Python Jupyter ноутбук Университет

Python — неверно указаны категории?

Проект переведен автоматически. Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы увидеть оригинал Задача 1 : 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.

Ставки Отклоненные 1

Андрій Дегтярьов

2 0

Проекты -
Оценка -
Рейтинг 288

Бюджет: 5000 UAH Срок: 3 дня

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

Доработка Python-программы под новый интерфейс чатов Twitter (X)

Десктопные приложения 49 ставок 31 июля

Не указан
Сигнальный бот для трейдинга

Разработка ботов 55 ставок 31 июля

3000 UAH
Парсинг сайта, обход защиты Akami

Парсинг данных 39 ставок 30 июля

Не указан
Разработка ИИ-бота для приема и обработки заказов от ресторанов в Telegram с интеграцией в 1С

72 ставки 29 июля

20 000 UAH
Нужно на текущей версии бота исправить баг

Разработка ботов 87 ставок 27 июля

Не указан

Elisaveta B
Сумы, Украина

Проектов 2
Оценка -
Рейтинг 90

Python Jupyter ноутбук Университет

Ставки пока отсутствуют

Ставки пока отсутствуют

Андрій Дегтярьов

Актуальные фриланс-проекты в категории Python

Доработка Python-программы под новый интерфейс чатов Twitter (X)

Сигнальный бот для трейдинга

Парсинг сайта, обход защиты Akami

Разработка ИИ-бота для приема и обработки заказов от ресторанов в Telegram с интеграцией в 1С

Нужно на текущей версии бота исправить баг