Bayer转换算法
Bayer转换算法[转]
/* raw.h */
#ifndef __RAW_H__
#define __RAW_H__
#define GP_OK 1
typedef enum {
BAYER_TILE_RGGB = 0,
BAYER_TILE_GRBG = 1,
BAYER_TILE_BGGR = 2,
BAYER_TILE_GBRG = 3,
BAYER_TILE_RGGB_INTERLACED = 4,
BAYER_TILE_GRBG_INTERLACED = 5,
BAYER_TILE_BGGR_INTERLACED = 6,
BAYER_TILE_GBRG_INTERLACED = 7,
} BayerTile;
int gp_bayer_expand (unsigned char *input, int w, int h, unsigned char *output, BayerTile tile);
int gp_bayer_decode (unsigned char *input, int w, int h, unsigned char *output, BayerTile tile);
int gp_bayer_interpolate (unsigned char *image, int w, int h, BayerTile tile); #endif
/* raw.c */
#include "raw.h"
static const int tile_colours[8][4] = {
{0, 1, 1, 2},
{1, 0, 2, 1},
{2, 1, 1, 0},
{1, 2, 0, 1},
{0, 1, 1, 2},
{1, 0, 2, 1},
{2, 1, 1, 0},
{1, 2, 0, 1}};
#define RED 0
#define GREEN 1
#define BLUE 2
static int
gp_bayer_accrue (unsigned char *image, int w, int h, int x0, int y0,
int x1, int y1, int x2, int y2, int x3, int y3, int colour);
int
gp_bayer_expand (unsigned char *input, int w, int h, unsigned char *output, BayerTile tile)
{
int x, y, i;
int colour, bayer;
unsigned char *ptr = input;
switch (tile) {
case BAYER_TILE_RGGB:
case BAYER_TILE_GRBG:
case BAYER_TILE_BGGR:
case BAYER_TILE_GBRG:
for (y = 0; y < h; ++y)
for (x = 0; x < w; ++x, ++ptr)
{
bayer = (x&1?0:1) + (y&1?0:2);
colour = tile_colours[tile][bayer];
i = (y * w + x) * 3;
output[i+RED] = 0;
output[i+GREEN] = 0;
output[i+BLUE] = 0;
output[i+colour] = *ptr;
}
break;
case BAYER_TILE_RGGB_INTERLACED:
case BAYER_TILE_GRBG_INTERLACED:
case BAYER_TILE_BGGR_INTERLACED:
case BAYER_TILE_GBRG_INTERLACED:
for (y = 0; y < h; ++y, ptr+=w)
for (x = 0; x < w; ++x)
{
bayer = (x&1?0:1) + (y&1?0:2);
colour = tile_colours[tile][bayer];
i = (y * w + x) * 3;
output[i+RED] = 0;
output[i+GREEN] = 0;
output[i+BLUE] = 0;
output[i+colour] = (x&1)? ptr[x>>1]:ptr[(w>>1)+(x>>1)];
}
break;
}
return (GP_OK);
}
#define AD(x, y, w) ((y)*(w)*3+3*(x))
int
gp_bayer_interpolate (unsigned char *image, int w, int h, BayerTile tile) {
int x, y, bayer;
int p0, p1, p2, p3;
int value, div ;
switch (tile) {
default:
case BAYER_TILE_RGGB:
case BAYER_TILE_RGGB_INTERLACED:
p0 = 0; p1 = 1; p2 = 2; p3 = 3;
break;
case BAYER_TILE_GRBG:
case BAYER_TILE_GRBG_INTERLACED:
p0 = 1; p1 = 0; p2 = 3; p3 = 2;
break;
case BAYER_TILE_BGGR:
case BAYER_TILE_BGGR_INTERLACED:
p0 = 3; p1 = 2; p2 = 1; p3 = 0;
break;
case BAYER_TILE_GBRG:
case BAYER_TILE_GBRG_INTERLACED:
p0 = 2; p1 = 3; p2 = 0; p3 = 1;
break;
}
for (y = 0; y < h; y++)
for (x = 0; x < w; x++) {
bayer = (x&1?0:1) + (y&1?0:2);
if ( bayer == p0 ) {
/* red. green lrtb, blue diagonals */
image[AD(x,y,w)+GREEN] =
gp_bayer_accrue(image, w, h, x-1, y, x+1, y, x, y-1, x, y+1, GREEN) ;
image[AD(x,y,w)+BLUE] =
gp_bayer_accrue(image, w, h, x+1, y+1, x-1, y-1, x-1, y+1, x+1, y-1, BLUE) ; } else if (bayer == p1) {
/* green. red lr, blue tb */
div = value = 0;
if (x < (w - 1)) {
value += image[AD(x+1,y,w)+RED];
div++;
}
if (x) {
value += image[AD(x-1,y,w)+RED];
div++;
}
image[AD(x,y,w)+RED] = value / div;
div = value = 0;
if (y < (h - 1)) {
value += image[AD(x,y+1,w)+BLUE];
div++;
}
if (y) {
value += image[AD(x,y-1,w)+BLUE];
div++;
}
image[AD(x,y,w)+BLUE] = value / div;
} else if ( bayer == p2 ) {
/* green. blue lr, red tb */
div = value = 0;
if (x < (w - 1)) {
value += image[AD(x+1,y,w)+BLUE];
div++;
}
if (x) {
value += image[AD(x-1,y,w)+BLUE];
div++;
}
image[AD(x,y,w)+BLUE] = value / div;
div = value = 0;
if (y < (h - 1)) {
value += image[AD(x,y+1,w)+RED];
div++;
}
if (y) {
value += image[AD(x,y-1,w)+RED];
div++;
}
image[AD(x,y,w)+RED] = value / div;
} else {
/* blue. green lrtb, red diagonals */
image[AD(x,y,w)+GREEN] =
gp_bayer_accrue (image, w, h, x-1, y, x+1, y, x, y-1, x, y+1, GREEN) ;
image[AD(x,y,w)+RED] =
gp_bayer_accrue (image, w, h, x+1, y+1, x-1, y-1, x-1, y+1, x+1, y-1, RED) ; }
}
return (GP_OK);
}
static int
gp_bayer_accrue (unsigned char *image, int w, int h, int x0, int y0,
int x1, int y1, int x2, int y2, int x3, int y3, int colour)
{ int x [4] ;
int y [4] ;
int value [4] ;
int above [4] ;
int counter ;
int sum_of_values;
int average ;
int i ;
x[0] = x0 ; x[1] = x1 ; x[2] = x2 ; x[3] = x3 ;
y[0] = y0 ; y[1] = y1 ; y[2] = y2 ; y[3] = y3 ;
counter = sum_of_values = 0 ;
if(colour == GREEN)
{
for (i = 0 ; i < 4 ; i++)
{ if ((x[i] >= 0) && (x[i] < w) && (y[i] >= 0) && (y[i] < h)) {
value [i] = image[AD(x[i],y[i],w) + colour] ;
counter++;
}
else
{
value [i] = -1 ;
}
}
if(counter == 4)
{
int hdiff ;
int vdiff ;
hdiff = value [1] - value [0] ;
hdiff *= hdiff ; /* Make value positive by squaring */
vdiff = value [3] - value [2] ;
vdiff *= vdiff ; /* Make value positive by squaring */
if(hdiff > 2*vdiff)
{
return (value [3] + value [2])/2 ;
}
if(vdiff > 2*hdiff)
{
return (value [1] + value [0])/2 ;
}
}
}
/* for blue and red */
counter = sum_of_values = 0 ;
for (i = 0 ; i < 4 ; i++)
{ if ((x[i] >= 0) && (x[i] < w) && (y[i] >= 0) && (y[i] < h)) { value [i] = image[AD(x[i],y[i],w) + colour] ;
sum_of_values += value [i] ;
counter++ ;
}
}
average = sum_of_values / counter ;
if (counter < 4) return average ;
/* Less than four surrounding - just take average */
counter = 0 ;
for (i = 0 ; i < 4 ; i++)
{ above[i] = value[i] > average ;
if (above[i]) counter++ ;
}
/* Note: counter == 0 indicates all values the same */
if ((counter == 2) || (counter == 0)) return average ;
sum_of_values = 0 ;
for (i = 0 ; i < 4 ; i++)
{ if ((counter == 3) == above[i])
{ sum_of_values += value[i] ; }
}
return sum_of_values / 3 ;
}
int
gp_bayer_decode (unsigned char *input, int w, int h, unsigned char *output, BayerTile tile)
{
gp_bayer_expand (input, w, h, output, tile);
gp_bayer_interpolate (output, w, h, tile);
return (GP_OK);
}
Bayer图像处理
Bayer是相机内部的原始图片, 一般后缀名为.raw. 很多软件都可以查看, 比如PS.
我们相机拍照下来存储在存储卡上的.jpeg或其它格式的图片, 都是从.raw格式转化
过来的. .raw格式内部的存储方式有多种, 但不管如何, 都是前两行的排列不同. 其
格式可能如下:
G R G R G R G R
B G B G B G B G
G R G R G R G R
B G B G B G B G
横为2的倍数, 竖为4的倍数, 它们构成了分辨率. 如, 上面则代表了8 * 4 分辨率的
Bayer图.
我们要知道的是, G = 2 * R 及G = 2 * B, 即绿色值为红色值或蓝色值的两倍, 因
为人眼对绿色更敏感, 所以绿色的分量更重.
下面说一下从bayer转换成rgb图的算法, RGB图, 即为三色图, 一个像素点就由RGB
三种颜色构成的混合色, 而bayer图一个像素就只有一个颜色, 或R或G或B. 因为bayer
一个像素点只有一种颜色, 需要借助这个像素点周围的颜色对它进行插值(填充)另外的
两种颜色, 它本身的颜色就不用插了. 一般的算法是:
对于插入R和B,
Rx = ( R1 + R2 ) / 2; 或-------------取上边和下边的平均值, 或是左边和右边的平均值
Rx = ( R1 + R2 + R3 + R4 ) / 4;----取四个边的平均值
B同理. 如:
G B G
R G R
G B G
对于中间的G, 它缺少R和B, 用上下和左右的平均值进行求值.
对于
B G B
G R G
B G B
这个图呢, 中间点R, 缺少G和B, G暂时没讨论, 那么B, 就是从R的四个B角进行求平均值. ==============================================
如果插入G, 稍有些复杂.
不过一般的算法与R和B一样, 复杂的算法, 其复杂程度也提升一倍, 不过精度更高, 如果对于
视频监测系统来说, 精度相对来说不必要求太高, 用R或B的解法即可. 下面说复杂的:
对于图:
R1
G1
R4 G4 R G2 R2
G3
R3
对于中间点R, 它需要插入G和B, B不讨论, 主要讨论G, 它周围有四个点G1, G2, G3, G4. ( G1 + G3 ) / 2--------------如果|R1-R3| < |R2-R4|
G(R) = ( G2 + G4 ) / 2-------------如果|R1-R3| > |R2-R4|
( G1 + G2 + G3 + G4 ) / 4--如果|R1-R3| = |R2-R4|
如果周围出现的像素点颜色为B, 就应该比较|B1-B3|与|B2-B4|的值.
====================================================
还有关于将RGB格式转换为YUV格式的算法, 这里不想讨论了.
这里要注意的是, bayer每个像素的值是8位的. 但是有的相机的bayer格式却有10位, 12位
以及14位, 16位的, 那么如何将这些高于8位的数据转换为8位数据呢?. 拿12位数据来说, 有的人是取高8位或是低8位, 那么这样就会出现一个问题, 这张图像会有一个斜度, 不是偏亮就是偏暗, 或是出现其它乱七八糟的问题, 颜色问题总是不能令人满意. 这个时候就要去较正它, 无疑是
浪费了时间.
另一种算法是使用log映射, 据老外说, 这种转换法具有较高的精度. 拿12位来说, 一般转换算法: f(in) = 2 ^ ( log(in) * 8 / 12 )
转换图为:
|8 .
| .
| .
|_______________________12
因为log256 = 8, log4096 = 12, 对了log是以2为底哦.
做得更好一点的算法, 可能根据提供的曝光等其它因素不同, 而将算法进行调整, 这样当一些意外事件发生时, 产生的图片也不会失真严重.
如有何疑问, 请致信: 414078791@https://www.wendangku.net/doc/fa5403056.html,
将Word文档转换成图片PDF的办法
将Word文档转换成图片PDF的办法 很多人都想把Word文档转换成图片格式的PDF文档，保证无法拷贝文档里的文字，以保护知识产权，但是苦于找不到合适的办法。网上有可以完成这个任务的软件，但是要收费，效果也不好。经探索，我总结出了以下较为便捷（而且绝对免费）的转换方法，不需特别的软件，只需要Word和Adobe Acrobat两种基本软件就可以得到效果很好的图片PDF文档。 第一步：在word软件里利用“另存为”或虚拟打印机把word 文档转换成非图片格式的PDF文档。这个比较简单，不细说。 第二步：在Adobe Acrobat Pro里打开菜单栏的“文件”—“导出”—“图像”—“JPEG”，把PDF转换成一张一张的jpg图片， 版式阅读软件，云签章，可信时间戳
全部放在同一个文件夹下。 第三步：在Adobe Acrobat Pro里打开菜单栏的“文件”—“创建PDF”—“组合文件到单个PDF”，点“添加文件”，选择“添加文件夹”，选择刚才存放JPG图片的文件夹，往下操作就变成图片PDF了。 注意事项：生成JPG图片时可以设置图片质量，不要把图片质量设太高，否则体积太大、速度太慢。有一半的质量，转换之后每张图片几百K，看起来效果就很好了。 躬行文件转换迁移系统为各类应用系统提供长期驻留的文档格式转换服务，可采用实时、批量或套转方式将各种格式文档转换为PDF或OFD文件，支持的格式包括但不限于微软Office办公文档系列、WPS、PDF、XPS、图片、RTF、HTML网页等。内置多种转换引擎，支持集群配置，可有效应对高精度、大数据量、高速度、高可靠性要求的文档转换需求。支持以WebApi方式调用。 河南省躬行信息科技有限公司位于郑州高新技术开发区，是一家以信息技术为核心的高科技企业。公司以信息安全技术为特色，秉承"优质服务，互利共赢"的理念，提供软件与系统开发、信息安全保密、Web应用安全等开发和咨询服务。期待您的详询。 版式阅读软件，云签章，可信时间戳
公历和农历转换算法详解
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ArcGIS格式的转换方法资料
几种注册ODBC数据源的方法 来源：未知编辑：未知2005年12月19日浏览454次 几种注册ODBC数据源的方法 国防科大丁浩 ODBC(Open Database Connectivity，开放式数据库互连)是一种应用程序接口(API) 规范。它定义了一个标准例程集，使用它们应用程序可访问数据源中的数据。应用程序通过引用API 的函数可以直接使用ODBC，或利用数据访问对象(DAO) 或远程数据对象(RDO) 来使用ODBC。但是，在实现ODBC 时，我们必须首先配置ODBC环境，进行数据源的注册，这样才能在对数据库进行编程时，对数据源进行连接、访问和操作。本文介绍几种常用的注册ODBC 数据源的方法。 手工配置 1．ODBC数据源管理器 在进行数据库开发时，为了达到配置ODBC，进行DSN定义注册的目的，微软给出了一个手工操作的解决方法。在Windows 9X操作系统的控制面板中，有一个名为“ODBC数据源（32位）”的图标，可以通过它激活专门为用户设置ODBC环境的程序（ODBC Data Source Administrator，ODBC数据源管理器）。在Windows 2000操作系统中，上述图标被放置在控制面板的“管理工具”里面。 这个用于设置ODBC环境的程序叫做桌面驱动程序，它支持数种DBMS （Database Management System，数据库管理系统）。当用户想增加一个数据源和一个所需要的驱动程序时，可以通过ODBC数据源管理器的配置对话框配置特定类型的数据库。大多数情况下，在编写对数据库操作的程序时，我们至少需要知道诸如数据库文件名、系统（本地或远程）、文件夹等信息，同时要给数据源命名。 2．定义数据源的类型
ER图2关系模型：九步转换算法
3.2.3 Mapping from ER Models to Relational Models ?Mapping Algorithm ?Example There is almost a one-to-one correspondence between the ER constructs and the relational ones. The two major distinctions are: 1.In a relational schema, relationships are represented implicitly through primary and foreign keys of participating entities. 2.In a relational schema, columns of relations cannot be multi-valued or composite. Composite attributes are replaced with their simple component ones, and multi-valued attributes are stored in a separate relation. 一.Mapping Algorithm We can translate an ER schema to a relational schema by following a nine-step algorithm based on the one given in Elmasri and Navathe 1994. The algorithm attempts to minimize the need for joins and NULL values when defining relations (Steps 2, 4, and 5). 1.For each strong entity E: o Create a new table. o Include as its columns, all the simple attributes and simple components of the composite attributes of E. o Identify the primary key and the alternate keys. Do not include any
word文档变成乱码的两种解决方法
word文档变成乱码的两种解决方法 一、文档格式法 这种方法是将损坏的Word文档转换为另一种格式，然后再将其转换回Word文档格式。这是最简单和最彻底的文档恢复方法。 1.在Word中打开损坏的文档后，选择“文件→另存为”，在“保存类型”列表中，选择“RTF格式(*.rtf)”，然后单击“保存”按钮。 2.关闭损坏的文档，打开刚才保存的RTF格式文件，选择“文件→另存为”，在“保存类型”列表中，选择“Word文档(*.doc)”，然后单击“保存”按钮。 3.关闭RTF文档，打开修改后的Word文档。 Word文档与RTF的相互转换将保留其格式，如果这种转换没有纠正文件损坏，则可以尝试与其他字处理格式的相互转换，这将不同程度地保留Word文档的格式。如果使用这些格式均无法解决本问题，可将文档转换为纯文本格式(*.txt)，再转换回Word格式。由于纯文本的简单性，这种方法有可能更正损坏处，但是Word文档的所有格式设置都将丢失。 二、重设格式法 Word用文档中的最后一个段落标记关联各种格式设置信息，特别是节与样式的格式设置。这样我们就可以将最后一个段落标记之外的所有内容复制到新文档，就有可能将损坏的内容留在原始文档中。步骤如下：
1.在Word中打开损坏的文档，选择“工具→选项”然后选择“编辑”选项卡，取消“使用智能段落选择范围”复选框前的勾。取消选中该复选框，选定整个段落时，Word将不会自动选定段落标记，然后单击“确定”按钮。 2.选定最后一个段落标记之外的所有内容，方法是：按“Ctrl+End”组合键，然后按“Ctrl+Shift+Home”组合键。
Dijkstra算法模型设计与实现
Dijkstra算法模型设计与实现 一、Dijkstra算法概述 Dijkstra算法是一种点对多点的集中式最短路径算法，即寻找网 络中其他所有节点到目的节点的最短路径。 Dijkstra算法通过对路径的长度进行迭代，从而计算出到达目的节点的最短路径。其基本思想是按照路径长度增加的顺序来寻找最短路径，显然有：到达目的节点v的最短路径中最短的肯定是节点的最近节点v所对应的单条链路，最短路径中下一个最短的肯定是节点v 的下一个最近的邻节点所对应的单条链路，或者是通过前面选定的节点的最短的由两条链路组成的的路径，依次类推。 二、Dijkstra算法描述 设每个节点i标定的到达目的节点1的最短路径长度估计为D i ， 如果在迭代的过程中，D i 已变成一个确定的值，称节点i为永久标定的节点，这些永久标定的节点的集合用P表示。在算法的每一步中，在P以外的节点中，必定是选择与目的节点1最近的节点加入到集合P中。具体算法如下： 1. 初始化，即P=1{}，D1=0，D j=d j1，j11。（若j,1 ()?A， 则d j1 =￥）。 2. 寻找下一个与目的节点最近的节点，即求使下式成立的i。置 。如果P包括了所有的节点，则算法结束。 D i =min j?P D j ，i?P
3. 更改标定值，即对所有的j?P，置D j =min i D j ,d ji +D i é?ù?，返 回第2步。 三、Dijkstra算法实现 根据Dijkstra算法描述编写程序进行实现，程序中采用邻接矩阵表示一个有向图，输入为该图的邻接矩阵以及目的节点，输出为图中各点的邻接关系，依照次邻接关系可得到到达目的节点的最短路径。 程序用C语言编写，GCC环境编译，具体代码见附录。 四、运行结果及分析 选择一具有7个节点的有向图进行实验，其各边权重及拓扑结构如下所示： 图1 实验用图 选取节点1为目的节点，运行程序： 1. 输入表示该图的邻接矩阵，不相邻的节点间链路权值用-1表示，代表无穷大； 2. 输入目的节点编号； 3. 得到输出结果，如下图所示。
隶属函数确定方法探讨
隶属函数确定方法探讨 袁 力,姜 琴 (郧阳师范高等专科学校,湖北丹江口442700) [摘 要]隶属函数描述了研究对象对于某模糊子集的隶属程度,是模糊数学最显著的特征,也是模糊数学应用中最关键的参量.隶属函数有很多不同的确定方法,确定过程中又有很多人为的技巧.文中就隶属函数的一般确定方法以及其它确定方法进行了探讨. [关键词]模糊;隶属函数;隶属度 [中图分类号]TP391.4 [文献标识码]A [文章编号]1008—6072(2009)06—0044—03 1 引言 模糊集理论由Zadeh首次提出后,得到了迅速的发展,并广泛应用于控制系统、人工智能、数据挖掘、模式识别等领域.在应用模糊集理论时,一个不容忽视的问题就是隶属函数的构建,它是正确运用该模糊集理论的关键所在. 隶属函数是模糊数学最显著的特征,它描述了事物的不确定性,加上其值域与概率密度函数的值域相同,使人容易将两者混淆.虽然两者都研究不确定性,但却有着本质的区别.概率论研究的是事物出现与否所表现的不确定性,而事物本身的含义十分明确.比如某市车祸的概率,车祸本身没有什么不明确,只是它发生的频数是个不确定的数,但徘徊在某一数值的左右.然而模糊数学所研究的不确定性则是事物本身.这种事物被说成是甲还是乙,有时到了模棱两可的地步,最后只能说它是甲的程度是多少,是乙的可能性是多少,即这一事物是否符合某一概念没有明确的界限,仅用隶属度对符合的程度进行度量. 隶属函数的确定有很多方法,可以通过模糊统计,可以通过推理,可以采用二元对比排序的方法,可以通过“学习”逐步修改、调整和完善,也可以采用典型的隶属函数作为近似[1].确定的过程是客观的,但期间又可以加上人为的技巧. 2 常见的方法 2.1 模糊统计法 概率统计是通过大量随机试验确定某事物发生的概 率,如食物A在n次试验中出现了k次,则A事物出现的概率表示为: P A=Lim N→∞ k n (1) 一般在n足够大时,P A值稳定于[0,1]中某一个数 值,从而得到A发生的概率. 模糊统计在形式上类似于概率统计,并且都是用确定性手段研究不确定性.但两者属于不同的数学模型,它们有如下的重要区别. 随机试验最基本的要求是:在每次试验中,事件A发生(或不发生)必须是确定的.在各次试验中,A是确定的,基本空间Ω中的元素ω是随机变动的.做n次试验,计算A发生的频率= “ω∈A”的次数 n (2) 随着n增大,通常会表现出频率稳定性.频率稳定所在的那个数,叫做在某种条件下的概率. 模糊统计试验的基本要求[2]是:要对论域上固定的元 μ 0是否属于论域上一个可变动的普通集合A3(A3作为模糊集A的弹性疆域),作一个确切的判断.这要求在每次试验中,A3必须是一个取定的普通集合.在各次试验中,μ0是固定的,而A3在随机变动,做n次试验,计算μ0对A的隶属频率=“ μ 0∈A3”的次数 n (3) 随着n的增大,隶属频率也会呈现稳定性.频率稳定值就叫做μ0对A的隶属度. 在进行模糊统计试验时,必须遵循一个原则:被调查的对象一定要对模糊词汇的概念熟悉并有用数量近似表达这一概念的能力;对原始数据要进行初步分析,删去明 2009年12月郧阳师范高等专科学校学报Dec.2009第29卷第6期Journal of Yunyang Teachers College Vol.29No.6 3 33[收稿日期]2009-08-10 [作者简介]袁 力(1977-),男,湖北丹江口人,郧阳师范高等专科学校数学系讲师,硕士,主要从事统计与金融数 学方面的研究. YYSZXB44
各种文本格式之间的转换方法
Word，PDF，PPT，TXT之间的转换方法 一、把PPT转WORD形式的方法 1．利用"大纲"视图打开PPT演示文稿，单击"大纲"，在左侧"幻灯片/大纲”任务窗格的“大纲”选项卡里单击一下鼠标，按"Ctrl+A"组合健全选内容，然后使用"Ctrl+C"组合键或右键单击在快捷菜单中选择"复制"命令，然后粘贴到Word里。 提示：这种方法会把原来幻灯片中的行标、各种符号原封不动的复制下来。 2．利用"发送"功能巧转换打开要转换的PPT幻灯片，单击"文件"→"发送"→"MicrosoftWord"菜单命令。然后选择"只使用大纲"单选按钮并单击"确定"按钮，等一会就发现整篇PPT文档在一个Word文档里被打开。 提示：在转换后会发现Word有很多空行。在Word里用替换功能全部删除空行可按"Ctrl+H"打开"替换"对话框，在"查找内容"里输入"^p^p"，在"替换为"里输入"^p"，多单击几次"全部替换"按钮即可。("^"可在英文状态下用"Shift+6"键来输入。)3．利用"另存为"直接转换打开需要转换的幻灯片，点击"文件"→"另存为"，然后在"保存类型"列表框里选择存为"rtf"格式。现在用Word打开刚刚保存的rtf文件，再进行适当的编辑即可实现转换。4．PPTConverttoDOC软件转换PPTConverttoDOC是绿色软，解压后直接运行，在运行之前请将Word和PPT程序都关闭。选中要转换的PPT文件，直接拖曳到"PPTConverttoDOC"程序里。单击工具软件里的"开始"按钮即可转换，转换结束后程序自动退出。 提示：如果选中"转换时加分隔标志"，则会在转换好的word文档中显示当前内容在原幻灯片的哪一页。转换完成后即可自动新建一个Word文档，显示该PPT文件中的所有文字。ps： 第四种慎用,百度上很多所谓的那个软件都是有病毒的,毒性不小,一般的杀毒软件查不出~~ PDF文档的规范性使得浏览者在阅读上方便了许多，但倘若要从里面提取些资料，实在是麻烦的可以。 二、把PDF转换成Word的方法 Adobe Acrobat 7.0 Professional 是编辑PDF的软件。 用Adobe Acrobat 7.0 Professional 打开他另存为WORD试试看。 或者用ScanSoft PDF Converte，安装完成后不须任何设置，它会自动整合到Word中。当我们在Word中点击“打开”菜单时，在“打开”对话框的“文件类型”下拉菜单中可以看到“PDF”选项，这就意味着我们可以用Word直接打开PDF文档了! ScanSoft PDF Converter的工作原理其实很简单，它先捕获PDF文档中的信息，分离文字、图片、表格和卷，再将它们统一成Word格式。由于Word在打开 PDF文档时，会将PDF格式转换成DOC格式，因此打开速度会较一般的文件慢。打开时会显示PDF Converter转换进度。转换完毕后可以看到，文档中的文字格式、版面设计保持了原汁原味，没有发生任何变化，表格和图片也完整地保存下来了，可以轻松进行编辑。 除了能够在Word中直接打开PDF文档外，右击PDF文档，在弹出菜单中选择“Open PDF in Word”命令也可打开该文件。另外，它还会在Outlook中加入一个工具按钮，如果收到的电子邮件附件中有PDF文档，就可以直接点击该按钮将它转换成Word文件。 有时我们在网上搜索到PDF格式的文件，同样可以通过右键菜单的相关命令直接在Word中打开它。
文档格式转换方法
文档格式转换方法 一、PPT转换WORD 二、PDF转换W ord 三、W ord转换PPT 四、PDF转换TXT 五、PDF转换BMP 六、PDF转换HTM 一、把PPT转WORD形式的方法 1．利用"大纲"视图打开PPT演示文稿，单击"大纲"，在左侧"幻灯片/大纲”任务窗格的“大纲”选项卡里单击一下鼠标，按"Ctrl+A"组合健全选内容，然后使用"Ctrl+C"组合键或右键单击在快捷菜单中选择"复制"命令，然后粘贴到Word 里。 提示：这种方法会把原来幻灯片中的行标、各种符号原封不动的复制下来。 2．利用"发送"功能巧转换打开要转换的PPT幻灯片，单击"文件"→"发送"→"MicrosoftWord"菜单命令。然后选择"只使用大纲"单选按钮并单击"确定"按钮，等一会就发现整篇PPT文档在一个Word文档里被打开。 提示：在转换后会发现Word有很多空行。在Word里用替换功能全部删除空行可按"Ctrl+H"打开"替换"对话框，在"查找内容"里输入"^p^p"，在"替换为"里输入"^p"，多单击几次"全部替换"按钮即可。("^"可在英文状态下用"Shift+6"键来输入。) 3．利用"另存为"直接转换打开需要转换的幻灯片，点击"文件"→"另存为"，然后在"保存类型"列表框里选择存为"rtf"格式。现在用Word打开刚刚保存的rtf文件，再进行适当的编辑即可实现转换。 4．PPTConverttoDOC软件转换PPTConverttoDOC是绿色软，解压后直接运行，
在运行之前请将Word和PPT程序都关闭。选中要转换的PPT文件，直接拖曳到"PPTConverttoDOC"程序里。单击工具软件里的"开始"按钮即可转换，转换结束后程序自动退出。 提示：如果选中"转换时加分隔标志"，则会在转换好的word文档中显示当前内容在原幻灯片的哪一页。转换完成后即可自动新建一个Word文档，显示该PPT文件中的所有文字。 ps： 第四种慎用,百度上很多所谓的那个软件都是有病毒的,毒性不小,一般的杀毒软件查不出~~ PDF文档的规范性使得浏览者在阅读上方便了许多，但倘若要从里面提取些资料，实在是麻烦的可以。 二把PDF转换成W ord的方法 Adobe Acrobat 7.0 Professional 是编辑PDF的软件。 用Adobe Acrobat 7.0 Professional 打开他另存为WORD试试看。 或者用ScanSoft PDF Converte，安装完成后不须任何设置，它会自动整合到Word 中。当我们在Word中点击“打开”菜单时，在“打开”对话框的“文件类型”下拉菜单中可以看到“PDF”选项，这就意味着我们可以用Word直接打开PDF 文档了! ScanSoft PDF Converter的工作原理其实很简单，它先捕获PDF文档中的信息，分离文字、图片、表格和卷，再将它们统一成Word格式。由于Word在打开PDF 文档时，会将PDF格式转换成DOC格式，因此打开速度会较一般的文件慢。打开时会显示PDF Converter转换进度。转换完毕后可以看到，文档中的文字格式、版面设计保持了原汁原味，没有发生任何变化，表格和图片也完整地保存下来了，可以轻松进行编辑。 除了能够在Word中直接打开PDF文档外，右击PDF文档，在弹出菜单中选择
由传递函数转换成状态空间模型(1)
由传递函数转换成状态空间模型——方法多!!! SISO 线性定常系统 高阶微分方程化为状态空间表达式 SISO ()()()()()()m n u b u b u b y a y a y a y m m m n n n n ≥+++=++++--- 1102211 )(2 211110n n n n m m m a s a s a s b s b s b s G +++++++=--- 假设1+=m n 外部描述 ←—实现问题：有了部结构—→模拟系统 部描述 SISO ? ??+=+=du cx y bu Ax x 实现问题解决有多种方法，方法不同时结果不同。 一、 直接分解法 因为 1 0111 11()()()()()()()() 1m m m m n n n n Y s Z s Z s Y s U s Z s U s Z s b s b s b s b s a s a s a ----?=? =?++++++++ ???++++=++++=----) ()()() ()()(11 11110s Z a s a s a s s U s Z b s b s b s b s Y n n n n m m m m 对上式取拉氏反变换，则 ? ??++++=++++=----z a z a z a z u z b z b z b z b y n n n n m m m m 1) 1(1)(1)1(1)(0 按下列规律选择状态变量，即设)1(21,,,-===n n z x z x z x ，于是有
?????? ?+----===-u x a x a x a x x x x x n n n n 12113 221 写成矩阵形式 式中，1-n I 为1-n 阶单位矩阵，把这种标准型中的A 系数阵称之为友阵。只要系统状态方程的系数阵A 和输入阵b 具有上式的形式，c 阵的形式可以任意，则称之为能控标准型。 则输出方程 121110x b x b x b x b y m m n n ++++=-- 写成矩阵形式 ??????? ? ????????=--n n m m x x x x b b b b y 12101 1][ 分析c b A ,,阵的构成与传递函数系数的关系。 在需要对实际系统进行数学模型转换时，不必进行计算就可以方便地写出状态空间模型的A 、b 、c 矩阵的所有元素。 例：已知SISO 系统的传递函数如下，试求系统的能控标准型状态空间模型。 4 2383)()(2 3++++=s s s s s U s Y 解：直接得到系统进行能控标准型的转换，即
隶属度计算
北部生态区健康综合评价结果 目标层O 项 目 层 A 因 素 层 B 指标层C 指标层隶属度向量因素层隶属度 向量 项目层隶属 度向量 目标层隶 属度向量 生态系统健康压 力 生 态 环 境 单位面积 耕地化肥 负荷 (0,0.92,0.08,0) （0.25，0.566， 0.184,0） (0.241, 0.498, 0.261, 0) (0.278, 0.554, 0.168, 0) 工业废水 排放达标 率 (0.624,0.376, 0,0) 人口密度(0,0.24,0.76,0) 社 会 经 济 人口自然 增长率 (0,0.675, 0.325,0) (0.212,0.295,0.4 93,0) 恩格尔系 数（城市） (0,0.186, 0.814,0) 城市居民 人均住房 建筑面积 (0.714,0.286, 0,0) 状 态 生 态 环 境 建成区绿 化覆盖率 (0,0.618, 0.382,0) (0.067,0.727, 0.206,0) (0.240, 0.606, 0.154, 0) 河流连接 度指数 (0.3,0.7,0,0) 景观多样 性指数 (0.06,0.94,0,0) 社 会 经 济 第三产业 占GDP 比重 (0.06,0.94,0,0) (0.758,0.242, 0,0) 市区用水 普及率 (0.986,0.014, 0,0) 市区气化 率 (0.88,0.12,0,0) 响 应 生 态 环 境 环境保护 支出占 GDP比 例 （0,0.7,0.3,0）(0.374,0.464, 0.162,0) (0.366, 0.491, 0.143, 0) 工业固体 废物综合 利用率 （0.946,0.054, 0,0） 市区污水 处理率 （0.57,0.43,0,0） 社 会 万人各类 专业技术 （0.11,0.89,0,0）(0.34,0.574, 0.086,0)
ArcGIS格式的转换方法
A r c G I S格式的转换方 法 Revised as of 23 November 2020
几种注册 ODBC数据源的方法 ?来源：未知编辑：未知 2005年12月19日浏览454次 几种注册 ODBC数据源的方法 国防科大丁浩 ODBC(Open Database Connectivity，开放式数据库互连)是一种应用程序接口 (API) 规范。它定义了一个标准例程集，使用它们应用程序可访问数据源中的数据。应用程序通过引用 API 的函数可以直接使用 ODBC，或利用数据访问对象 (DAO) 或远程数据对象 (RDO) 来使用ODBC。但是，在实现ODBC时，我们必须首先配置ODBC环境，进行数据源的注册，这样才能在对数据库进行编程时，对数据源进行连接、访问和操作。本文介绍几种常用的注册ODBC数据源的方法。 手工配置 1．ODBC数据源管理器 在进行数据库开发时，为了达到配置ODBC，进行DSN定义注册的目的，微软给出了一个手工操作的解决方法。在Windows 9X操作系统的控制面板中，有一个名为“ODBC数据源（32位）”的图标，可以通过它激活专门为用
户设置ODBC环境的程序（ODBC Data Source Administrator，ODBC数据源管理器）。在Windows 2000操作系统中，上述图标被放置在控制面板的“管理工具”里面。 这个用于设置ODBC环境的程序叫做桌面驱动程序，它支持数种DBMS （Database Management System，数据库管理系统）。当用户想增加一个数据源和一个所需要的驱动程序时，可以通过ODBC数据源管理器的配置对话框配置特定类型的数据库。大多数情况下，在编写对数据库操作的程序时，我们至少需要知道诸如数据库文件名、系统（本地或远程）、文件夹等信息，同时要给数据源命名。 2．定义数据源的类型 用户可以定义以下三种类型的数据源： 用户数据源：作为位于计算机本地的用户数据源而创建的，并且只能被创建这个数据源的用户所使用； 系统数据源：作为属于计算机或系统而不是特定用户的系统数据源而创建的，用户必须有访问权才能使用； 文件数据源：指定到文件中作为文件数据源而定义的，任何已经正确地安装了驱动程序的用户皆可以使用这种数据源。 3．数据源注册的步骤
模型转换的途径
PIM->PSM 模型转换的途径 mdaSky UML软件工程组织 由MDA 的PIM（平台独立模型）向PSM（平台特定模型）转换的方法目前尚未实现标准化。因此目前市售的工具不得不利用自主方法进行这部分的处理。由PIM 向PSM 的转换方法由于将在2004 年实现标准化，只有这个重要的步骤标准化了，才更加有利于MDA 这项技术的推广。 2004 年将是MDA 大发展的一年，为什么这样说，我们来看看业界一些重要的公司是如何应对MDA 这项技术的。最近，美国Compuware 的OptimalJ 等基于对象技术标准化团体美国OMG （Object Management Group ）倡导的模型驱动架构（MDA）的Java 开发工具业已亮相。那么Java 工具阵营的老大哥Borland 公司的JBuilder 是否会支持MDA 那？看看他们是怎么说：“我们也在关注MDA， 但是目前仍在观察其动向。比如说第一点，OptimalJ 等产品与JBuilder，包括价格在内，不属于同一类产品。要是支持MDA 的话，Together 更好一些。JBuilder X 在能够轻松构筑Web 应用的角度上，以比这些工具更低的成本实现了相同的功能。同样，即便1 行代码都不写，也能够自动生成可访问数据库的Web 应用架构，在开发过程中及开发完成后均可轻松变更Web 应用服务器等平台。由PIM 向PSM 的转换方法由于将在2004 年实现标准化，因此到时准备在Together 中配备基于MDA 的模型自动生成功能。”看来Borland 公司也不会轻视MDA 这项技术，准备在Together 产品中支持MDA。 MDA 技术是否会取得较大的成功，让我们拭目以待。 下面简单讲述一下从PIM 到PSM 转化的5 种途径： 1. Marking
浅谈网络流算法与几种模型转换
浅谈网络流算法与几种流模型 吴迪1314010425 摘要：最大流的算法,算法思想很简单,从零流开始不断增加流量，保持每次增加流量后都满足容量限制、斜对称性和流量平衡3个条件。只要残量网络中不存在增广路，流量就可以增大，可以证明他的逆命题也成立；如果残量网络中不存在增广路，则当前流就是最大流。这就是著名的增广路定理。s-t的最大流等于s-t的最小割，最大流最小割定理。网络流在计算机程序设计上有着重要的地位。 关键词：网络流Edmonds-Karp 最大流 dinic 最大流最小割网络流模型最小费用最大流 正文： 图论中的一种理论与方法，研究网络上的一类最优化问题。1955年，T.E.哈里斯在研究铁路最大通量时首先提出在一个给定的网络上寻求两点间最大运输量的问题。1956年，L.R. 福特和 D.R. 富尔克森等人给出了解决这类问题的算法，从而建立了网络流理论。所谓网络或容量网络指的是一个连通的赋权有向图 D= （V、E、C），其中V 是该图的顶点集，E是有向边(即弧)集，C是弧上的容量。此外顶点集中包括一个起点和一个终点。网络上的流就是由起点流向终点的可行流，这是定义在网络上的非负函数，它一方面受到容量的限制，另一方面除去起点和终点以外，在所有中途点要求保持流入量和流出量是平衡的。如果把下图看作一个公路网，顶点v1…v6表示6座城镇，每条边上的权数表示两城镇间的公路长度。现在要问：若从起点v1将物资运送到终点v6去，应选择那条路线才能使总运输距离最短?这样一类问题称为最短路问题。如果把上图看作一个输油管道网，v1 表示发送点，v6表示接收点，其他点表示中转站，各边的权数表示该段管道的最大输送量。现在要问怎样安排输油线路才能使从v1到v6的总运输量为最大。这样的问题称为最大流问题。 最大流理论是由福特和富尔克森于 1956 年创立的，他们指出最大流的流值等于最小割(截集)的容量这个重要的事实，并根据这一原理设计了用标号法求最大流的方法，后来又有人加以改进，使得求解最大流的方法更加丰富和完善。最大流问题的研究密切了图论和运筹学，特别是与线性规划的联系，开辟了图论应用的新途径。 先来看一个实例。 现在想将一些物资从S运抵T，必须经过一些中转站。连接中转站的是公路，每条公路都有最大运载量。如下： 每条弧代表一条公路，弧上的数表示该公路的最大运载量。最多能将多少货物从S运抵T？ 这是一个典型的网络流模型。为了解答此题，我们先了解网络流的有关定义和概念。 若有向图G=(V,E)满足下列条件： 1、有且仅有一个顶点S，它的入度为零，即d-(S) = 0，这个顶点S便称为源点，或称为发点。 2、有且仅有一个顶点T，它的出度为零，即d+(T) = 0，这个顶点T便称为汇点，或称为收点。 3、每一条弧都有非负数，叫做该边的容量。边(vi, vj)的容量用cij表示。 则称之为网络流图，记为G = (V, E, C) 介绍完最大流问题后，下面介绍求解最大流的算法,算法思想很简单,从零流开始不断增加流量，保持每次增加流量后都满足容量限制、斜对称性和流量平衡3个条件。 三个基本的性质: 如果C代表每条边的容量F代表每条边的流量 一个显然的实事是F小于等于C 不然水管子就爆了 这就是网络流的第一条性质容量限制(Ca pacity Constraints):F
隶属函数确定问题
隶属函数确定问题 一、隶属函数的确定原则 1、表示隶属度函数的模糊集合必须是凸模糊集合； 即：在一定范围内或者一定条件下，模糊概念的隶属度具有一定的稳定性；从最大的隶属度函点出发向两边延伸时，其隶属度是单调递减的，而不许有波浪性，呈单峰；一般用三角形和梯形作为隶属度函数曲线。 2、变量所取隶属度函数通常是对称和平衡的 模糊变量的标值选择一般取3-9个为宜，通常取奇数（平衡），在“零”“适中”等集合的两边语言值通常取对称。 3、隶属度函数要避免不恰当的重复 在相同的论域上使用的具有语意顺序的若干标称的模糊集合，应该合力排序。 4、论语中的每个点应该至少属于一个隶属度函数的区域，同时它一般应该属于之多不超过两个隶属度函数的区域。 5、对于同一输入，没有两个隶属度函数会同时有最大隶属度 6、对两个隶属度函数重叠时，重叠部分对于两个隶属度函数的最大隶属度不应该有交叉。 二、隶属度函数确定的方法 1、模糊统计法 模糊统计法的基本思想是对论域U上的一个确定元素v是否属于论
域上的一个可变的清晰集的判断。（清晰集、模糊集） 模糊统计法计算步骤： Step1 确定论域 Step2形成调查表 Step3统计成频数分布表 Step4建立隶属函数 Step5隶属度（由频数分布表或者隶属函数可得） 所谓模糊统计实验包含以下四个要素： 假设做n次模糊统计试验，则可计算出： 实际上，当n不断增大时，隶属频率趋于稳定，其频率的稳定值称为0x对A的隶属度，即 2、例证法例证法由已知的有限个隶属度函数的值，来估计论域U 上的模糊子集A的隶属函数。 3、专家经验法是根据专家的实际经验给出模糊信息的处理算式或
各种文档格式转换技巧
各种文档格式转换技巧 PDF、WORD、EXCEL、PPT 、TXT 是大家工作中经常使用的文档，而大多数时候，我们需要使用它们进行格式转换。 比如为了避免文件传送时被人改动，必须将WORD、EXCEL转换成 PDF 格式；比如为了快速编辑，必须将扫描件的 PDF转换成可编辑的文本 TXT；比如我们复制WORD 时会出现许多空格，如果一个个去删除太麻烦，如果掌握一定的方法，则会节省许多时间。 而PDF、WORD、PPT、TXT转换方法，无论是工作还是学习都是必会技能！下面，就为大家介绍几种文件格式转换方法，大家记得收藏哦！ WORD/EXCEL/PPT转PDF 1、使用2007以上版本的office打开文档 2、单击左上角的office按钮，选择“另存为”“PDF或XPS” 3、若没有这个选项，则需下载插件“Save As PDF and XPS” 4、最后在弹出的对话框点击“发布”，转换完成会自动打开PDF文件 PDF转WORD 一、适用于普通内容PDF 1、AnyBizSoft PDF Converter，支持多格式转换，使用 add files 按键添加文件、output setting 部分进行输出设置 2、Solid Converter PDF，转换速度虽然比较慢，但版面效果好 3、e-Pdf pdf 2 word converter,只能PDF转WORD，有中文汉化版的便于操作 二、适用于图片或扫描件的PDF 1、CAJviewer，选择菜单栏“文件”“另存为文本” 2、ABBYY finereader，支持100语言的识别，设置识别语言，另存为word即可 3、Readiris Corporate，版面保持能力比ABBYY的略差一筹，而且转换速度略慢 PDF转TXT 1、使用Adobe Reader打开PDF文件 2、点击“文件”菜单，选择“另存为其他”选项，点击“文本”，即可保存为TXT格式 注意：转为TXT后格式会打乱，并且可能出现乱码，也可以使用PDFTools 工具转换 PPT转WORD 1、在“大纲”视图中，“Ctrl+A”全选文字，“Ctrl+C”复制到Word 里面 2、“文件”“发送”“Microsoft-Word”，选择“只使用大纲”，等一会PPT文档就会在一个Word文档里打开 3、选择“另存为”，在“保存类型”列表里选择存为“rtf”格式，再用Word打开刚刚保存的rtf文件即可 WORD中删空格 PPT转换为WORD后，若出现很多空格，删除步骤如下： 1、使用替换功能，按“Ctrl+H”打开“替换”对话框 2、在“查找内容”里输入“^p^p”，在“替换为”里输入“^p”
算法到程序的转换
算法到程序的转换 用伪代码描述的算法是不能直接在机器上执行的，从算法的伪代码描述到算法的实现，所必须做的事情通常包括如下几个方面。 一常量、结构体、扩充数据类型的说明 比如# define TRUE 1 二添加库函数说明语句 比如# include
常用绘图软件格式转换方法
怎样能把PRO/E中的2D图或者工程图用AUTOCAD打开,或是相反在pro/e2001(2001280)中可以直接将AutoCAD的*.dwg文件输入到草绘器中（新改变） AutoCAD（这里说的是2000中文版）使用的文件格式是：*.dwg、*.dxf pro/e使用的工程图文件格式是：*.drw pro/e使用的草绘器文件是：*.sec 在pro/e2001(2001280)版本中 * 将autoCAD的*.dwg(仅*.dwg文件可以）文件输入到pro/e草绘器中————能(最新改变）方法是在pro/e的草绘器中 Sketch > Data from File... >选择AutoCAD的*.dwg格式文件 * 在pro/e的草绘器中输出autoCAD文件————不能 *将pro/e的工程图文件输出成AutoCAD的*.dwg、*.dxf格式————能方法是在pro/e的工程图中 File > Save a Copy >选择相应的DXF或DWG格式将AutoCAD格式的文件输入到pro/e工程图文件中————能方法是在pro/e的工程图中 Insert > Data from File...>选择相应的*.dxf或*.dwg文件在pro/e2000i2（2001040）版本中 *将pro/e的工程图文件输出成AutoCAD的*.dwg、*.dxf格式————能方法是在pro/e的工程图中 File > Export > Model >选择相应的DXF或DWG 将AutoCAD格式的文件输入到pro/e工程图文件中————能方法是在pro/e的工程图中File > Import > Append to Model... >选择相当的*.dxf或*.dwg文件 * 将autoCAD文件输入到pro/e草绘器中————不能 * 在pro/e草绘器中输出autoCAD文件————不能