请将上面的每一趟用图像表示

以下是每一趟排序的图像表示。其中，红色数字表示堆顶元素，黄色数字表示已经排序完成的元素，灰色数字表示未排序的元素。

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相关问题

android opencv取光班中心

在OpenCV中，可以使用cv::findContours和cv::moments函数来找出光斑的中心。具体步骤如下：

1. 对图像进行二值化处理，使光斑变为白色，背景变为黑色。

2. 使用cv::findContours函数找出光斑的轮廓。

3. 对每个轮廓计算其重心，即光斑的中心。

以下是一个示例代码，可以找出图像中所有光斑的中心：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
    // 读取图像
    Mat image = imread("image.png", IMREAD_GRAYSCALE);

    // 二值化处理
    Mat binary;
    threshold(image, binary, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU);

    // 找出轮廓
    vector<vector<Point> > contours;
    findContours(binary, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // 计算轮廓重心并输出
    for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
    {
        // 计算轮廓重心
        Moments m = moments(contours[i], false);
        Point2f center(m.m10 / m.m00, m.m01 / m.m00);

        // 输出重心坐标
        cout << "Center of spot " << i << " is (" << center.x << ", " << center.y << ")" << endl;
    }

    return 0;
}

在上面的代码中，cv::findContours函数用于找出轮廓，其中的参数含义如下：

- binary：输入的二值化图像。
- contours：输出的轮廓向量。
- RETR_EXTERNAL：只寻找最外层轮廓。
- CHAIN_APPROX_SIMPLE：只存储轮廓的端点。

在计算轮廓重心时，使用cv::moments函数计算轮廓的矩。对于每个轮廓，矩m00表示轮廓面积，m10表示x方向上的一阶矩，m01表示y方向上的一阶矩。重心坐标为(m10/m00, m01/m00)。