演算法圖片
⑴ 簡便演算法，謝謝，圖片在底下
去括弧，括弧前是-或÷，去括弧後括弧內符號改變。
原式=9÷9×8÷8×7……÷5×4÷4×3
=(9÷9)×(8÷8)×……×(4÷4)×3
=3
⑵ 演算法設計與分析 猜圖片（用分治法求解）：給選手出示42張圖片，每行6張，共7行。選手可以給大家做一些是非
可以用二分法，遞歸折半，,先分兩對半，判斷左右，若在左就右邊放棄，處理左邊，同樣分兩半，判斷，循環，直到找出正確的圖，如果要問次數的話，再循環里，加一個計數器，
⑶ 圖像演算法A和B兩張圖片，找出B與A不同的部分
說的很清楚，你也把思路說出來了，就是這樣的，加快網路的傳輸速度。
至於比較方法，比較像素點的方向是對的，不過我想它不是上來就比較像素點，因為這樣效率較低，而是採用的多函數嵌套，方法如下：
把圖片分成幾大塊，比如平均分4塊，然後每一塊進行比對(進行圖片的模糊匹配，而不是精確的像素匹配)，找出不同大塊，然後再分塊，以此下去，找到比較小的塊(這個根據編程定義到底多小算小)，然後再進行像素比對，這樣效率能夠更加提高。
⑷ 這幾種圖片演算法哪種看著更清晰適合列印
首先，一幅圖片的清晰與否與看圖軟體無關。
你所說的一幅圖片應該是點陣圖，點陣圖圖像(bitmap), 亦稱為點陣圖像或繪制圖像，是由稱作像素（圖片元素）的單個點組成的。這些點可以進行不同的排列和染色以構成圖樣。當放大點陣圖時，可以看見賴以構成整個圖像的無數單個方塊。擴大點陣圖尺寸的效果是增大單個像素，從而使線條和形狀顯得參差不齊。
矢量圖是根據幾何特性來繪制圖形，矢量可以是一個點或一條線，矢量圖只能靠軟體生成，文件佔用內在空間較小，因為這種類型的圖像文件包含獨立的分離圖像，可以自由無限制的重新組合。它的特點是放大後圖像不會失真，和解析度無關。
⑸ 對一張圖片進行特徵提取的具體演算法和程序。越具體越好。感謝，例如算出圖像的形狀長寬高之類的。
對一張圖片進行特徵提取的具體演算法和程序，越具體越好，感謝例如算出圖像的形狀，長寬之類的，我覺得對圖片特徵提取的體術法並沒有什麼具體演算法，因為每個相機照出來的圖片，它的放大縮小都是不一樣的，不可能從一個圖片算出一個圖像的長寬高，只能夠算出一個大概的長寬高，如果要算出非常准確的茶膏，只能用一些紅外測距儀，還有某些特定的儀器才能構測量出，一些建築物的長寬高不能夠從一個圖片上面去算出一個建築物的長寬高的是根本沒法算出來的。
⑹ 有開源的演算法可以用於進行圖像識別不
可以的。
一張圖片的識別這個很簡單的，都不用考慮效率的問題，直接一個特徵匹配就搞定，opencv開源庫中有現成的，真的很簡單，十幾行代碼就搞定。
⑺ 用什麼演算法可以提取出圖片中的數字
呵呵，這個不好弄啊，這是圖像識別的范疇，相應的技術比較領先。。
⑻ 如何實現一個不規則排列的圖片布局演算法
圖像處理里有一種叫做Labeling處理的演算法。可以把二值圖劃分區域，標出不同的區域編號。只要計算每種編號的個數，就是對應區域的面積了。如果沒看懂，不是演算法難，是我表達的不好。哈。
⑼ 視覺演算法和圖像演算法的區別
兩者其實差別都不算很大，從專業本身來說，模式識別研發就比如汽車的車牌，你怎麼去識別，圖像演算法主要研究目的就是比如車牌你怎麼讓他更清楚地被你採集後得到有用的信息，還原圖片的原來面目等。都是演算法類的研究，當然演算法也是離不開程序的，如果你對軟體不敢新區，那麼這兩個專業都不是適合你。
⑽ 圖像處理中，一張圖片用什麼演算法檢測它旋轉了多少角度呢
你要想要這個角度的數值，轉之前就應該通過輸入數值來實現。否則你就畫個水平的參照物，來估計一下了。