Python Jupyter ноутбук Университет
Картирование кругов вокруг объектов в изображении
А .Напишите функцию Python Идентифицировать объекты, которые нужно назвать с 1 параметром; вводный файл.Он идентифицирует объекты или формы в изображении и вытягивает круг вокруг идентифицированных форм.Примером :
Вход: Партийные балоны-1.Jpg
Функциональный звонок: IdentifyObjects («Партибалоны-1.Jpg») B.Проверьте свою функцию с помощью изображения Partyballoons-2.Jpg и объясните результат.Задача 2 :
А .Напишите функцию Python Imagehistogramgenerator, чтобы быть назван с 1 параметром; вводный файл.Он возвращает объект, представляющий вычитанную гистограмму.Примером :
Источник: Image1.Jpg
Функциональный звонок: Imagehistogramgenerator («Image1.Jpg»)
Совет: Вы можете настроить свой Histogram с помощью Matplotlib, чтобы проверить, выглядит ли он правильно.Тем не менее, будьте уверены, что вы комментируете / деактивируете свои записи при звонке к следующей функции Findduplicateimages, так как они могут вызвать проблемы с памятью на Jupyterlab.В .Напишите функцию Python Findduplicateimages, которую можно назвать с тремя параметрами: Inputdir1: путь к первому каталогу, который содержит все изображения.Inputdir2: путь к второму каталогу, который содержит Подсеть изображений.Ограничение сходства: параметр границы, который колеблется от 0,0 до 1,0.Алгоритм: генерируйте гистограммы для всех изображений в входной директории 1 и входной директории 2.Расчет расстояния между Гистограмом изображений в входной директории 2 и всеми остальными изображениями в входной директории 1.Создайте Pandas Dataframe и покажите его для визуализации результатов сравнения.Данная рамка должна состоять из следующих трех колонн: Inputdir1: отображает имя изображения в каталоге.Inputdir2: отображает имя изображения в каталоге.Ограничение сходства: показывает пример сходства (0.0 - 1.0):
Функциональный звонок: Findduplicateimages («Inputdir1», «Inputdir2», «Similaritythreshold»)
Напишите свой собственный алгоритм.Вам может понадобиться рассмотреть, с какими цветами работает ваш Histogram и нужно ли сначала переработать ваши входные изображения (например, конвертировать пространство цвета).Не используйте Cv2.Calchist! Кроме того, отвечайте на следующие вопросы в письменной форме: 1.Можно ли использовать созданный гистограмм для восстановления изображения?Если нет, то какую другую информацию нам понадобится?ВтораяОбъясните различия между индивидуальным цветным гистограмом, комбинированным цветным гистограмом и интенсивным гистограмом.А) какая информация отображается в каждом из этих диаграмм?В) Какой тип гистограммы мы использовали?3 .Объясните понятие histogram bins.
Приложения 4
-
3 дня5000 UAH
217 2 0 3 дня5000 UAH
Добрый вечер, вы можете выполнить свои задачи, но вам нужно немного об этом обсудить.После этого я могу сказать правильные сроки и цену👌
Актуальные фриланс-проекты в категории Python
Создание Human AI Assistant для Telegram-групп### 1.1. Ключевая концепция системы Система должна выполнять две основные функции: #### 1. Анализ клиентской коммуникации AI-ассистент должен автоматически анализировать всю коммуникацию в Telegram-группах и понимать контекст общения. В частности, система должна: -… AI и машинное обучение, Python ∙ 9 часов 33 минуты назад ∙ 15 ставок |
Чёрная Украина (RP-проект на базе MTA)
51 525 UAH
|
Betting нужно сделать букмекерскую контору! С ОПЫТОМНужно разработать betting-платформу / букмекерский продукт на базе готового шаблона. Основная задача — адаптировать шаблон под полноценную букмекерскую контору: подключить парсинг спортивных событий и коэффициентов, реализовать личный кабинет пользователя, баланс, ставки,… Python, Веб-программирование ∙ 10 часов 9 минут назад ∙ 16 ставок |
Telegram автоматизация рассылки сообщений в чатыНужно рассылать в телеграмм чаты сообщения. Что бы не было банов. Чатов несколько сотен. Что бы настраивать перодичность и вариативность текстов. Python, Разработка ботов ∙ 10 часов 21 минута назад ∙ 22 ставки |
Разработка программного обеспечения с ИИ
Необходимо разработать программное обеспечение для автоматического обнаружения, захвата и сопровождения объекта с помощью видеокамеры и поворотного механизма.Исходные данные: Видеокамера с оптикой. Поворотное устройство по двум осям (азимут/угол места). Сервоприводы с… AI и машинное обучение, Python ∙ 1 день 17 часов назад ∙ 16 ставок |
Сумы