背景
哈密顿路径是图上的一条路径,它精确地遍历其顶点一次。在网格上,这意味着只穿过每个单元格一次。
在正方形网格上,棋王可以一步移动到水平、垂直或对角线相邻的单元格。
挑战
使用Chess King的移动数计算哈密顿路径数,该网格由3行和N列组成的正方形网格(在下面表示X ),从整个网格的左侧开始(在下面表示S ),在右侧结束(下面表示E ):
<------N------>
X X X ... X X X
S X X X ... X X X E
X X X ... X X X
换句话说,计算从S到E通过每个X的所有路径,只要使用King's的移动就可以了。
适
我想将图像处理后的数值结果输出到.xls文件中,一行正好是水平单元格,请问有谁能建议使用哪个Python模块和添加什么代码?换句话说,如何排列数组中的数字,并将它们精确地水平放置在Excel单元格中?
Code fragment:
def fouriertransform(self): #function for FT computation
for filename in glob.iglob ('*.tif'):
imgfourier = mahotas.imread (filename) #read the image
arrayfouri
提供带有标签的图像(像素的值对应于它的标签),以及被接受的标签列表,如果像素标签被接受,我尝试创建一个具有255值的“掩码”图像,否则是0。
我知道这是一种缓慢的方法,因为它以python的速度迭代映像(但它很好地演示了这个想法):
mask = numpy.zeros(labels.shape[:2], dtype = "uint8")
for i in xrange(mask.shape[0]):
for j in xrange(mask.shape[1]):
if labels[i][j] in accepted:
mas
我正在尝试用python对图像进行快速傅立叶变换,改变变换后的图像,然后进行反向快速傅立叶变换。具体地说,我有一张想要变换的网格的图片,然后将变换的中心狭缝之外的所有东西都涂黑,然后进行反向fft。
我现在使用的代码,没有改变transform plane:
import os
os.chdir('/Users/terra/Desktop')
import Image, numpy
i = Image.open('grid.png')
i = i.convert('L') #convert to grayscale
a = numpy.as
我正在尝试从包含字典列表的python代码中加载一个数据库。对于列表中的每一项,字典包含一个文件的名称,一个子列表,它包含n个不同的字典,其中一个文件名和数据是一个大小为40x40x3的numpy矩阵,并对应于一个图像。我希望在一个for循环中将所有这些图像存储在一个大小为Nx40x40x3的numpy文件中。
for item in dataset:
print item["name"] # the name of the list
print item["data"] # a list of dictionaries
for row
我想从许多样本图像中读取,并制作2Dnumpy数组,行"i“对应于第i个样本,列j对应图像的第j个像素( 12*13图像的所有像素由156个数字的列表保存)
import numpy as np
images = np.array([])
for Letter in "ABCDEFGHIJKLMNO":
im = Image.open("ABCDEFGHIJKLMNO\\16\\"+Letter+".bmp")
sampleimage = list(im.getdata())
images = np.append(
我的Python程序的一部分包含了下面的代码,其中一个新的网格是根据旧网格中的数据计算的。
网格I是一个二维的浮标列表.代码使用三个for-循环:
for t in xrange(0, t, step):
for h in xrange(1, height-1):
for w in xrange(1, width-1):
new_gr[h][w] = gr[h][w] + gr[h][w-1] + gr[h-1][w] + t * gr[h+1][w-1]-2 * (gr[h][w-1] + t * gr[h-1][w])
gr = ne