最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小。因此,使类间方差最
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很简单的代码，没有用OPENCV，简单描述大津法的改进算法。分割效果对背景和前景对比很大时有效。本程序在delphi10.2下编译通过
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利用循环将大整数分解为较小部分，再进行相乘。
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将待排元素分为两个相同大小的集合，分别排序后再合并得到排序后的集合。自然排序即通过一次扫描待排元素中已自然排序的子数组，然后进行合并排序。
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传统的大图拆分方法通常依赖人工手动分割，效率低下且精度难以保证。提出一种基于透明边界自动识别的大图拆分算法。该算法首先对输入图像进行边缘检测，提取图像的透明边界信息。然后，根据透明边界的连通性，将图像分割成多个独立的子图像。最后，算法对分割结果进行优化，去除冗余的空白区域，提高图像的利用率。实验结果
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合并排序是一种高效的排序算法，其核心思想是分治法。 算法步骤： 分解: 将待排序数组递归地分成两半，直到每个子数组只包含一个元素。 解决: 对每个子数组进行排序（因为只有一个元素，所以已经有序）。 合并: 将排序后的子数组递归地合并成更大的有序数组，直到得到最终排序后的数组。 代码实现 (C语言
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在Swift编程语言中，排序算法是开发者经常遇到的编程问题之一。虽然Swift提供了内置的排序方法，如Array.sort()，但理解基础排序算法的原理可以帮助开发者更好地优化代码和解决问题。主要讨论了三种常见排序算法：选择排序、冒泡排序以及快速排序。 1. 选择排序（Select Sort）
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