Python期末考试-中心点问题

本文介绍了一种在二维平面上找到中心点的方法,通过计算每个点到其他所有点距离之和来确定中心点的位置,并提供了具体的Python实现代码。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

设有二维平面上的10个点,给定这些点的坐标,找出中心点(即到其他各个点的距离之和最小的点)

这道题也简单,以下是我的代码

import math
def demo():
    d = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]
    f = [1,9,9,6,0,1,1,1,2,1]
    g = [3,4,2,6,2,2,1,3,1,8]
    for i in range(10):
        for k in range(10):
            d[i] = d[i] + math.sqrt((f[k] - f[i]) ** 2 +(g[k] - g[i]) ** 2)
    s = d[0]
    m = 0
    for i in range(10):
        print("点(",f[i],",",g[i],")""到各点的距离和是:",d[i])
        print("############################")
        if d[i] < s:
            s = d[i]
            m = i
    print("中心点是:(",f[m],",",g[m],")")
demo()


### 计算机视觉 CV 期末考试试题及答案 以下是基于计算机视觉领域设计的一套可能的期末考试题目及其解答: #### 题目一:简述卷积神经网络 (CNN) 的主要应用以及其适用数据的特。 **答案**: 卷积神经网络 (CNN) 广泛应用于计算机视觉任务,如图像分类、目标检测、语义分割等[^1]。它特别适用于具有空间结构的数据,例如图像和视频。 --- #### 题目二:描述计算机视觉中的早期、中期和后期处理阶段的主要任务。 **答案**: 1. **早期阶段**:将输入的原始图像进行处理,提取基本特征并形成基元图[^2]。 2. **中期阶段**:在以观测者为中心的坐标系中,通过输入图像和基元图恢复场景可见部分的深度、法线方向、轮廓等内容,从而构建二维半图。 3. **后期阶段**:在以物体为中心的坐标系中,利用输入图像、基元图和二维半图来重建、表达和识别三维物体。 --- #### 题目三:给定一个 $3 \times 3$ 输入矩阵和滤波核 $K_{3\times3}$,如何将其转换为矩阵形式?假设边缘使用零填充。 **答案**: 对于输入矩阵 $I'$ 和滤波核 $K = [a, b, c; d, e, f; g, h, i]$,可以通过展开操作将两者转化为向量形式以便于矩阵乘法计算。具体过程如下所示[^3]: 假设有输入矩阵: $$ \begin{bmatrix} p & q & r \\ s & t & u \\ v & w & x \end{bmatrix} $$ 经过零填充后的扩展矩阵为: $$ \begin{bmatrix} 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\ 0 & p & q & r & 0\\ 0 & s & t & u & 0\\ 0 & v & w & x & 0\\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \end{bmatrix} $$ 随后可以按照滑动窗口的方式依次提取子区域并与滤波核相乘得到最终结果。 代码实现示例: ```python import numpy as np # 定义输入矩阵 I' 和滤波核 K input_matrix = np.array([[p, q, r], [s, t, u], [v, w, x]]) kernel = np.array([[a, b, c], [d, e, f], [g, h, i]]) # 边缘补零 pad_width = ((1, 1), (1, 1)) expanded_input = np.pad(input_matrix, pad_width, mode='constant') # 卷积操作 result = [] for i in range(expanded_input.shape[0]-2): for j in range(expanded_input.shape[1]-2): sub_region = expanded_input[i:i+3, j:j+3] result.append(np.sum(sub_region * kernel)) output = np.array(result).reshape((len(result)//9, 9)) print(output) ``` --- #### 题目四:比较欧氏距离与其他非欧氏距离(如城区距离和棋盘距离)的区别。 **答案**: 欧氏距离能够提供更精确的结果,因为它综合考虑了两之间的实际几何关系,但需要执行平方和开方运算,因此计算复杂度较高[^4]。相比之下,城区距离和棋盘距离无需这些复杂的数学运算,因而效率更高;然而它们仅近似估计间距离,在某些情况下可能导致一定误差。 --- #### 题目五:解释 USAN 判断方法的工作原理。 **答案**: USAN 方法的核心在于评估局部邻域内的相似性程度。该技术依据特定阈值筛选出满足条件的有效像素集合,并以此为基础完成后续分析工作。此过程中并未涉及具体的灰度值对比,而是单纯依赖位置信息来进行判定。 --- ###
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