VC6.0实现图的建立:数组方法解析

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0 下载量 64 浏览量 更新于2024-12-06 收藏 573B RAR 举报
资源摘要信息:"基于Visual C++ 6.0环境,本资源提供了一个图(Graph)数据结构的建立和实现教程,使用数组作为存储结构。本资源主要针对学习数据结构与算法中的图论部分的初学者和中级开发者。教程通过具体的代码示例,展示如何用C++语言结合数组创建和管理图结构。用户将了解到图的定义,以及如何在VC6.0环境下利用数组来实现图的创建、访问和更新操作。" 知识点概述: 1. 图的基本概念: - 图是由顶点(或称节点、点)和连接顶点的边组成的集合。 - 在计算机科学中,图用于表示网络结构、社交网络、地图以及各种关系。 2. 图的分类: - 无向图:边不具有方向,连接任意两个顶点的边可以双向通行。 - 有向图:边具有方向,从一个顶点指向另一个顶点,称为弧,不能反向通行。 3. 图的表示方法: - 邻接矩阵:使用二维数组表示图,其中数组的元素表示顶点之间的连接情况。 - 邻接表:使用链表或数组动态表示顶点之间的邻接关系。 4. 在VC6.0环境下使用数组实现图结构: - 初始化图:定义一个二维数组来表示邻接矩阵,并初始化为零(表示无边)或负数(表示有边但不指定权重)。 - 添加顶点:在图的数组结构中增加对应的行和列。 - 添加边:更新二维数组的特定位置的值来表示两个顶点之间存在边。 - 删除边或顶点:相应地调整数组的值来删除边或顶点,可能需要重新调整数组大小。 5. 图的操作: - 遍历图:包括深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)两种经典遍历方式。 - 最短路径:如Dijkstra算法,用于找出图中两顶点间的最短路径。 - 拓扑排序:在有向无环图(DAG)中,将顶点线性排序,使得对于任何一条有向边(u, v),顶点u都排在v之前。 6. Visual C++ 6.0开发环境: - VC6.0是一个集成开发环境(IDE),包含了编译器、调试器、资源编辑器等开发工具。 - 在VC6.0中创建项目,编写C++代码,并使用该环境提供的工具进行编译、调试和运行程序。 7. 实际应用示例: - 社交网络中好友关系的图表示。 - 路网交通的图模型,用于路径搜索算法。 - 计算机网络中设备连接的图模型,用于网络通信算法。 8. 项目文件说明: - graph_build3.cpp:该项目的源代码文件,包含了实现图的基本操作的C++代码。 为了深入理解和掌握这些知识点,建议读者应当具备基础的C++编程能力,并熟悉数据结构的相关概念。同时,需要了解VC6.0环境的基本操作,包括如何创建项目、编写代码、编译和调试程序。通过实践操作本资源提供的示例代码,读者将能更好地理解图的构建过程,并在实际应用中灵活使用图的算法。

将这两个代码结合import cv2 import numpy as np import urllib.request import tensorflow as tf # 下载DeepLabv3+模型权重文件 model_url = "http://download.tensorflow.org/models/deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug_2018_01_29.tar.gz" tar_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug.tar.gz" urllib.request.urlretrieve(model_url, tar_filename) # 解压缩 with tarfile.open(tar_filename, "r:gz") as tar: tar.extractall() model_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug/frozen_inference_graph.pb" # 加载模型 graph = tf.Graph() with graph.as_default(): od_graph_def = tf.GraphDef() with tf.io.gfile.GFile(model_filename, 'rb') as fid: serialized_graph = fid.read() od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph) tf.import_graph_def(od_graph_def, name='') # 读取图像 image_path = "your_image.jpg" image = cv2.imread(image_path) # 进行图像分割 with tf.compat.v1.Session(graph=graph) as sess: input_tensor = graph.get_tensor_by_name('ImageTensor:0') output_tensor = graph.get_tensor_by_name('SemanticPredictions:0') output = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: image}) # 解码并可视化分割结果 segmentation_mask = np.squeeze(output) segmentation_mask = np.uint8(segmentation_mask) segmentation_mask = cv2.resize(segmentation_mask, (image.shape[1], image.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) # 显示原始图像和分割结果 cv2.imshow("Image", image) cv2.imshow("Segmentation Mask", segmentation_mask) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() model1 = models.CellposeModel(gpu=True, model_type='livecell') model2 = models.Cellpose(gpu=True,model_type='nuclei') model3= models.Cellpose(gpu=True,model_type='cyto2') 集成DeepLabv3+模型和cellpose模型

2023-07-14 上传