pic函数python pic函数能定义几个变量?

我在C++中调用python写的函数为什么不行？

可以具体说一下是怎么调用的吗，像我使用C/C++调用这个外部程序（例如Python程序）时，我是这么做的，通过命令行参数通信，给个模板，注意看我的注释。

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C的部分（用C++也行，不过不难，也不是重点)：

#includestdlib.h

#includestdio.h

int main(){

char pic_dir[255],pic_dir[255],cmd[255];

printf("What is your pic_dir? (e.g. C:\\a.jpg)\n");

/*虽然我强烈认为命名上应该不用pic_dir而是用pic_path*/

scanf("%s",pic_dir);

printf("What is your pic_name?(e.g. b.jpg)\n");

scanf("%s",pic_name);

printf("so we are calling a python program to deal with those above, please wait...\n");

sprintf(cmd,"python process.py %s %s ",pic_dir,pic_name);

/*这里是一个关键点，python的运行目录在你的PATH环境变量里有，如下图最后一行*/

system(cmd);

return 0;

}

process.py:(部分内容，主要是在process方法定义后面加一点东西）

def process(pic_dir,pic_name):

...#(这里的语句体（suite）不用改, 加上后面两句就行)

from sys import argv

process(argv[1],argv[2])

OK完成

python读取保存多帧图片数量少了

cv2.imshow("left", img_left)

filename3=str(number)+'n3'+'.jpg' #打印第number张图片+增值方式+保存类型

cv2.imwrite(savedpath + filename3, img_left)

"""

# 数据增强实现

"""

import cv2

import numpy as np

import os

# 图像平移

def img_translation(image):

# 图像平移 下、上、右、左平移

M = np.float32([[1, 0, 0], [0, 1, 100]])

img_down = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))

M = np.float32([[1, 0, 0], [0, 1, -100]])

img_up = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))

M = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 0]])

img_right = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))

M = np.float32([[1, 0, -100], [0, 1, 0]])

img_left = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))

# 保存图片，需要保存上述的哪一图片，就在cv2.imwrite()中，将哪一图片名放入。

# filename='xxx' +'.jpeg'

# cv2.imwrite(savedpath + filename, img_left)

# 显示图形

cv2.imshow("down", img_down)

filename0=str(number)+'n0'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename0, img_down)

cv2.imshow("up", img_up)

filename1=str(number)+'n1'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename1, img_up)

cv2.imshow("right", img_right)

filename2=str(number)+'n2'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename2, img_right)

cv2.imshow("left", img_left)

filename3=str(number)+'n3'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename3, img_left)

# 图像缩放

def img_scale(image):

result = cv2.resize(image, (224, 224))

cv2.imshow("scale", result)

filename=str(number)+'n5'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename, result)

# 图像翻转

def img_flip(image):

# 0以X轴为对称轴翻转,0以Y轴为对称轴翻转, 0X轴Y轴翻转

horizontally = cv2.flip(image, 0) # 水平镜像

vertically = cv2.flip(image, 1) # 垂直镜像

hv = cv2.flip(image, -1) # 水平垂直镜像

# 显示图形

cv2.imshow("Horizontally", horizontally)

filename1=str(number)+'n6'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename1, horizontally)

cv2.imshow("Vertically", vertically)

filename2=str(number)+'n7'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename2, vertically)

cv2.imshow("Horizontally Vertically", hv)

filename3=str(number)+'n8'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename3, hv)

# 图像旋转

def img_rotation(image):

# 原图的高、宽 以及通道数

rows, cols, channel = image.shape

# 绕图像的中心旋转

# 参数：旋转中心 旋转度数 scale

M = cv2.getRotationMatrix2D((cols / 2, rows / 2), 30, 1)

# 参数：原始图像 旋转参数 元素图像宽高

rotated = cv2.warpAffine(image, M, (cols, rows))

# 显示图像

cv2.imshow("rotated", rotated)

filename1=str(number)+'n9'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename1, rotated)

#选装60度

W = cv2.getRotationMatrix2D((cols / 2, rows / 2), 60, 1)

# 参数：原始图像 旋转参数 元素图像宽高

rotated1 = cv2.warpAffine(image, W, (cols, rows))

cv2.imshow("rotated", rotated)

filename2=str(number)+'n12'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename2, rotated1)

#选装145度

W = cv2.getRotationMatrix2D((cols / 2, rows / 2), 60, 1)

# 参数：原始图像 旋转参数 元素图像宽高

rotated2 = cv2.warpAffine(image, W, (cols, rows))

cv2.imshow("rotated", rotated)

filename3=str(number)+'n13'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename3, rotated2)

# 图像加噪

def img_noise(image, mean=0, var=0.001):

'''

添加高斯噪声

mean : 均值

var : 方差

'''

image = np.array(image / 255, dtype=float)

noise = np.random.normal(mean, var ** 0.5, image.shape)

out = image + noise

if out.min() 0:

low_clip = -1.

else:

low_clip = 0.

out = np.clip(out, low_clip, 1.0)

out = np.uint8(out * 255)

cv2.imshow("noise", out)

filename3=str(number)+'n10'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename3, out)

# 图像亮度调节

def img_brightness(image):

contrast = 1 # 对比度

brightness = 100 # 亮度

pic_turn = cv2.addWeighted(image, contrast, image, 0, brightness)

# cv2.addWeighted(对象,对比度,对象,对比度)

'''cv2.addWeighted()实现的是图像透明度的改变与图像的叠加'''

cv2.imshow('bright', pic_turn) # 显示图片

filename3=str(number)+'n11'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename3, pic_turn)

if __name__ == '__main__':

i = 0

path = '../Data/'

print(path)

savedpath = './result_new/'

filelist = os.listdir(path)

total_num = len(filelist)

for item in filelist:

number = i + 1

i = number

print("######")

print("打印到第",i,"张图片")

src = cv2.imread(path + item)

img_translation(src)

img_scale(src)

img_flip(src)

img_rotation(src)

img_noise(src)

img_brightness(src)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

代码较为繁琐，有空之后进行优化

输出结果

python如何生成1位图片bin

第一步，定义一个变量n1并赋值为987，调用bin函数将n1转换成二进制，

第二步，再次定义一个变量n2并赋值一个长整型，使用bin函数转换，第三步，如果传入的参数是一个逻辑值或是一个字符串，使用bin函数返回什么结果，第四步，定义一个列表变量n4，并进行赋值；然后调用bin函数，结果发现出现了报错，第五步，如果传入的参数是一个负数，使用bin函数转换之后，对应的结果也为负数，第六步，定义变量n6，并进行赋值为0，结果发现返回的值也是0，并且是二进制数，注意事项

注意python语言中的bin函数的用法

注意bin函数的传入参数和返回值

python 爬虫中正则表达式里的pic_ext是什么意思？

reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext'

pic_ext 是匹配源里要包含的东西，也就是说源内容一定要以 pic_ext结尾才匹配成功。

如何用python解题？（急求）

import turtle, math

def pic(x0, y0, x1, y1):

dis = int(math.sqrt((x0 - x1) ** 2 + (y0 - y1) ** 2))

turtle.hideturtle()

turtle.up()

turtle.goto(x0, y0)

turtle.down()

turtle.goto(x1, y1)

turtle.left(math.atan2(y1 - y0, x1 - x0) / math.pi * 180)

turtle.up()

turtle.backward(dis / 2)

turtle.write('长度为:%s' % dis, align='left')

turtle.done()

def palin():

k = []

total = []

for i in range(10, 200000):

while i  0:

k.append(i % 10)

i = i // 10

for m in range(len(k) // 2):

if k[m] != k[len(k) - m - 1]:

break

else:

print(k)

total.append(k)

k = []

print(len(total))

if __name__ == '__main__':

x0 = int(input('输入A的横坐标:'))

y0 = int(input('输入A的纵坐标:'))

x1 = int(input('输入B的横坐标:'))

y1 = int(input('输入B的纵坐标:'))

pic(x0, y0, x1, y1)

palin()

我把这两个放在一个主函数里运行了

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