代码如下: #Python金字塔练习 """ 最大层数:max_level 当前层数:current_level 金字塔正序时: 每层的空格=最大层数-当前层数 每层的星星数=2*当前层数-1 金字塔倒序时: 每层的空格=当前层数-1 每层的星星数=2*(最大层数-当前层数)+1 """ #金字塔正序 max_level = int(input('请输入金字塔的层数:')) for current_level in range(1, max_le

5.6 自我总结 一.流程控制while 1.while while True: #while + 条件满足进行下面的循环 age = input('age:') #while 循环的内容 2.while...break while True: #while + 条件满足进行下面的循环 age = input('age:') #while 循环的内容 break #停止本次循环 补充 a = True #循环语是子上而下的,当While中条件不满足时也会停止while下面内容的循环 while

__author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np # 高斯金字塔 #金字塔 原理 ==> 高斯模糊+ 降采样 #金字塔 原理 ==>扩大+ 卷积 #降采样 取图像的 偶数行偶数裂 生成的图 def jinzita( level ,img ): temp = img.copy() level = level pyr_img = [] for i in range(level): dst = cv.pyrDown( t

code row = int(input("请输入行数:")) num = sum = , row + ): , -): print(" ", end="\t") , i + ): print(num, end="\t") num *= sum = num num = sum //= 2 , i + ): print(sum//2, end="\t") sum //= 2 print(""

num = eval(input("请输入一个整数:")) , num + ): , -): print(" ", end="\t") , -): print(j, end="\t") , i+): print(j, end="\t") print(" ") 显示

图像金字塔 1.在从cv2.resize中,传入参数时先列后行的 2.使用了python中的生成器,调用时使用for i in pyramid即可 3.scaleFactor是缩放因子,需要保证缩放后的图不小于最小尺寸,对应神经网络就是训练尺寸 '''图像金字塔''' def resize(img, scaleFactor): # cv2.resize先接收列后接收行,返回亦然 return cv2.resize(img, (int(img.shape[1] * (1/scaleFactor))

快乐虾 http://blog.csdn.net/lights_joy/ 欢迎转载,但请保留作者信息 图像金字塔是图像中多尺度表达的一种,最初用于机器视觉和图像压缩.一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步减少.且来源于同一张原始图的图像集合.其通过梯次向下採样获得.直到达到某个终止条件才停止採样. 金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示,而顶部是低分辨率的近似.层级越高,则图像越小.分辨率越低. 普通情况下有两种类型的图像金字塔经常出如今文献和以及实际运用中. 他们各自是: 高斯金

打砖块游戏向来大家也不会很陌生,今天来用python来开发一下这个小游戏 1.引用对应数据库 import pygame from pygame.locals import * import sys,random,time,math 2.设计游戏窗口初始数据 定义窗口内容,内容主要包括屏幕大小.标题.背景颜色. def __init__(self,*args,**kw): self.window_length = 600 self.window_wide = 500 #绘制游戏窗口,设置窗口尺寸

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py

使用Python输出一个数字金字塔 运行结果: 源代码: ''' Python输出数字金字塔 ''' for x in range(1,10): print(' '*(15-x),end='') n=x while n>=1: print(n,sep='',end='') n-=1 n+=2 while n<=x: print(n,sep='',end='') n+=1 print()

摘要:本文讲述图像金字塔知识,了解专门用于图像向上采样和向下采样的pyrUp()和pyrDown()函数. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 二十一.图像金字塔之图像向下取样和向上取样>,作者:eastmount. 一.图像金字塔 图像金字塔是指由一组图像且不同分别率的子图集合,它是图像多尺度表达的一种,以多分辨率来解释图像的结构,主要用于图像的分割或压缩.一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低,且来源于同一张原始图的图像集合.如图6-11所示,它包括了四层图像

简介:图像金字塔是图像中多尺度表达的一种,最主要用于图像的分割,是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构.简单来说,图像金字塔就是用来进行图像缩放的. 进行图像缩放可以用图像金字塔,也可以使用resize函数进行缩放,后者效果更好.这里只是对图像金字塔做一些简单了解. 两种类型的金字塔: ①高斯金字塔:用于下采样.高斯金字塔是最基本的图像塔.原理:首先将原图像作为最底层图像G0(高斯金字塔的第0层),利用高斯核(5*5)对其进行卷积,然后对卷积后的图像进行下采样(去除偶数行和列)得到上一

https://blog.csdn.net/shadow_guo/article/details/44312691 基于SURF特征提取和金字塔LK光流法的单目视觉三维重建 1. 单目视觉三维重建问题 在前面的文章中,笔者用SIFT提取特征后用radio测试剔除了匹配中异常的特征点,然后根据匹配合格的特征点计算基础矩阵和本征矩阵,对本征矩阵SVD分解来估计和构造透视矩阵,根据透视矩阵和齐次坐标变换后的特征点三角化获得特征点在三维空间中的坐标. (1)找不到外极线 对于运动范围过大的两幅图像,有可

# 打印九九乘法表for i in range(1,10): for j in range(1,i+1): # x=i*j # print(i,'*',j,'=',x,end=' ') print('%s*%s=%s' %(i,j,i*j),end=' ') # end=' '表示不换行,只是加个空格 print() # 单纯换行 for i in range(1,10): for j in range(i,10): print('%s*%s=%2d' %(i,j,i*j),end=' ') #

输入任意一个大写字母,生成金字塔图形 def GoldTa(input): L = [chr(i) for i in range(65, 91)] # 大写字母A--Z idA = 65 # 从A开始 # ord()函数将字母转换为Unicode数值 idInput = ord(input) num = idInput - idA + 1 # 输入的字符个数 tempResult = "" for C in range(0, num): for C1 in range(0, C): #

''' 1*1=1 2*1=2 2*2=4 3*1=3 3*2=6 3*3=9 4*1=4 4*2=8 4*3=12 4*4=16 5*1=5 5*2=10 5*3=15 5*4=20 5*5=25 6*1=6 6*2=12 6*3=18 6*4=24 6*5=30 6*6=36 7*1=7 7*2=14 7*3=21 7*4=28 7*5=35 7*6=42 7*7=49 8*1=8 8*2=16 8*3=24 8*4=32 8*5=40 8*6=48 8*7=56 8*8=64 9*1=9

斐波那契数列普通函数实现 #普通函数 def fb(max): a,b=0,1 while a<max: print(a) a,b=b,a+b fb(100) 递归实现方法1 def fb1(max,a=1,b=1): if a<max: print(a) fb1(max,b,a+b) fb1(1000,77,88) 递归实现方法2,写法最简洁,但是效率最低,会出现大量的重复计算 def function(n): assert n >= 0, 'n > 0' if n<= 1

[编写程序,输人一个大于2的自然数,然后输出小于该数字的所有素数组成的列表.]所谓素数,是指除了1和自身之外没有其他因数的自然数,最小的素数是2,后面依次是3.5.7.11.13... c++代码: #include<iostream> #include<bits/stdc++.h> #define int long long using namespace std; signed main() { int x; cin >> x; ;i < x;i++) { ;

图像金字塔原理 expand = 扩大+卷积 拉普拉斯金字塔 PyrDown:降采样 PyrUp:还原 example import cv2 as cv import numpy as np # 图像金字塔和拉普拉斯金字塔(L1 = g1 - expand(g2)):reduce:高斯模糊+降采样,expand:扩大+卷积 # PyrDown降采样,PyrUp还原 def pyramid_demo(image): level = 4 temp = image.copy() pyramid_ima

一,定义 图像金字塔:同一图像的不同分辨率的子图集合,其生成方式有向上取样和向下取样.向下取样是从G0采样形成分辨率较低的G1,G1再采样形成分辨率较低的G2......,就构成了一个金字塔.向下取样,是像素不断增加的过程. 二,过程 <1> 向下取样 <2>向上取样 三,实现代码 <1> 向下取样 <2>向上取样 四,向下取样与向上取样的可逆性研究 清晰度会损失: