针对无线传感器网络分区在恢复连通后仍然容错不足的问题,提出斯坦纳树和凸多边形的分区双连通恢复方法.首先,以距离为依据选取现有叶子节点来促使少数未连通的离散节点统一成区;然后,将分区抽象成点后枚举出所有的非退化型四边形,进而将计算得到的四边形中的两个斯坦纳点与4个顶点连接构造斯坦纳边部署中继节点,使分区实现单连通;最后,利用格雷厄姆凸壳算法选取抽象点中的凸壳顶点连接,形成凸多边形实现分区的双连通,并对第2轮连通路径上的中继节点实施休眠唤醒机制.在保证关键节点二次失效不会使网络再次瘫痪的基础上,简化网络结构并降低数据通信延迟.通过仿真,将所提出方案与利用最小斯坦纳树优化中继节点布局的分布式算法(DORMS)和1C-SpriderWeb算法进行对比,对比结果表明所提出方案可减少中继节点的部署数量,延长网络寿命.

在计算机视觉领域，OpenCV（开源计算机视觉库）是一个广泛使用的工具包，它提供了许多用于图像处理和分析的函数。本篇文章将详细讨论OpenCV 2.4.10版本中新增的`connectedComponentsWithStats`函数，以及与其相关的连通区域标记（Connected Component Labeling）和源码解析。 `connectedComponentsWithStats`函数是OpenCV中用于检测图像中的连通组件，并计算每个组件的一些统计信息。在图像处理中，连通组件是指在二值图像中，像素值相同的连续区域。例如，在一个物体分割问题中，我们可能希望将背景和前景物体分别标记为不同的类别。`connectedComponentsWithStats`就派上了用场，它不仅能找出所有连通组件，还能提供每个组件的尺寸、位置等信息。 我们需要理解连通区域标记的基本概念。这是一种图像分析技术，用于将图像中的每个连通部分赋予一个唯一的标识符（标签）。OpenCV中的`connectComponent`函数就是实现这一功能的基础版本，它返回的是各个连通组件的标签数组，但不提供组件的统计信息。 而`connectedComponentsWithStats`则更进一步，除了返回组件标签外，还计算每个组件的以下统计信息： 1. **面积**：连通组件内像素的数量。 2. **左上角坐标**：连通组件的最小边界框的左上角像素坐标。 3. **右下角坐标**：连通组件的最小边界框的右下角像素坐标。 4. **质心**：连通组件的重心，根据像素的位置和权重计算得出。 5. **宽度和高度**：连通组件边界框的尺寸。 这些统计信息对于后续的图像分析和处理任务非常有用，比如物体检测、计数、形状分析等。 在OpenCV 2.4.10版本的源码中，`connectedComponentsWithStats`的实现通常基于高效的算法，如基于深度优先搜索（DFS）或宽度优先搜索（BFS）的连通组件遍历。这些算法可以有效地遍历图像，同时收集必要的统计信息。源码阅读可以帮助我们理解算法的工作原理，这对于优化代码性能或实现自定义功能非常有帮助。 在实际应用中，`connectedComponentsWithStats`常被用于图像分割后的后处理步骤，比如在自动驾驶中识别行人或车辆，或者在医学成像中区分肿瘤和其他组织。通过分析连通组件的统计信息，我们可以判断组件的大小、形状和位置，从而做出更准确的决策。 OpenCV的`connectedComponentsWithStats`函数是进行图像分析和处理时不可或缺的一部分，它结合了连通区域标记和统计信息计算，极大地扩展了我们对图像数据的理解和应用。深入研究这个函数的源码和应用实例，对于提升我们的计算机视觉技能至关重要。

为解决素图非连通的特殊射影酉群~2A_n(2)的数量刻画问题,根据单群的分类,先后探讨了各系列单群的连通情况,确定了其中的元素的阶的集合和全连通的素图分支,揭示了李型单群的Frobenius子群的结构,结合素数方程的解的情况,采取排除法,逐步证实了谱和~2A_n(2)一样的有限群均与~2A_n(2)同构,仅~2A4(2)除外.研究结果表明:Kondratiev的猜想对于~2A_n(2)是成立的,从而推进了该猜想的解决,同时可以看到,类似于A_n(q)的刻画工作也可以移植到2A_n(q)上,有助于其他~2A_n(q)型单群的刻画.

对于高含水时期的油藏,注采结构直接关系到油田的开发效果。目前阶段,利用人工设计注采调整方案准确性低,难以寻找最优解,而传统数值模拟则多是针对规则井网进行注采调整,存在网格维数高、优化梯度求解复杂等缺点。以厄瓜多尔A油藏为例,利用井间连通性理论结合优化算法对高含水油田不规则井网进行注采优化调整,可以在实现自动制定转注井位及时机的同时求解注采参数,并在厄瓜多尔A油藏进行实际应用,能有效改善油田开发,完善注采结构。

网工必备，方便调试网络。

鲍威尔算法，连通图的着色问题，有关数据结构和离散数学得知识。

为了研究赋权网络的抗毁性评估问题,首先给出了赋权网络的定义,提出了赋权网络的抗毁性测度———粘聚度、连通度、平均粘聚度、平均连通度;然后研究了一种基于平均粘聚度和平均连通度这两项抗毁性测度的赋权网络抗毁性评估方法,并通过实例对该方法进行验证,结果表明,该方法能有效评估赋权网络的抗毁性。

opencv连通域算法，包括两边扫描法，种子填充法（四连通和八连通）

BOLB算法对图象进行处理的程序，进行图像连通区域特征分析，包括区域个数，位置，尺寸，形状等70－80个参数

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