Python Jupyter Ноутбук Університет домашня робота

Python — неправильно зазначені категорії?

Проєкт перекладено автоматично. Увійдіть або зареєструйтесь, щоб побачити оригінал Завдання 1 : Розташування циклів навколо об'єктів на зображенні А .Напишіть функцію Python Ідентифікуйте об'єкти, які потрібно назвати з 1 параметром; вхідний файл.Він ідентифікує об'єкти або форми на зображенні і витягує круг навколо ідентифікованих форм.Прикладом є: Вхід: Партія балонів-1.Jpg Функційний дзвінок: Ідентифікувати об'єкти («Партибалони-1.Jpg») Б.Тестуйте свою функцію за допомогою зображення Partyballoons-2.Jpg і поясніть результат.Задача 2: А .Напишіть функцію Python Imagehistogramgenerator, який повинен бути викликаний з 1 параметром; вхідний файл.Він повертає об'єкт, що представляє обчислювану гістограму.Прикладом є: Завантажити: Image1.Jpg Функціональний дзвінок: Imagehistogramgenerator («Image1.Jpg») Поради: Ви можете завантажити свій Істограм за допомогою Matplotlib, щоб перевірити, чи виглядає він правильним.Однак будьте впевнені, що ви відмовляєтеся від коментарів / вимкніть ваші стовпчики при зателефонуванні до наступної функції Findduplicateimages, оскільки вони можуть викликати проблеми з пам'яттю на Jupyterlab.Б .Напишіть функцію Python FindDuplicateimages, яка може бути названа з трьома параметрами: Inputdir1: шлях до першого каталогу, який містить всі зображення.Inputdir2: шлях до другого каталогу, який містить підсету зображень.Подібність: параметр порогу, який варіюється від 0,0 до 1,0.Алгоритм: генеруйте Істограми для всіх зображень в вхідному каталозі 1 і вхідному каталозі 2.Розрахуйте відстань між Істограмом зображень в вхідному каталозі 2 і всіма іншими зображеннями в вхідному каталозі 1.Створюйте Пандський Dataframe і покажіть його для візуалізації результатів порівняння.Фрагмент даних повинен складатися з наступних трьох колон: Inputdir1: відображає ім'я зображення в каталозі.Inputdir2: відображає ім'я зображення в каталозі.Схожість: показує приклад схожість (0.0 - 1.0): Функціональний дзвінок: Findduplicateimages («Inputdir1», «Inputdir2», «Symilaritythreshold») Напишіть свій власний алгоритм.Можливо, вам доведеться враховувати, з якими кольорами працює ваш Histogram, і чи потрібно, щоб ваші вхідні зображення були перепроцесовані спочатку (наприклад, конвертація кольорового простору).Не використовуйте Cv2.Calchist! Крім того, відповіді на наступні запитання в письмовій формі: 1.Чи можна використовувати створений гістограм для реконструкції зображення?Якщо ні, то яка інша інформація буде потрібна?2 .Поясніть відмінності між індивідуальним кольоровим Histogram, комбінованим кольоровим Histogram і інтенсивним Histogram.А) Яка інформація відображається в кожній з цих діаграмів?б) Який тип гістограму ми використовували?3 .Поясніть поняття Histogram bins.

Ставки Відхилені 1

Андрій Дегтярьов

2 0

Проєкти -
Оцінка -
Рейтинг 288

Бюджет: 5000 UAH Термін: 3 дні

Добрий вечір, можна виконати свої завдання, але потрібно трохи обговорювати про це.Після цього я можу сказати правильні терміни і ціна👌

Актуальні фриланс-проєкти в категорії Python

Доопрацювання Python-програми під новий інтерфейс чатів Twitter (X)

Десктопні додатки 49 ставок 31 липня

Не вказано
Сигнальний бот для трейдингу

Розробка ботів 55 ставок 31 липня

3000 UAH
Парсинг сайту, обхід захисту Akami

Парсинг даних 39 ставок 30 липня

Не вказано
Розробка ІІ-бота для прийому та обробки замовлень від ресторанів у Telegram з інтеграцією в 1С

72 ставки 29 липня

20 000 UAH
Потрібно на поточній версії бота виправити баг.

Розробка ботів 87 ставок 27 липня

Не вказано

Elisaveta B
Суми, Україна

Проєктів 2
Оцінка -
Рейтинг 90

Python Jupyter Ноутбук Університет домашня робота

Ставки поки відсутні

Ставки поки відсутні

Андрій Дегтярьов

Актуальні фриланс-проєкти в категорії Python

Доопрацювання Python-програми під новий інтерфейс чатів Twitter (X)

Сигнальний бот для трейдингу

Парсинг сайту, обхід захисту Akami

Розробка ІІ-бота для прийому та обробки замовлень від ресторанів у Telegram з інтеграцією в 1С

Потрібно на поточній версії бота виправити баг.