[B,L] = bwboundaries(hsv_dilate,'noholes');什么意思

时间: 2024-05-30 11:14:58 浏览: 125
RAR

Matlab.rar_MATLAB抠图_matlab 抠图_抠图_抠图 matlab

star5星 · 资源好评率100%
这行代码是在MATLAB环境下执行的，其中bwboundaries函数用于计算二值图像的边界并返回边界像素的坐标，hsv_dilate是输入的二值化图像数据，'noholes'表示在边界内部不考虑穿过洞的情况。执行该语句后，返回的B是一个元胞数组，其中每个元胞包含了一个边界点的数组，L是一个与输入图像大小相同的标记矩阵，其中每个像素被标记为其所属的边界像素的索引值，或者如果该像素不在边界上，则为0。
阅读全文

相关推荐

pdf

bwboundaries函数[文].pdf

函数的基本语法为：function [B, L, N, A] = bwboundaries(varargin), 其中 varargin 是一个可变数量的输入参数列表。该函数可以返回四个输出参数：B、L、N 和 A。 输出参数 B 是一个 P-by-1 的细胞数组，其中 P ...
rar

matlab.picture.theory.rar_The Method Method

在MATLAB中，可以利用轮廓追踪（bwperim）、边界检测（bwboundaries）以及霍夫变换（houghlines、houghcircles）来提取和分析图像中的形状特征。特征提取对于图像识别和分类至关重要，如尺度不变特征变换(SIFT)、...

[B,L] = bwboundaries(hsv_dilate,'noholes'); max_ = size(B,1); filter_hsv_ = filter_hsv; Ck_Threshod = 2; if max_ ~= 0 axes(handles.axes3) imshow(hsv_dilate); hold on;代码是什么意思

具体而言，代码使用MATLAB的bwboundaries函数提取出二值化图像hsv_dilate中的边界，并且将边界保存在变量B中，将每个边界对应的连通区域标记保存在变量L中。noholes参数表示不考虑孔洞，即不将孔洞与外部...

[B,L,n,M] = bwboundaries(BO_skel,"noholes");完全等效matlab的python代码

B, L, n, M = measure.label(BO_skel, connectivity=1, return_num=True) boundaries = measure.find_contours(BO_skel, 0.5, 'high', fully_connected='low', positive_orientation='low') # 检查是否存在外部轮廓...

[B,L,n,M] = bwboundaries(BO_hb,"noholes"); 怎样完全等效转换为python，只需要返回B值即可

在 Python 中，你可以使用 skimage.measure.find_contours 函数来实现与 bwboundaries 函数的相同效果，以下是等效的 Python 代码： python from skimage.measure import find_contours # BO_hb 是二值图像...

MATLAB中，[contours, ~] = bwboundaries(edge_img); back_contour = contours{1}(:,2); =hip_contour = contours{2}(:,2);是什么意思

其中，函数bwboundaries会返回一个单元格数组，每个单元格包含一个轮廓的坐标点集合。在这段代码中，我们将轮廓存储在contours变量中。 由于我们只对第一条轮廓和第二条轮廓感兴趣，因此我们通过contours{1}(:...

B = bwboundaries(bw);

B = bwboundaries(BW); 其中，BW表示一个二值图像，B是一个n-by-1的单元格数组，每个单元格里存储了代表一个连通区域的边界点坐标。也就是说，如果二值图像中有n个连通区域，则B的长度就为n。 ...

A = imread ('C:\Users\86153\Desktop\图片1.jpg'); B = rgb2gray(A) imshow(B); title('枫叶'); BW = edge(B,'Canny'); subplot(1,1,1); imshow(BW); [B,L,N,A] = bwboundaries(BW,'noholes'); imshow(BW); hold on; for k=1:length(B) boundary = B{k}; end figure k = find(A); spy(A);为什么BW为中全是零，要得出轮廓点的坐标，应该怎么修改程序

例如，使用 edge(B,'Canny', threshold)，其中 threshold 是一个合适的阈值值。你可以尝试不同的阈值值，直到得到满意的边缘检测结果。 另外，关于获取边界点的坐标，你可以在for循环中添加以下代码： ...

%读取图像 I = imread('13.jpg'); % 转换为灰度图像 gray = rgb2gray(I); % 中值滤波去噪声 gray = medfilt2(gray, [3 3]); % 设定阈值，二值化图像 bw = gray > 100; % 形态学操作去除噪点，填充空洞 bw = bwareaopen(bw, 30); bw = imfill(bw, 'holes'); % 轮廓提取 [B,L] = bwboundaries(bw, 'noholes'); % 分离背景光 out = I; for k = 1:length(B) boundary = B{k}; for i = 1:size(boundary,1) out(boundary(i,1),boundary(i,2),:) = 0; end end代码解释

这段代码实现了对读取的图像进行处理，具体步骤如下： 1. 读取图像 2. 将图像转换为灰度图像 3. 对灰度图像进行中值滤波，去除噪声 4. 设定阈值，将灰度图像二值化 5. 对二值化图像进行形态学操作，去除噪点并填充...

imshow('b2.jpg'); imshow('huofu.jpg'); imshow('b2.jpg'); hold on; [B,L] = bwboundaries('huofu.jpg','noholes'); for i = 1:length(B) boundary = B{i}; plot(boundary(:,2), boundary(:,1), 'w', 'LineWidth', 1) end

[B,L] = bwboundaries(huofu,'noholes'); for i = 1:length(B) boundary = B{i}; plot(boundary(:,2), boundary(:,1), 'w', 'LineWidth', 1); end 这段代码的功能是在 b2.jpg 图像上绘制出 huofu.jpg ...

在MATLAB中使用[B,L,N,A]=bwboundaries(BW,CONN,OPTIONS)函数和B=bwtraceboundary(BW,P,FSTEP)函数相结合对二值图像BW进行边缘跟踪，用红色线对其标识并显示，要求所得图为黑色背景白色物体。给出程序

[B, L, N, A] = bwboundaries(BW, 8, 'noholes'); % 绘制黑色背景白色物体的图像 imshow(~BW); hold on; % 遍历每一个边缘 for k = 1:length(B) boundary = B{k}; plot(boundary(:,2), boundary(:,1), 'r', '...

% 读取并显示图像 img = imread('C:\Users\NADPH\Desktop\未爆弹5.jpg'); imshow(img); % 将图像转换为灰度图像 gray = rgb2gray(img); % 对图像进行平滑处理 smoothing = imgaussfilt(gray, 2); % 对平滑处理后的图像进行二值化处理 level = graythresh(smoothing); %otsu大津展之求阈值 bw = imbinarize(smoothing, level); % 对二值化处理后的图像进行形态学操作 SE = strel('disk', 3); closed = imclose(bw, SE); opened = imopen(closed, SE); % 查找并标记弹坑 [B, L] = bwboundaries(opened, 'noholes'); 傅里叶形状描述子 for k = 1:length(B) boundary = B{k}; % 计算弹坑面积与周长比 area = regionprops(L, 'Area'); perimeter = regionprops(L, 'Perimeter'); circularity = 4 * pi * (area(k).Area / perimeter(k).Perimeter^2); if circularity < 0.1 % 圆形度过低，则为弹坑 plot(boundary(:,2), boundary(:,1), 'b', 'LineWidth', 2); end end

5. 使用bwboundaries函数查找图像中的连通区域，并对其中圆形度过低的区域（即弹坑）进行标记。 6. 计算弹坑的圆形度并判断其是否为弹坑。圆形度定义为弹坑面积与周长的比值，如果圆形度过低，则认为该区域是弹坑。...

SE=strel('disk',5); Morph=imclose(BW,SE); axes(handles.axes3); imshow(Morph); Morph=imfill(Morph,'holes'); L = logical(Morph); s = regionprops(L, 'centroid'); %用来度量图像区域属性 dim = size(s); boundaries = bwboundaries(Morph); %获取二值图中对象的轮廓 axes(handles.axes4); imshow(Morph);

使用bwboundaries函数提取二值图像Morph中的物体轮廓。结果存储在boundaries变量中。 - axes(handles.axes4); 将GUI界面的当前坐标轴设置为handles.axes4（可能是一个图像显示控件）。 - imshow...

[B,L]=bwboundaries(Morph); % figure,imshow(L),title(‘检测圆和矩形’); axes(handles.axes5); imshow(L); % imwrite(L,‘Lplane.jpg’); STATS = regionprops(L,'Area', 'Centroid','BoundingBox'); %len=length(STATS); hold on for k=1:dim(1) b= boundaries{k}; dim = size(b); for i=1:dim(1) khoangcach{k}(1,i) = sqrt ( ( b(i,2) - STATS(k).Centroid(1) )^2 + ( b(i,1) - STATS(k).Centroid(2) )^2 ); end

- [B,L]=bwboundaries(Morph); 使用bwboundaries函数提取二值图像Morph中的物体边界。结果存储在B和L两个变量中，其中B是一个细胞数组，每个元素存储一个物体的边界点坐标，L是一个标记矩阵，每个物体...

clc; clear; %shuzituxiang32 close all; pic=imread('C:\Users\NADPH\Desktop\未爆弹4.jpg'); gray_pic=rgb2gray(pic); binary_img=1-im2bw(pic,0.73); %灰度图转换成二值图像，直接进行灰度反转，让图形区域置1 for i=202:265 binary_img(188,i)=1; end fill_hole=imfill(binary_img,'holes'); fill_hole=bwareaopen(fill_hole,10); [B,L]=bwboundaries(fill_hole,'noholes'); out_result=regionprops(fill_hole,'Extent','Centroid','boundingbox'); %Extent:各连通区域像素点与最小边界像素点比值 centroids = cat(1, out_result.Centroid); %各连通区域质心 draw_rect=cat(1,out_result.BoundingBox); %各连通区域最小边界矩形 figure; subplot(2,2,1);imshow(pic,[]);title('原图'); subplot(2,2,2);imshow(binary_img,[]);title('二值化'); subplot(2,2,3);imshow(fill_hole,[]);title('区域填充'); subplot(2,2,4);imshow(fill_hole,[]);title('圆和矩形检测'); hold on; for i=1:size(out_result) rectangle('position',draw_rect(i,:),'EdgeColor','y','LineWidth',2); %绘出各连通区域最小边界矩形 if out_result(i).Extent>0.95 text(centroids(i,1)-20, centroids(i,2)-10,'矩形','Color','b','FontSize',9); text(centroids(i,1)-32, centroids(i,2)+10,num2str(out_result(i).Extent),'Color','b','FontSize',8); elseif out_result(i).Extent>0.76&&out_result(i).Extent<0.80 text(centroids(i,1)-20, centroids(i,2)-10,'圆形','Color','b','FontSize',9); text(centroids(i,1)-32, centroids(i,2)+10,num2str(out_result(i).Extent/(pi/4)),'Color','b','FontSize',8); end end hold on; for j=1:length(B) boundary=B{j}; plot(boundary(:,2),boundary(:,1),'r','LineWidth',2); end hold off;

4. 使用bwboundaries函数获取填充后的二值图像中的所有连通区域的边界，使用regionprops函数获取各连通区域的Extent（各连通区域像素点与最小边界像素点比值）和Centroid（各连通区域质心）等属性。 5. 绘制各连通...

改错clc,clear;close all %% step1读取并显示右图像： I = imread('p1.png'); %% step2图像预处理： imhist(I)%可以显示I图像的直方图 subplot(1,5,1),imshow(I);%显示原图像 subplot(1,5,2),imhist(I)%显示其直方图 I=rgb2gray(I); imshow(I) % 滤波 filtered_img = medfilt2(I); % 中值滤波器 % 或者使用高斯滤波器 % filtered_img = imgaussfilt(img); % 直方图均衡化 enhanced_img = histeq(filtered_img); % 显示处理后的图像 subplot(1,5,3); imshow(filtered_img); title('Filtered Image'); subplot(1,5,4); imshow(enhanced_img); title('Enhanced Image'); %% step3边界检测 BW3 = edge(I, 'canny');%使用canny方法检测边缘 subplot(1,5,5); imshow(BW3) %% step4边界分析： % 提取边界 boundaries = bwboundaries(I); % 显示原始图像和提取的边界 figure; subplot(1,2,1); imshow(I); title('Binary Image'); subplot(1,2,2); imshow(boundaries); hold on; for k = 1:length(boundaries) boundary = boundaries{k}; plot(boundary(:,2), boundary(:,1), 'r', 'LineWidth', 2); end title('Boundaries'); hold off;

boundaries = bwboundaries(BW3); % 显示原始图像和提取的边界 figure; subplot(1,2,1); imshow(I); title('Binary Image'); subplot(1,2,2); imshow(I); hold on; for k = 1:length(boundaries) boundary = ...

请根据以下几个参考函数生成一个基于迭代阈值法实现onion.png图像分割的MATLAB代码程序，参考函数如下：（1）graythresh函数 LEVEL =graythresh ( I )：采用OTSU方法计算图像I的全局最佳阈值LEVEL。 BW=im2bw(I, LEVEL)：采用阈值LEVEL实现灰度图像I的二值化。 BW=imbinarize（I）：采用基于OTSU方法的全局阈值实现灰度图像I的二值化。 BW=imbinarize ( I ,METHOD):采用METHOD指定的方法获取阈值实现灰度图像I的二值化。METHOD可选global和adaptive，前者指定OTSU方法，后者采用局部自适应阈值方法。 （2）hough函数 [H,THETA,RHO] = hough (BW):对输入图像BW进行hough变换。H表示图像hough变换后的矩阵；THETA表示hough变换生成各个单元对应的 值，RHO表示hough变换生成轴的各个单元对应的值。 （3）houghlines函数 LINES =houghlines(BW,THETA,RHO,PEAKS)：根据hough变换的结果提取图像BW中的线段。THETA和RHO由函数hough的输出得到，PEAKS表示hough变换的峰值，由函数houghpeaks的输出得到；LINE为结构矩阵，长度为提取出的线段的数目，矩阵中每个元素表示一条线段的相关信息。 （4）houghpeaks函数 PEAKS=houghpeaks(H,NUMPEAKS):提取hough变换后参数平面的峰值点，NUMPEAKS指定要提取的峰值数目，默认为1；返回值PEAKS为一个Q×2矩阵，包含峰值的行列坐标，Q为提取的峰值数目。 （5）bwboundaries函数 B = bwboundaries (BW)：搜索二值图像BW的外边界和内边界。 B = bwtraceboundary (BW,P,FSTEP)：跟踪二值图像BW中的目标轮廓，目标区域取值非0；参数P是初始跟踪点的行列坐标的二元矢量；FSTEP表示初始查找方向。 （6）qtdecomp函数 S = qtdecomp (I)：将一幅灰度方图I进行四叉树分解，直到每个小方块图像都满足规定的某种相似标准。

以下是基于迭代阈值法实现onion.png图像分割的MATLAB代码程序： matlab % 读入图像 I = imread('onion.png'); % 转换为灰度图像 Igray = rgb2gray(I); % 初始化阈值和分割结果 T = graythresh(Igray);...

修改代码，目标区域与原图显示在一个窗口中%% 读入原始图像 I = imread('瑕疵图像2.png'); %% 灰度化处理 I_gray = rgb2gray(I); %% 边缘检测 % 首先对图像进行高斯滤波，以去除噪声 sigma = 1; % 高斯核标准差 kernel_size = 3; % 高斯核大小 I_blurred = imgaussfilt(I_gray, sigma, 'FilterSize', kernel_size); % 然后使用Canny算法进行边缘检测 threshold_low = 0.1; % 低阈值 threshold_high = 0.8; % 高阈值 I_edges = edge(I_blurred, 'Canny', [threshold_low, threshold_high]); %% 目标提取 % 根据边缘信息提取目标区域 % 这里采用连通域分析方法，将相邻的边缘点划分到同一连通域内 % 然后根据连通域面积大小筛选出目标区域 connectivity = 8; % 连通域个数 CC = bwconncomp(I_edges, connectivity); % 连通域分析 numPixels = cellfun(@numel, CC.PixelIdxList); % 计算每个连通域的像素数 [~, idx] = max(numPixels); % 找到像素数最多的连通域 I_target = false(size(I_edges)); % 初始化目标区域 I_target(CC.PixelIdxList{idx}) = true; % 将目标连通域标记为true %% 显示结果 figure; subplot(1,2,1);imshow(I);title('原始图像'); subplot(1,2,2);imshow(I_edges);title('边缘检测结果'); % 不在原始图像上绘制目标区域边界，直接显示目标区域二值图像 figure; imshow(I_target); title('目标区域提取结果');

B = bwboundaries(I_target); visboundaries(B,'Color','r') hold off subplot(1,2,2); imshow(I_edges);title('边缘检测结果'); hold on B = bwboundaries(I_target); visboundaries(B,'Color','r') hold off % ...

bwboundaries求周长

在MATLAB中使用bwboundaries函数求出二进制图像中的边界，然后使用regionprops函数计算边界的周长。以下是一个示例代码： % 读入二值化图像 binaryImage = imread('binaryImage.png'); % 使用bwboundaries函数...

最新推荐

recommend-type

精细金属掩模板(FMM)行业研究报告 显示技术核心部件FMM材料产业分析与市场应用

精细金属掩模板（FMM）作为OLED蒸镀工艺中的核心消耗部件，负责沉积RGB有机物质形成像素。材料由Frame、Cover等五部分组成，需满足特定热膨胀性能。制作工艺包括蚀刻、电铸等，影响FMM性能。适用于显示技术研究人员、产业分析师，旨在提供FMM材料技术发展、市场规模及产业链结构的深入解析。
recommend-type

Angular实现MarcHayek简历展示应用教程

资源摘要信息:"MarcHayek-CV:我的简历的Angular应用" Angular 应用是一个基于Angular框架开发的前端应用程序。Angular是一个由谷歌（Google）维护和开发的开源前端框架，它使用TypeScript作为主要编程语言，并且是单页面应用程序（SPA）的优秀解决方案。该应用不仅展示了Marc Hayek的个人简历，而且还介绍了如何在本地环境中设置和配置该Angular项目。 知识点详细说明： 1. Angular 应用程序设置： - Angular 应用程序通常依赖于Node.js运行环境，因此首先需要全局安装Node.js包管理器npm。 - 在本案例中，通过npm安装了两个开发工具：bower和gulp。bower是一个前端包管理器，用于管理项目依赖，而gulp则是一个自动化构建工具，用于处理如压缩、编译、单元测试等任务。 2. 本地环境安装步骤： - 安装命令`npm install -g bower`和`npm install --global gulp`用来全局安装这两个工具。 - 使用git命令克隆远程仓库到本地服务器。支持使用SSH方式（`***:marc-hayek/MarcHayek-CV.git`）和HTTPS方式（需要替换为具体用户名，如`git clone ***`）。 3. 配置流程： - 在server文件夹中的config.json文件里，需要添加用户的电子邮件和密码，以便该应用能够通过内置的联系功能发送信息给Marc Hayek。 - 如果想要在本地服务器上运行该应用程序，则需要根据不同的环境配置（开发环境或生产环境）修改config.json文件中的“baseURL”选项。具体而言，开发环境下通常设置为“../build”，生产环境下设置为“../bin”。 4. 使用的技术栈： - JavaScript：虽然没有直接提到，但是由于Angular框架主要是用JavaScript来编写的，因此这是必须理解的核心技术之一。 - TypeScript：Angular使用TypeScript作为开发语言，它是JavaScript的一个超集，添加了静态类型检查等功能。 - Node.js和npm：用于运行JavaScript代码以及管理JavaScript项目的依赖。 - Git：版本控制系统，用于代码的版本管理及协作开发。 5. 关于项目结构： - 该应用的项目文件夹结构可能遵循Angular CLI的典型结构，包含了如下目录：app（存放应用组件）、assets（存放静态资源如图片、样式表等）、environments（存放环境配置文件）、server（存放服务器配置文件如上文的config.json）等。 6. 开发和构建流程： - 开发时，可能会使用Angular CLI来快速生成组件、服务等，并利用热重载等特性进行实时开发。 - 构建应用时，通过gulp等构建工具可以进行代码压缩、ES6转译、单元测试等自动化任务，以确保代码的质量和性能优化。 7. 部署： - 项目最终需要部署到服务器上，配置文件中的“baseURL”选项指明了服务器上的资源基础路径。 8. 关于Git仓库： - 压缩包子文件的名称为MarcHayek-CV-master，表明这是一个使用Git版本控制的仓库，且存在一个名为master的分支，这通常是项目的主分支。 以上知识点围绕Angular应用“MarcHayek-CV:我的简历”的创建、配置、开发、构建及部署流程进行了详细说明，涉及了前端开发中常见的工具、技术及工作流。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

深入剖析：内存溢出背后的原因、预防及应急策略（专家版）

![深入剖析：内存溢出背后的原因、预防及应急策略（专家版）](https://d8it4huxumps7.cloudfront.net/uploads/images/65e82a01a4196_dangling_pointer_in_c_2.jpg?d=2000x2000) 参考资源链接：[Net 内存溢出（System.OutOfMemoryException）的常见情况和处理方式总结](https://wenku.csdn.net/doc/6412b784be7fbd1778d4a95f?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. 内存溢出的概念及影响 内存溢出，又称
recommend-type

Java中如何对年月日时分秒的日期字符串作如下处理：如何日期分钟介于两个相连的半点之间，就将分钟数调整为前半点

在Java中，你可以使用`java.time`包中的类来处理日期和时间，包括格式化和调整。下面是一个示例，展示了如何根据给定的日期字符串（假设格式为"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"）进行这样的处理： ```java import java.text.SimpleDateFormat; import java.time.LocalDateTime; import java.time.ZoneId; import java.time.ZonedDateTime; public class Main { public static void main(String[] args
recommend-type

Crossbow Spot最新更新 - 获取Chrome扩展新闻

资源摘要信息:"Crossbow Spot - Latest News Update-crx插件" 该信息是关于一款特定的Google Chrome浏览器扩展程序，名为"Crossbow Spot - Latest News Update"。此插件的目的是帮助用户第一时间获取最新的Crossbow Spot相关信息，它作为一个RSS阅读器，自动聚合并展示Crossbow Spot的最新新闻内容。 从描述中可以提取以下关键知识点： 1. 功能概述： - 扩展程序能让用户领先一步了解Crossbow Spot的最新消息，提供实时更新。 - 它支持自动更新功能，用户不必手动点击即可刷新获取最新资讯。 - 用户界面设计灵活，具有美观的新闻小部件，使得信息的展现既实用又吸引人。 2. 用户体验： - 桌面通知功能，通过Chrome的新通知中心托盘进行实时推送，确保用户不会错过任何重要新闻。 - 提供一个便捷的方式来保持与Crossbow Spot最新动态的同步。 3. 语言支持： - 该插件目前仅支持英语，但开发者已经计划在未来的版本中添加对其他语言的支持。 4. 技术实现： - 此扩展程序是基于RSS Feed实现的，即从Crossbow Spot的RSS源中提取最新新闻。 - 扩展程序利用了Chrome的通知API，以及RSS Feed处理机制来实现新闻的即时推送和展示。 5. 版权与免责声明： - 所有的新闻内容都是通过RSS Feed聚合而来，扩展程序本身不提供原创内容。 - 用户在使用插件时应遵守相关的版权和隐私政策。 6. 安装与使用： - 用户需要从Chrome网上应用店下载.crx格式的插件文件，即Crossbow_Spot_-_Latest_News_Update.crx。 - 安装后，插件会自动运行，并且用户可以对其进行配置以满足个人偏好。 从以上信息可以看出，该扩展程序为那些对Crossbow Spot感兴趣或需要密切跟进其更新的用户提供了一个便捷的解决方案，通过集成RSS源和Chrome通知机制，使得信息获取变得更加高效和及时。这对于需要实时更新信息的用户而言，具有一定的实用价值。同时，插件的未来发展计划中包括了多语言支持，这将使得更多的用户能够使用并从中受益。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

【Java内存管理终极指南】：一次性解决内存溢出、泄漏和性能瓶颈

![【Java内存管理终极指南】：一次性解决内存溢出、泄漏和性能瓶颈](https://community.cloudera.com/t5/image/serverpage/image-id/31614iEBC942A7C6D4A6A1/image-size/large?v=v2&px=999) 参考资源链接：[Net 内存溢出（System.OutOfMemoryException）的常见情况和处理方式总结](https://wenku.csdn.net/doc/6412b784be7fbd1778d4a95f?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. Java内存模型
recommend-type

c 语言return用法

在C语言中，`return`关键字用于结束函数的执行并返回一个值给函数调用者（如果函数声明了返回类型）。它的基本语法如下： ```c return_type function_name(parameters) { // 函数体内的代码 if (条件) { return value; // 可选的，直接返回一个特定值 } else { // 可能的计算后返回 result = some_computation(); return result; } } ``` 当`return`被执行时，控制权会立即从当前函数转移
recommend-type

量子管道网络优化与Python实现

资源摘要信息:"量子管道技术概述" 量子管道技术是量子信息科学领域中的一个重要概念，它涉及到量子态的传输、量子比特之间的相互作用以及量子网络构建等方面。在量子计算和量子通信中，量子管道可以被看作是实现量子信息传输的基础结构。随着量子技术的发展，量子管道技术在未来的量子互联网和量子信息处理系统中将扮演至关重要的角色。 描述中提到的“顶点覆盖问题”是一个经典的图论问题，其目的是找到一组最少数量的节点，使得图中的每条边至少有一个端点在这个节点集合中。这个问题是计算复杂性理论中的NP难题之一，在实际应用中有着广泛的意义。例如，在网络设计、无线传感器部署、城市交通规划等领域，顶点覆盖问题都可以用来寻找最小的监视点集合，以实现对整个系统的有效监控。 描述中提到的管道网络例子是一个具体的应用场景。在这个例子中，管道网络由边线（管线段）和节点（管线段的连接点）组成，目标是在整个网络中找到最小数量的交汇点，以便可以监视到每个管道段。这个问题可以建模为顶点覆盖问题，从而可以通过图论中的算法来解决。 在描述中还提到了如何运行一个名为"pipelines.py"的Python脚本程序。这个程序使用了"networkx"这个Python程序包来创建图形，并利用"D-Wave NetworkX"程序包中的"Ocean"软件工具来求解最小顶点覆盖问题。D-Wave NetworkX是一个开源的Python软件包，它扩展了networkx，使得可以使用量子退火器解决特定问题。量子退火是量子计算中的一个技术，用于寻找问题的最低能量解，相当于在经典计算中的全局最小化问题。 最后，描述中提到的"quantum_pipelines-master"文件夹可能包含了上述提及的代码文件、依赖库以及可能的文档说明等。用户可以通过运行"pipelines.py"脚本，体验量子管道技术在解决顶点覆盖问题中的实际应用。 知识点详细说明： 1. 量子管道技术： 量子管道技术主要研究量子信息如何在不同的量子系统间进行传输和操作。它涉及量子态的调控、量子纠缠的生成和维持、量子通信协议的实现等。 2. 顶点覆盖问题： 顶点覆盖问题是图论中的一个著名问题，它要求找到图中最小的顶点集合，使得图中的每条边至少与这个集合中的一个顶点相连。该问题在理论计算机科学、运筹学和网络设计等多个领域有着广泛的应用。 ***workx程序包： Python的一个第三方库，用于创建、操作和研究复杂网络结构。它提供了丰富的图论操作和算法实现，用于数据结构和网络分析。 4. D-Wave NetworkX程序包： 它是networkx的扩展，针对D-Wave的量子退火器进行了优化，使得使用D-Wave的量子处理器解决特定问题成为可能。 5. 量子退火： 量子退火是一种量子优化算法，它通过模拟量子退火过程来寻找问题的最优解，适用于解决组合优化问题。D-Wave公司生产的是量子退火机，即量子计算机的一种类型。 6. Python编程： Python是一种广泛用于科学计算、数据分析、人工智能、网络开发等领域的高级编程语言。Python以其简洁的语法和强大的库支持而受到开发者的喜爱。 7. 演示运行和脚本使用： 描述中提到的"pipelines.py"脚本可以用来演示如何在给定的管道网络中找到最小顶点覆盖集。通过运行该脚本，用户可以直观地理解和学习顶点覆盖问题的解决过程。 通过结合量子管道技术、图论、计算机科学以及编程语言的应用，上述描述和标签给出了一种实际问题解决方案的演示，展示了如何在量子计算领域内运用编程工具和量子退火技术来解决实际问题。