java最大匹配最小匹配

Java 中的最大匹配和最小匹配通常指字符串匹配中的概念。

最大匹配指在两个字符串中，找到最长的公共子序列。例如，在字符串 "abcdefg" 和 "abdefg" 中，最长的公共子序列是 "abdefg"，因此最大匹配为 7。

最小匹配则指在两个字符串中，找到最短的子序列，使得两个字符串都可以通过该子序列进行匹配。例如，在字符串 "abcdefg" 和 "acdgh" 中，最短的匹配子序列是 "ac"，因为通过 "ac" 可以分别匹配两个字符串的相应部分，即 "a" 和 "c"，因此最小匹配为 2。

相关问题

Java实现OpenCV实现多角度多尺度模板匹配

OpenCV提供了多种图像匹配算法，其中包括多尺度模板匹配（Multi-Scale Template Matching）算法。下面介绍如何使用Java实现多角度多尺度模板匹配。

1. 导入OpenCV库

首先需要导入OpenCV库，可以在pom.xml文件中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.openpnp</groupId>
    <artifactId>opencv</artifactId>
    <version>3.4.1-1</version>
</dependency>

2. 加载图像

使用OpenCV的Java API，可以通过以下代码加载待匹配的图像和模板图像：

// 加载待匹配的图像和模板图像
Mat img = Imgcodecs.imread("image.jpg");
Mat template = Imgcodecs.imread("template.jpg");

其中，`Imgcodecs`是OpenCV提供的用于读写图像的类。

3. 多角度匹配

为了实现多角度匹配，可以对模板图像进行旋转，然后在旋转后的图像上进行匹配。以下是旋转图像的代码：

// 旋转图像
Mat rotate(Mat src, double angle) {
    Point center = new Point(src.cols() / 2, src.rows() / 2);
    Mat rotMat = Imgproc.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0);
    Mat dst = new Mat();
    Imgproc.warpAffine(src, dst, rotMat, src.size());
    return dst;
}

其中，`src`是待旋转的图像，`angle`是旋转角度。

接下来，在旋转后的图像上进行匹配，可以得到每个匹配结果的位置和得分。以下是代码：

double minScore = 0.8; // 最小匹配得分
double maxScore = 0.0; // 最大匹配得分
Point maxLoc = null; // 最大匹配得分的位置
double angleStep = 10.0; // 旋转角度步长
double angleStart = 0.0; // 起始旋转角度
double angleEnd = 360.0; // 终止旋转角度
double angle = angleStart; // 当前旋转角度
while (angle <= angleEnd) {
    // 旋转模板图像
    Mat rotatedTemplate = rotate(template, angle);

    // 多尺度匹配
    Mat result = new Mat();
    Imgproc.matchTemplate(img, rotatedTemplate, result, Imgproc.TM_CCOEFF_NORMED);
    Core.normalize(result, result, 0, 1, Core.NORM_MINMAX, -1);

    // 找到最大匹配得分和位置
    Core.MinMaxLocResult mmr = Core.minMaxLoc(result);
    double score = mmr.maxVal;
    if (score >= minScore && score > maxScore) {
        maxScore = score;
        maxLoc = mmr.maxLoc;
    }

    // 更新旋转角度
    angle += angleStep;
}

在上述代码中，`minScore`是最小匹配得分，如果匹配得分低于这个值，则认为没有匹配成功。`angleStep`是旋转角度步长，`angleStart`和`angleEnd`分别是旋转角度的起始值和终止值。在每次旋转后，使用`Imgproc.matchTemplate`函数进行多尺度匹配，找到最大匹配得分和位置，然后更新旋转角度。最终得到的`maxLoc`就是最大匹配得分的位置。

4. 显示匹配结果

最后，可以在原图像上标记匹配结果。以下是代码：

// 在原图像上标记匹配结果
if (maxLoc != null) {
    Point topLeft = new Point(maxLoc.x, maxLoc.y);
    Point bottomRight = new Point(topLeft.x + template.cols(), topLeft.y + template.rows());
    Imgproc.rectangle(img, topLeft, bottomRight, new Scalar(0, 0, 255), 2);
}

// 显示匹配结果
HighGui.imshow("Result", img);
HighGui.waitKey();

在上述代码中，如果找到了匹配结果，则使用`Imgproc.rectangle`函数在原图像上画出匹配框。最后，使用`HighGui.imshow`函数显示匹配结果。

完整代码如下：

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Core.MinMaxLocResult;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.highgui.HighGui;

public class MultiScaleTemplateMatching {
    // 旋转图像
    static Mat rotate(Mat src, double angle) {
        Point center = new Point(src.cols() / 2, src.rows() / 2);
        Mat rotMat = Imgproc.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0);
        Mat dst = new Mat();
        Imgproc.warpAffine(src, dst, rotMat, src.size());
        return dst;
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 加载待匹配的图像和模板图像
        Mat img = Imgcodecs.imread("image.jpg");
        Mat template = Imgcodecs.imread("template.jpg");

        double minScore = 0.8; // 最小匹配得分
        double maxScore = 0.0; // 最大匹配得分
        Point maxLoc = null; // 最大匹配得分的位置
        double angleStep = 10.0; // 旋转角度步长
        double angleStart = 0.0; // 起始旋转角度
        double angleEnd = 360.0; // 终止旋转角度
        double angle = angleStart; // 当前旋转角度
        while (angle <= angleEnd) {
            // 旋转模板图像
            Mat rotatedTemplate = rotate(template, angle);

            // 多尺度匹配
            Mat result = new Mat();
            Imgproc.matchTemplate(img, rotatedTemplate, result, Imgproc.TM_CCOEFF_NORMED);
            Core.normalize(result, result, 0, 1, Core.NORM_MINMAX, -1);

            // 找到最大匹配得分和位置
            MinMaxLocResult mmr = Core.minMaxLoc(result);
            double score = mmr.maxVal;
            if (score >= minScore && score > maxScore) {
                maxScore = score;
                maxLoc = mmr.maxLoc;
            }

            // 更新旋转角度
            angle += angleStep;
        }

        // 在原图像上标记匹配结果
        if (maxLoc != null) {
            Point topLeft = new Point(maxLoc.x, maxLoc.y);
            Point bottomRight = new Point(topLeft.x + template.cols(), topLeft.y + template.rows());
            Imgproc.rectangle(img, topLeft, bottomRight, new Scalar(0, 0, 255), 2);
        }

        // 显示匹配结果
        HighGui.imshow("Result", img);
        HighGui.waitKey();
    }
}

java stream流 根据最小时间获取对应的数据

假设你有一个包含多个时间戳的列表，你可以使用 Java Stream API 来根据最小时间戳获取对应的数据。下面是一个示例代码：

List<Data> dataList = // 获取数据列表
long minTimestamp = // 获取最小时间戳

Optional<Data> result = dataList.stream()
    .filter(data -> data.getTimestamp() == minTimestamp)
    .findFirst();

if (result.isPresent()) {
    Data data = result.get();
    // 处理获取到的数据
} else {
    // 处理没有找到对应数据的情况
}

在这个示例代码中，我们使用 `stream()` 方法将数据列表转换为 Stream，然后使用 `filter()` 方法筛选出时间戳等于最小时间戳的数据，最后使用 `findFirst()` 方法获取第一个匹配的数据。如果没有找到对应数据，`findFirst()` 返回一个空的 Optional 对象。