लिंक्ड लिस्ट एक रैखिक डेटा संरचना है जिसमें प्रत्येक नोड के दो ब्लॉक होते हैं जैसे कि एक ब्लॉक में नोड का मान या डेटा होता है और दूसरा ब्लॉक अगले फील्ड का पता रखता है। मान लीजिए हमारे पास एक लिंक्ड लिस्ट है जैसे कि प्रत्येक नोड में डेटा और एक पॉइंटर होता है जो लिंक्ड लिस्ट के अगले नोड की ओर इंगित कर

एक स्ट्रिंग को पालिंड्रोमिक स्ट्रिंग कहा जाता है यदि इसे उल्टा करने के बाद भी यह समान रहती है। इस विशेष समस्या में, हमें समान लंबाई के दो स्ट्रिंग a और b दिए गए हैं। यदि उन्हें कुछ इंडेक्स पर विभाजित किया जाता है, तो कार्य यह जांचना है कि क्या स्ट्रिंग्स का योग पालिंड्रोम बनाता है या नहीं। मान लीजिए

मान लीजिए हमारे पास एक बाइनरी ट्री है और कार्य यह जांचना है कि क्या यह स्वयं की समरूपता का निर्माण करता है या नहीं। एक सिमेट्रिक बाइनरी ट्री स्वयं की दर्पण छवि का निर्माण करता है। उदाहरण के लिए इनपुट-1:             आउटपुट: True व्याख्या: चूंकि दिया गया बाइनरी ट्री

आइए पहले C# और C++ के बारे में जानें - C# एक सामान्य-उद्देश्य ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग भाषा है। इसे एक शुद्ध ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग भाषा माना जाता है। इसे C शार्प के रूप में उच्चारित किया जाता है। इसे माइक्रोसॉफ्ट में एंडर्स हेजल्सबर्ग और उनकी टीम द्वारा विकसित किया गया था। मेमोरी प्र

इस पोस्ट में, हम C++ प्रोग्रामिंग भाषा के संदर्भ में ऑब्जेक्ट और क्लास के बीच अंतर को समझेंगे। C++ में क्लास यह C++ में कोड का एक बिल्डिंग ब्लॉक है जो ऑब्जेक्ट ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग को लागू करने में मदद करता है। यह उपयोगकर्ता द्वारा परिभाषित एक प्रकार है। यह अपने स्वयं के डेटा मेंबर्स और मेंबर फ़ंक

OpenCV का अर्थ ओपन-सोर्स कंप्यूटर विजन है। इसे कंप्यूटर विजन ऑपरेशन के लिए एक सामान्य बुनियादी ढांचे का समर्थन करने और वित्तीय उत्पादों में सिस्टम व्यवहार का उपयोग करने के लिए बनाया गया था। यह आमतौर पर इमेज प्रोसेसिंग, चेहरे की पहचान, वीडियो कैप्चर, खोज और ऑब्जेक्ट प्रकटीकरण को लक्षित करता है। OpenC

OpenCV इंस्टॉल करने के तीन चरण हैं, जो इस प्रकार हैं - आवश्यक सभी सॉफ़्टवेयर डाउनलोड और इंस्टॉल करना। Visual Studio के लिए OpenCV प्रोसेस करना। Visual Studio के साथ OpenCV लिंक करना। आइए इन चरणों को एक-एक करके परिभाषित करें। चरण 1 - आवश्यक सॉफ़्टवेयर डाउनलोड और इंस्टॉल करना हम Microsoft Visual Stu

इस विषय में, हम निर्धारित करेंगे कि C++ में OpenCV का उपयोग करके इमेज कैसे लोड करें और दिखाएं। OpenCV में इमेज लोड करने और दिखाने के लिए निम्नलिखित फ़ंक्शन आवश्यक हैं। Mat: Mat कोई फ़ंक्शन नहीं है। यह एक डेटा संरचना है, एक प्रकार का वेरिएबल। C++ में int, char, string वेरिएबल प्रकारों की तरह, Mat Op

यहां, हम समझेंगे कि OpenCV इमेज को आपके कंप्यूटर पर किसी भी स्थान पर कैसे सेव करें। OpenCV imwrite() फ़ंक्शन प्रदान करता है जो किसी इमेज को निर्दिष्ट फ़ाइल में सेव करता है। फ़ाइल एक्सटेंशन इमेज फॉर्मेट को दर्शाता है। फ़ंक्शन का वास्तविक प्रारूप है - imwrite(Destination/Name of the image with extensi

एरे डेटा के संग्रह को संग्रहीत और पुनर्प्राप्त करने का एक सुविधाजनक तरीका है। OpenCV में, हम इस अवधारणा का उपयोग कई इमेज को इमेज एरे में लोड करने और उन्हें एरे के इंडेक्स नंबर का उपयोग करके दिखाने के लिए कर सकते हैं। निम्नलिखित प्रोग्राम एक मैट्रिक्स एरे में कई इमेज लोड करता है और इंडेक्स नंबर द्वार

इस विषय में, हम समझेंगे कि इमेज के चैनलों की संख्या कैसे पता करें। प्रोग्राम चलाने के बाद, चैनलों की संख्या कंसोल विंडो में दिखाई जाएगी। चैनलों की संख्या प्राप्त करने के लिए, हमने OpenCV की channels() नामक एक क्लास का उपयोग किया है। जब हम इमेज मैट्रिक्स को channels() क्लास के ऑब्जेक्ट के रूप में पास

RGB इमेज में तीन चैनल होते हैं - लाल, हरा और नीला। वह रंग स्थान जहां लाल, हरे और नीले चैनल इमेज को दर्शाते हैं, RGB रंग स्थान कहलाता है। OpenCV में, RGB के बजाय BGR क्रम का उपयोग किया जाता है। इसका मतलब है कि पहला चैनल नीला है, दूसरा चैनल हरा है, और तीसरा चैनल लाल है। RGB इमेज को अलग-अलग चैनलों में

रंग स्थान रंगों को दर्शाने का मॉडल है। रंगों का वर्णन करने के विभिन्न तरीके हैं। उदाहरण के लिए, RGB, CYMK, HSV, ग्रेस्केल आदि। यहां, हमने imgproc.hpp नामक एक नए हेडर का उपयोग किया है। यह imgproc.hpp इमेज प्रोसेसिंग का संक्षिप्त नाम है। रंग स्थान परिवर्तित करने के लिए, हमें OpenCV के cvtColor() फ़ंक्

बाइनरी इमेज केवल एक डिजिटल इमेज है जो दो रंगों, काले और सफेद को दर्शाती है। इमेज प्रोसेसिंग के दृष्टिकोण से, बाइनरी इमेज में दो संभावित मानों वाले पिक्सेल होते हैं - शून्य और एक। जब पिक्सेल का मान 0 होता है, तो यह शुद्ध काले रंग को दर्शाता है। जब पिक्सेल का मान 1 होता है, तो इसका मतलब शुद्ध सफेद रंग

बाइनरी इमेज को उल्टा करने का मतलब पिक्सेल मानों को उल्टा करना है। दृश्य दृष्टिकोण से, जब हम बाइनरी इमेज को उल्टा करते हैं, तो सफेद पिक्सेल काले में बदल जाएंगे, और काले पिक्सेल सफेद में बदल जाएंगे। इस फ़ंक्शन का मूल रूप है - cvtColor(original_image, grayscale_image, COLOR_BGR2GRAY); अगली लाइन ग्रेस्क

डिजिटल इमेज पिक्सेल से बनी होती हैं। OpenCV का उपयोग करके, पिक्सेल के मान को पढ़ना आसान है। हालांकि, यदि हम पिक्सेल मान प्राप्त करना चाहते हैं, तो हमें सिंगल चैनल को अलग से संभालना होगा। यहां हम cimage नामक मैट्रिक्स में एक इमेज लोड कर रहे हैं, और फिर cvtColor(cimage, img, COLOR_BGR2GRAY); का उपयोग

रेखा बनाने के लिए हमें दो बिंदुओं की आवश्यकता होती है - प्रारंभिक बिंदु और अंतिम बिंदु। हमें रेखा खींचने के लिए एक कैनवास की भी आवश्यकता होती है। OpenCV का उपयोग करके, मैट्रिक्स हमारा कैनवास है, हमें रेखा के प्रारंभिक और अंतिम बिंदुओं को परिभाषित करने की आवश्यकता होती है। हमें रेखा को एक रंग निर्दिष

एक वृत्त का एक केंद्र और एक त्रिज्या होती है। OpenCV का उपयोग करके वृत्त बनाने के लिए, हमें केंद्र और त्रिज्या को परिभाषित करना होगा। OpenCV में हमें <imgproc.hpp> हेडर शामिल करना होगा क्योंकि circle() फ़ंक्शन इसी हेडर में परिभाषित है। इस मेथड का मूल सिंटैक्स इस प्रकार है - सिंटैक्स circle(whi

दीर्घवृत्त बनाने के लिए, हमें एक केंद्र, प्रमुख अक्ष और लघु अक्ष की आवश्यकता होती है। इसका मतलब है कि हमें दीर्घवृत्त के लिए तीन पैरामीटर चाहिए। हमें एक मैट्रिक्स चाहिए जहां हम दीर्घवृत्त बनाएंगे, और हमें लाइन की मोटाई और लाइन का रंग घोषित करना होगा। जब हम OpenCV का उपयोग करके दीर्घवृत्त बनाना चाहते

आयत बनाने के लिए, हमें चार बिंदुओं की आवश्यकता होती है। निम्नलिखित आकृति देखें। आकृति में, चार बिंदु x1, x2, y1 और y2 हैं। ये चार बिंदु चार निर्देशांक बनाते हैं। OpenCV का उपयोग करके आयत बनाने के लिए, हमें इन बिंदुओं को परिभाषित करना होगा और आयत दिखाने के लिए एक मैट्रिक्स की आवश्यकता होती है। हमें