摘要： 图像处理中，一个最基本并且最重要的卷积就是导数的计算，一般用来表达微分最常用的操作是Sobel算子，可以包含任意阶的微分以及融合偏导(例如∂2/∂x∂y)。在图像处理中，主要用作边缘检测。在技术上，它是一离散性差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度之近似值。在图像的任何一点使用此算子，将会产生对应的梯度矢量或是其法矢量。根据百度百科：该算子包含两组矩阵，分别为横向及纵向，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。矩阵的大小称为核的大小。sobel算子有一个非常好的性质，即可以定义任意大小的核，并且这些核可以用快速且迭代方式构造。在opencv函数cvSobel中，有以参数ap 阅读全文

摘要： 优先级队列，以前刷题的时候用的比较熟，现在竟然我只能记得它的关键字是priority_queue(太伤了)。在一些定义了权重的地方这个数据结构是很有用的。先回顾队列的定义：队列(queue)维护了一组对象，进入队列的对象被放置在尾部，下一个被取出的元素则取自队列的首部。priority_queue特别之处在于，允许用户为队列中存储的元素设置优先级。这种队列不是直接将新元素放置在队列尾部，而是放在比它优先级低的元素前面。标准库默认使用<操作符来确定对象之间的优先级关系，所以如果要使用自定义对象，需要重载 < 操作符。优先队列有两种，一种是最大优先队列；一种是最小优先队列；每次取自队列 阅读全文