나는 간단한 컴퓨터 비전 알고리즘을 가르치려고 노력해 왔으며 일부 노이즈가있는 이미지를 가지고 있으며 어떤 신호가있는 전경에서 검은 색 배경을 분리하려고 노력하고있다. . 이제 백그라운드 RGB 채널은 약간의 노이즈가있을 수 있기 때문에 완전히 0이 아닙니다. 그러나 인간의 눈은 배경에서 전경을 쉽게 식별 할 수 있습니다. 그래서, 내가 한 것은 SLIC
내 프로젝트의 이미지에 그래프 컷 알고리즘을 사용하고 싶습니다. 파이썬 2.7을 사용하고 있습니다. pymaxflow implementation을 찾았지만 문서가 너무 명확하지 않습니다. >>> A
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14],
[15,
NetworkX을 사용하여 둘 이상의 소스 및 싱크에 대한 최대 플로우 문제를 해결합니다. 나는 NetworkX에서 비교적 잘 작동하는 함수를 찾았지만 그러나 문제는 순 수요가 0이어야한다는 것입니다. 즉 싱크가 필요 이상으로 줄어들지 않아야합니다. 그렇지 않으면 오류가 발생합니다. 최적의 흐름을 계산할 수 있도록 허용 할 수있는 방법 (또는이 알고리즘을
식사 문제 : 여러 가족이 함께 저녁을 먹습니다. 사회적 상호 작용을 높이기 위해 같은 가족의 두 명의 구성원이 같은 테이블에 있지 않도록 테이블에 앉기를 원합니다. 만찬 저녁에는 가정이 p이고 i 가족은 a(i) 인 것으로 가정합니다. 또한 사용 가능한 테이블이 q이고 j 테이블의 좌석 수는 b(j)이라고 가정합니다. 질문 : 우리가 테이블에 앉을 수있는
나는 edmonds-karp 구현을 사용하여 Max-Flow 클래스를 작성했습니다. 최대 흐름 값을 얻으려고하면 코드가 제대로 작동하는 것 같습니다. SPOJ TotalFlow에 코드를 제출 했으므로 구현이 정확하다고 생각합니다. 하지만 잔여 그래프에서 Min-Cut을 얻으려고합니다. 이로 인해 약간의 오류가 발생했습니다. 어떤 도움이 유용 할 것입니다.
나는 이것이 최대 흐름 문제의 무향 그래프 버전과 같다고 생각합니다. 모든 에지 a-> b에 대해서도 b-> a도 유효합니다. 그것의 양방향성. 그리고 그들은 같은 능력을 공유합니다. 두 정점 a, b 사이에 용량 10이 있고 a에서 b까지의 흐름이 5 인 경우 a에서 b까지의 나머지 용량은 b와 b에서 나머지 용량까지 5가됩니다. 내 솔루션은 b에서 a로
무제한의 가중치를 갖는 그래프로 최대 흐름 문제를 해결하려고하지만 각 노드에는 용량이 있습니다. 난 ford fulkerson 알고리즘을 사용하여 문제를 해결하고 각각의 노드를 in 노드와 out 노드로 나누었습니다.이 노드의 용량은 두 노드 사이의 가중치가됩니다. 내 알고리즘은 내가 하드 코드를 가장자리 (코드에서 주석 처리 된 부분 참조)에서 훌륭하게