- 【ITK库学习】使用itk库进行图像滤波ImageFilter:模糊降噪
leafpipi
ITK学习图像处理c++算法
目录1、itkDiscreteGaussianImageFilter离散高斯2、itkBinomialBlurImageFilter二项式模糊3、itkSmoothingRecursiveGaussianImageFilter图像模糊可以削弱图像频谱的高频部门1、itkDiscreteGaussianImageFilter离散高斯该类通过图像与离散高斯算子(内核)的可分离卷积来模糊图像。如果Set
- ITK 图像分割(一):阈值ThresholdImageFilter
恋恋西风
ITK计算机视觉ITKThreshold
效果:Video:区域增加分割1、itkThresholdImageFilter该类的主要功能是通过设置低阈值、高阈值或介于高低阈值之间,则将图像值输出为用户指定的值。如果图像值低于、高于或介于设置的阈值之间,该类就将图像值设置为用户指定的“外部”值(默认情况下为“黑色”)。该类并不对像素进行二值化处理,输出图像中的像素值可以是浮点型或整型。常用的成员函数:Set/GetLower():设置/获取
- PyQt Python 使用 VTK ITK 进行分割 三维重建 医学图像可视化系统 流程
恋恋西风
PythonpyqtpythonVTKITK
效果:重建流程:1.输入可以读取DICOM,niinrrd等数据设置读取器以加载DICOM图像系列。使用itk::GDCMImageIO作为DICOM图像的输入输出接口。使用itk::GDCMSeriesFileNames获取指定路径下的所有DICOM文件名。使用itk::ImageSeriesReader读取DICOM图像序列,并将其作为3D图像存储。2.分割创建itk::ThresholdIm
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javascript前端
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- 三维重建 阈值分割 3D可视化 医学图像分割 CT图像分割及重建系统 可视化编程技术及应用
恋恋西风
VTK毕业设计和论文qt三维重建VTKITK图像分割
一、概述此系统实现了常见的VTK四视图,实现了很好的CT图像分割,可以用于骨骼,头部,肺部,脂肪等分割,,并且通过三维重建实现可视化。使用了第三方库VTK,ITK实现分割和生不重建。窗口分为(横断面)、冠状面、矢状面,和3D窗口;包含了体绘制和面绘制;效果:CT分割重建二、开发环境操作系统:Windows10:工具:Qt5.12.4+VisualStudio2017,使用开源库:VTK-8.1IT
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记忆的小河
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- ITK snap进行标注,python读取label
qq_1248742467
python开发语言
1、对ITKsnap的探索(1)加载图片之后,画面大小可以通过按住鼠标右键拖动进行调整,左键调整画面位置。(2)点击“A”“S”"C"分别放大各个视图点击正方形框进行返回(3)选择标注的方式选择勾画工具,分为画笔polygon和画刷pointbrush两种左侧为画笔按住左键勾画闭合轮廓后确认即可填实、得到目标区域;右边为画刷需要手动完整涂抹目标区域:按住左键涂抹、按住右键擦除。2标注方式的选择2.
- itk 获取图像数据的文件存储类型
张大饼的最爱
itk
voidGetImageType(std::stringfileName,ImageIOBase::IOPixelType&pixelType,ImageIOBase::IOComponentType&componentType){typedefitk::ImageImageType;itk::ImageFileReader::PointerimageReader=itk::ImageFileRe
- Ubuntu编译和测试ITK4.13.1
c_daofeng
ubuntulinux运维
安装不麻烦,环境配置挺麻烦,主要是gcc、cmake和ccmake的版本不匹配问题。环境:gcc--7.5.0cmake--3.15.2ccmake--3.15.2参考以下两篇博客安装:1、ITK的安装与测试(Ubuntu系统)_ubuntu20.04安装itk5.2-CSDN博客(注意看评论中的makeinstall)2、ubuntu下如何安装ITK_编程网
- ITK编译及安装
痛&快乐着
ITK学习ITK
文章目录前言CMake配置选项说明运行VS2015编译及安装VTK转ITKITK转VTK参考文献最近想利用ITK读取整个Dicom图像到内存,再将读取到的ITK数据转换到VTK。于是乎,开始了一段ITK编译之路。以下将记录一些有用的信息,以备后用。前言DICOM图像的读取问题相比于VTK类库中vtkDICOMImageReader类读取DICOM序列图像,借助ITK类库实现对DICOM序列图像的读
- ITK + ANT,无法显示三维
qq_1248742467
pytorch人工智能python
背景:之前用ANT保存ima格式的数据,选择的是保存所有的序列用python将dicom转为nii的格式,importnibabelasnibimporttorch"""不管是nii还是nii.gz都是二维的,为啥呢"""fobj=nib.load("nii/NII.nii.gz")sobj=nib.load("nii/orig/5converted-0.nii.gz")inp,out=torch
- 3Dslicer在windows下源码编译源码并打包程序亲测可用
火炎焱燚1989
python开发windows
对于医疗图像数据可视化有一些比较成熟的开源软件库,其中包括volview(2011年已经停止维护和更新),MITK(德国非中科大版),3Dslicer和ITK-SNAP。3Dslicer功能非常的强大但是也是代码量最多的。可以去它的官网直接下载打包好的程序,支持windows、apple、linux三个平台,生态还是比较健全的。slicer还有一个比较方便的地方是支持c++和python开发,支持
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像配准:变换Transform(三)
leafpipi
ITK学习算法c++图像处理
目录1、itkAffineTransform仿射变换2、itkBSplineDeformableTransformB样条可变形变换1、itkAffineTransform仿射变换该类实现向量空间的仿射变换(例如空间坐标)此类允许定义和操作n维仿射空间(及其关联的向量空间)对其自身的仿射变换,一种常见的用途是定义和操作二维和三维的欧几里得坐标变换,但其他用途也是可能的。仿射变换在数学上定义为线性变换
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像配准:变换Transform(一)
leafpipi
ITK学习算法c++图像处理
目录1、itkIdentityTransform一致变换2、itkTranslationTransform平移变换3、itkScaleTransform比例变换4、itkRigid2DTransform刚性2D变换5、itkCenteredRigid2DTransform居中刚性2D变换6、itkEuler2DTransform欧拉2D变换7、itkSimilarity2DTransform2D相
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像配准:变换Transform(二)
leafpipi
ITK学习算法c++图像处理
目录1、itkQuaternionRigidTransform四元刚性变换2、itkVersorTransformVersor变换3、itkVersorRigid3DTransformVersor刚体3D变换4、itkEuler3DTransform欧拉3D变换5、itkSimilarity3DTransform3D相似变换6、itkRigid3DPerspectiveTransform3D刚性透
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像分割(三):分水岭分割算法
leafpipi
ITK学习算法c++图像处理
目录1、itkWaterShedImageFilter分水岭滤波器2、itkMorphologicalWatershedImageFilter形态学分水岭滤波器3、itkIsolatedWatershedImageFilter岛屿分水岭滤波器1、itkWaterShedImageFilter分水岭滤波器分水岭分割对图像特征基于梯度下降法和沿区域边界分析弱点将像素进行分类。该类可从标量值图像输入自动
- Visual Studio安装 ITK 的正确姿势!
小张Python
写在开头之前一直用Python,最近写一个脚本需要用到ITK用来对处理医学图像,ITK与OpenCV主打功能相似,都是面向于图像处理,但是两者在领域应用方面有一定的差别;ITK:对二维三维医学图像数据做基本图像处理,分割以及配准;OpenCv:是计算机视觉的基础,用于二维图像上的图像处理,更广阔的是应用到机器学习;总体来说,itk和OpenCv都是用来做图像处理,但是itk面向对象更小一点,是面向
- 几种读nii图像方法的轴序比较
HackerTom
环境nibabelmedpyitksimpleitknifti
读.nii/.nii.gz图像并转成numpy可用medpy.io、nibabel、itk、SimpleITK几种方法,然而几种方法读出来的轴序有出入,本篇比较此几种方法。Datum所用数据来自verse,经iTomxy/data/verse/preprocess.py预处理,朝向和轴序是RAI。三视图(可视化:show_nii):其中最短的是LR=35,次短AP=118,最长SI=214,所以如
- ITK-SNAP 使用技巧
StevenGerrad
1.左手使用'键盘(1)(2)(4)’快速切换功能;画笔右键为擦除图1:定位功能(按‘1’)图2:画笔功能(按‘2’)2.通过contrast调整图像对比度图3:通过cotrast调整图像对比度3.面板左下角可调整标签透明度图4:调整标签透明度
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像配准:“Hello World”配准
leafpipi
ITK学习c++算法图像处理
目录1、itkImageRegistrationMethod/itkImageRegistrationMethodv42、itkTranslationTransform3、itkMeanSquaresImageToImageMetric/itkMeanSquaresImageToImageMetric44、itkRegularStepGradientDescentOptimizerv/itkReg
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像滤波ImageFilter:提取区域/切片/裁剪
leafpipi
ITK学习图像处理c++算法
目录1、itkRegionOfInterestImageFilter提取区域2、itkExtractImageFilter提取切片3、itkCropImageFilter裁剪图像区域1、itkRegionOfInterestImageFilter提取区域该类可以从输入图像中提取感兴趣的区域。该滤波器产生与输入图像具有相同尺寸的输出图像。如果想更改图像的尺寸,可以考虑使用ExtractImageFi
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像滤波ImageFilter:频域滤波
leafpipi
ITK学习计算机视觉算法图像处理c++
目录1、itkFFTConvolutionImageFilter快速傅里叶变换计算2、扩展:itkConvolutionImageFilter.h3、itkFFTShiftImageFilter频率转移滤波器4、itkFFTNormalizedCorrelationImageFilterFFT实现的归一化相关滤波器1、itkFFTConvolutionImageFilter快速傅里叶变换计算该类使
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像配准:内插器(插值)
leafpipi
ITK学习图像处理c++算法
目录1、itkNearestNeighborInterpolateImageFunction最近点插值2、itkLinearInterpolateImageFunction线性插值3、itkBSplineInterpolateImageFunctionB样条插值4、itkWindowedSincInterpolateImageFunction窗口化Sinc插值5、itkRayCastInterpo
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像分割(二):区域生长--连接ConnectedImageFilter
leafpipi
ITK学习c++算法图像处理
目录1、itkNeighborhoodConnectedImageFilter领域链接2、itkConfidenceConnectedImageFilter置信连接3、itkVectorConfidenceConnectedImageFilter向量图像的置信连接4、itkIsolatedConnectedImageFilter孤立连接1、itkNeighborhoodConnectedImage
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像滤波ImageFilter:Voting滤波器
leafpipi
ITK学习图像处理c++算法
目录1、itkVotingBinaryImageFilter2、itkVotingBinaryHoleFillingImageFilter洞穴充填滤波器3、itkVotingBinaryIterativeHoleFillingImageFilter4、itkLabelVotingImageFilter1、itkVotingBinaryImageFilter该类是一个基类,用于根据前景和背景像素的邻
- 【ITK库学习】使用itk库对图像进行Binary与Gray形态学处理:膨胀、腐蚀
leafpipi
ITK学习c++算法图像处理
目录1、itkBinaryDilateImageFilter二值膨胀2、itkBinaryErodeImageFilter二值腐蚀3、itkGrayscaleDilateImageFilter灰度膨胀4、itkGrayscaleErodeImageFilter灰度腐蚀5、Binary与Gray函数的区别6、扩展:itkBinaryThresholdImageFilter图像二值化7、代码示例:1、
- itk中的配准整理
努力减肥的小胖子5
ITKitk配准
文章目录Perform2DTranslationRegistrationWithMeanSquares效果:源码:多模态互信息配准PerformMultiModalityRegistrationWithViolaWellsMutualInformation效果图源码:RegisterImagetoAnotherUsingLandmarks通过标记点配准图像效果图源码Perform2DTransla
- 将图片buffer写入到image
努力减肥的小胖子5
ITKPixelBufferimage
ImportPixelBufferintoanImage官方demo:https://itk.org/ITKExamples/src/Core/Common/ImportPixelBufferIntoAnImage/Documentation.html效果图:源码整理://输出文件名称constchar*outputFileName="../Data/imagedata/imagetest.jpg
- 将itk::Image转换为vtkImageData
努力减肥的小胖子5
ITKvtkImageDataitk::image
1.ConvertAnitk::ImageTovtkImageData官方demo:https://itk.org/ITKExamples/src/Bridge/VtkGlue/ConvertAnitkImageTovtkImageData/Documentation.html2.ConvertanRGBitk::ImageTovtkImageData官方demo:https://itk.org/
- ITK学习
努力减肥的小胖子5
ITK学习
itk官方demo地址:https://itk.org/ITKExamples/src/index.htmlitk读取各种类型的文件ReadingandWritingforImagesandTransformshttps://simpleitk.readthedocs.io/en/master/IO.htmlBMPImageIO(*.bmp,*.BMP)BioRadImageIO(*.PIC,*.
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理