int Y = 0; Y < height; ++Y) {
            unsigned char*     LinePS = img + Y*widthstep;
            unsigned char*     LinePR = rCache + Y*width;
            for (int X = 0; X < width; ++X) {
                LinePR[X] = LinePS[X];
            }
        }
        int kernelsum = 0;
        for (int K = 0; K < kernelSize; K++){
            kernelsum += kernel[K];
        }
        float fkernelsum = 1.0f / kernelsum;
        for (int Y = yStart; Y < height; Y++){
            int heightStep = Y * width;
            unsigned char*     LinePR = rCache + heightStep;
            for (int X = xStart; X < width; X++){
                int cb = 0;
                int cg = 0;
                int cr = 0;
                for (int K = 0; K < kernelSize; K++){
                    unsigned    int     readPos = ( (X - radius + K+width)%width);
                    int * pmult = mult[K];
                    cr += pmult[LinePR[readPos]];
                }
                unsigned int p = heightStep + X;
                r2Cache[p] = cr * fkernelsum;
            }
        }
        for (int X = xStart; X < width; X++){
            int WidthComp = X*channels;
            int WidthStep = width*channels;
            unsigned char*     LinePS = img + X*channels;
            unsigned char*     LinePR = r2Cache + X;
            for (int Y = yStart; Y < height; Y++){
                int cb = 0;
                int cg = 0;
                int cr = 0;
                for (int K = 0; K < kernelSize; K++){
                    unsigned int   readPos = ((Y - radius + K+height)%height) * width;
                    int * pmult = mult[K];
                    cr += pmult[LinePR[readPos]];
                }
                int    p = Y*WidthStep;
                LinePS[p] = (unsigned char)(cr* fkernelsum);
            }
        }
        free(CacheImg);
    } 
    free(kernel);
    free(mult);
}

自家的少女时期并不美好,没有长腿少年,没有为难的行装,脑子大约也没年级排行总掉不下去的那些通晓。作者在挫折中,一点点熬过相应轻飘飘的十六7岁,一步步在常青这条狭长潮湿的甬道里挪。

图片 2

——但小编绝不是赞扬用非正当手段满意虚荣心的人生。笔者只是认为,人的成才都亟待引力,要飞速成长为特出的出挑的人,你确实须求一股,远比“但愿”强大得多的力量。

本文只是投石问路一下,若有任何相关难题依然要求也得以邮件联系小编切磋。

我说对呀,有怎么样糟糕。喝口酒,眼睛眨眨,回望这几年的成才,竟认为是有种力量在冥冥之中驱使着本身。

出于速度的题材,网上就有恒河沙数优化算法的已毕。

但您明白吗,小编顿前卫未定义,就以为那一个包包全是“C”的logo,笔者都不精通它是奢侈品。

 

前阵子跟朋友吃夜宵,酒足饭饱后自小编就跟她讲,哎你知道人和人中间的反差有多大啊?作者高一的时候跟闺蜜出去逛街,闺蜜在coach店门口说这家店的包包我爸让本身任由买。

https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%AB%98%E6%96%AF%E6%A8%A1%E7%B3%8A

本人想他不懂,在此以前自个儿不是不欣赏。对具有五光十色的东西,作为二个小姐很少有不爱的,但原先小编不能存有它啊。至少今后透过本人的拼命,作者得以试着,一点点去填满那种,你们说的,“无用的虚荣心”了。

那份代码,实测速度一无可取,处理一张陆仟x3000在半径大小5左右都要耗时十来秒至几十秒不等,实在麻烦承受。

自个儿嫉妒总被男生提亲的分外女人,小编嫉妒数学压轴题永远得满分的尤其女孩子,作者还嫉妒拿专柜手提袋当垃圾袋的十三分女人,小编满脑子都以人家有多好,小编私行把她们那多少个了不起的地点记在心上,作者报告本身,喂,有一天你也可以啊。

力排众议上来讲,图像中每点的分布都不为零,那相当于说各个像素的盘算都急需包蕴整幅图像。在实际上选拔中,在盘算高斯函数的离散近似时,在差不多3σ距离之外的像素都得以作为不起成效,这么些像素的乘除也就足以忽略。平时,图像处理程序只需求计算图片 3的矩阵就可以保障相关像素影响。对于边界上的点,寻常使用复制周围的点到另一面再拓展加权平均运算。

简易,那几个惊觉自身原来没有被上苍钟情的威尼斯红岁月里,牵动您前进的,除了鼓励和温暖,还有一股悄悄藏在心尖的不服气。你不服气——凭什么旁人有,我就没有?凭什么作者做的就没受到认可啊?老娘也要一眼就被看见,老娘才不当默默无闻的黄脸婆呀。

图片 4

也要说句,有不服气很好,有追求生活更高处的“虚荣心”也很好,但是求之要有道,因过分渴望而走上歧途,那就是其余一码子事了。

高斯模糊是一种图像模糊滤波器,它用正态分布计量图像中各种像素的变换。N维空间正态分布方程为

而真正是那个嫉妒,是那多少个“作者也要如此”的所谓虚荣心,引领作者一步步穿过那片风雨不停的森林,一步步强劲起来的。

那么具体哪些促成呢?

但自作者不后悔,一点也不。也不遗憾“当时为啥把开展的生活过得那么苦大仇深”。因为每当我回头看,还真的会逐年通晓,假使永远对自身满意,大约能活得安稳妥当,但会少了野心,少了全盛的、想去拼的感情。

gaozhihan@vip.qq.com

自身并未觉得有虚荣心是件彻头彻尾的坏事。

鉴于那份代码实在麻烦阅读学习,所以,作者对其展开了特别的调整和优化。

于是乎本身起早摸黑,发疯似地学;小编起来抽空看时髦杂志,至少知道哪些算是穿得好,干净又大方;小编不住校,每月没有一定生活费,不佳意思张口要,就从头打密密麻麻的文档,投稿挣钱。

对一幅图像进行数十次接连高斯模糊的职能与一遍更大的高斯模糊可以发生相同的功用,大的高斯模糊的半径是所用多少个高斯模糊半径平方和的平方根。例如,使用半径分别为6和8的五次高斯模糊变换得到的功能一样一遍半径为10的高斯模糊效果,图片 5。依据这几个涉及,使用多个两次三番较小的高斯模糊处理不会比单个高斯较大拍卖时间要少。

人本性都是懒的,有时候“勤勤恳恳建设美好人生”的正能量,还当真比不上一股带着酸气的“凭什么他就可以,凭什么本人十三分”。

在二维空间定义为

世界没有公平的,以后是,将来也是。作者要持续努力,不断努力,或许直到有一天,再也不用羡慕别人

备注:

图片 6

有时会写太多注释反而显示啰嗦,所以将就着看哈。

与您共勉。

在削减图像尺寸的场子平时拔取高斯模糊。在进展欠采样的时候,常常在采样以前对图像举办低通滤波处理。那样就可以保险在采样图像中不会出现虚假的一再音信。高斯模糊有很好的特点,如没有精晓的界限,那样就不会在滤波图像中形成震荡。

自家当年二捌周岁,在Hong Kong西南角写稿,想买的衣衫和化妆品都是团结挣来的。你要说虚荣心,作者认同作者有的,因为买回来堆砌的那么些事物已经不止实用的范围了。

代码献上:

假使没有“恨”,恨命局有失公允,恨本人不圆满,恨旁人站得高,我们大致只会原地踏步。忘了在哪儿看到的话了,说是人倘使过早就满意了协调,必定也走不远。

贴个成效图:

但自我跟几年前万分十伍周岁的亲善很不相同了,笔者照旧在感受落差,我依然有为数不少个不服气的时刻,还会暗暗觉得本人根本就是命很苦。但自小编没从前那么难受了,作者很平静,小编理解怎么安顿本身的“虚荣心”———

事先自身也发过一篇《高速高斯模糊算法》,在同等条件下,那几个算法已经比如经济法快上十几倍。

不可胜言人对虚荣心一顿骂,就拿包的话,世人如故接济于想念帆布背包的白纸岁月,总觉得如若年纪轻轻的女孩手里出现了不合身份的贵重,多半都有蹊跷。他们把虚荣心和水污染的交易牢牢关系在一块,但那也不怪他们,因为从马诺开端,那种“小编不怕要多多钱”的思想意识才被隆重地带进大千世界视野里,他们一方面讶异“这也得以?”,一面赶紧甩刻苦自强的骨干价值观,赶紧甩唾沫。

之于原始算法,作者做了一些小改变,重假诺为着考虑一点点属性上的标题。

自小编倒想说,其实长大后的小妞爱包包跟他们时辰候爱芭比孩子爱粉栗色蕾丝裙并不曾精神上的区分嘛,不都以想要一点养护得不得了的事物捧在手里。都是少女心,但前者不那么好安慰到而已。

 邮箱地址是:

前段时间作者咨询一个富二代姑娘口深紫号的题材,对方认识本人十分长日子,知道自家原先是灰头土脸那种的。笔者说入了稿费准备买TF,她回过来一串省略号,她说您变了哟,之前您不喜欢那些事物的。

高斯模糊(西班牙语:Gaussian Blur),也叫高斯平滑,是在Adobe
Photoshop、GIMP以及Paint.NET等图像处理软件中广大接纳的处理成效,常常用它来减弱图像噪声以及下跌细节层次。这种歪曲技术转移的图像,其视觉效果如同经过3个半晶莹剔透屏幕在察看图像,那与画面焦外成像效果散景以及普通照明阴影中的效果都一览无遗分裂。高斯平滑也用于计算机视觉算法中的预先处理阶段,以拉长图像在分裂比例大小下的图像效果(参见尺度空间表示以及尺度空间落成)。
从数学的角度来看,图像的高斯模糊进程即使图像与正态分布做卷积。由刘恒态分布又叫作高斯分布,所以那项技艺就叫作高斯模糊。图像与圆圈方框模糊做卷积将会变动越发准确的焦外成像效果。由于高斯函数的傅立叶变换是此外一个高斯函数,所以高斯模糊对于图像来说就是两个低通滤波器。

人年轻的时候心态确实是狭窄的,说得俗点,也等于“看见人家有,作者也想要”,也为此捱过不必要的伤怀。本身家徒壁立,生活也不打算赠送,那好,那自个儿就协调用汗水换吧。

inline int* buildGaussKern(int winSize, int sigma)
{
    int wincenter, x;
    float   sum = 0.0f;
    wincenter = winSize / 2;
    float *kern = (float*)malloc(winSize*sizeof(float));
    int *ikern = (int*)malloc(winSize*sizeof(int));
    float SQRT_2PI = 2.506628274631f;
    float sigmaMul2PI = 1.0f / (sigma * SQRT_2PI);
    float divSigmaPow2 = 1.0f / (2.0f * sigma * sigma);
    for (x = 0; x < wincenter + 1; x++)
    {
        kern[wincenter - x] = kern[wincenter + x] = exp(-(x * x)* divSigmaPow2) * sigmaMul2PI;
        sum += kern[wincenter - x] + ((x != 0) ? kern[wincenter + x] : 0.0);
    }
    sum = 1.0f / sum;
    for (x = 0; x < winSize; x++)
    {
        kern[x] *= sum;
        ikern[x] = kern[x] * 256.0f;
    }
    free(kern);
    return ikern;
}

void GaussBlur(unsigned char*  pixels, unsigned int    width, unsigned int  height, unsigned  int channels, int sigma)
{
    width = 3 * width;
    if ((width % 4) != 0) width += (4 - (width % 4));

    unsigned int  winsize = (1 + (((int)ceil(3 * sigma)) * 2));
    int *gaussKern = buildGaussKern(winsize, sigma);
    winsize *= 3;
    unsigned int  halfsize = winsize / 2;

    unsigned char *tmpBuffer = (unsigned char*)malloc(width * height* sizeof(unsigned char));

    for (unsigned int h = 0; h < height; h++)
    {
        unsigned int  rowWidth = h * width;

        for (unsigned int w = 0; w < width; w += channels)
        {
            unsigned int rowR = 0;
            unsigned int rowG = 0;
            unsigned int rowB = 0;
            int * gaussKernPtr = gaussKern;
            int whalfsize = w + width - halfsize;
            unsigned int  curPos = rowWidth + w;
            for (unsigned int k = 1; k < winsize; k += channels)
            {
                unsigned int  pos = rowWidth + ((k + whalfsize) % width);
                int fkern = *gaussKernPtr++;
                rowR += (pixels[pos] * fkern);
                rowG += (pixels[pos + 1] * fkern);
                rowB += (pixels[pos + 2] * fkern);
            }

            tmpBuffer[curPos] = ((unsigned char)(rowR >> 8));
            tmpBuffer[curPos + 1] = ((unsigned char)(rowG >> 8));
            tmpBuffer[curPos + 2] = ((unsigned char)(rowB >> 8));

        }
    }
    winsize /= 3;
    halfsize = winsize / 2;
    for (unsigned int w = 0; w < width; w++)
    {
        for (unsigned int h = 0; h < height; h++)
        {
            unsigned    int col_all = 0;
            int hhalfsize = h + height - halfsize;
            for (unsigned int k = 0; k < winsize; k++)
            {
                col_all += tmpBuffer[((k + hhalfsize) % height)* width + w] * gaussKern[k];
            }
            pixels[h * width + w] = (unsigned char)(col_all >> 8);
        }
    }
    free(tmpBuffer);
    free(gaussKern); 
}

上述资料摘自维基百科(高斯模糊词条):

其中r是歪曲半径
图片 7),σ是正态分布的业内不是。在二维空间中,那几个公式生成的曲面的等高线是从中央开头呈正态分布的同心圆。分布不为零的像素组成的卷积矩阵与原来图像做变换。逐个像素的值都以周围相邻像素值的加权平均。原始像素的值有最大的高斯分布值,所以有最大的权重,相邻像素随着距离原始像素越来越远,其权重也尤其小。那样进行模糊处理比任何的人均模糊滤波器更高地保留了边缘效果,参见尺度空间完成

除外圆形对称之外,高斯模糊也可以在二维图像上对多个独立的一维空间分别展开测算,这叫作线性可分。那也算得,使用二维矩阵变换得到的作用也得以由此在档次方向进行一维高斯矩阵变换加上竖直方向的一维高斯矩阵变换拿到。从计算的角度来看,那是一项立见成效的风味,因为如此只需求图片 8次总结,而不可分的矩阵则须求图片 9次计算,其中图片 10,图片 11是亟需举行滤波的图像的维数,图片 12图片 13是滤波器的维数。

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