Python编程与图像处理练习题集

Python图像处理练习题集

最新推荐文章于 2025-12-02 11:33:37 发布

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最新推荐文章于 2025-12-02 11:33:37 发布 · 909 阅读

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#Python #图像处理 #编程练习

1、编写一个 Python 程序，使用 for 循环打印从 10 到 20 的数字。

以下是实现该功能的 Python 代码：

for i in range(10, 21):
    print(i)

2、创建一个州名列表，州名用中文表示，如 states = [‘明尼苏达州’, ‘得克萨斯州’, ‘纽约州’, ‘犹他州’, ‘夏威夷州’]。在列表末尾添加另一个条目‘加利福尼亚州’。然后，打印该列表的所有值。

以下是实现该功能的 Python 代码：

states = ['明尼苏达州', '得克萨斯州', '纽约州', '犹他州', '夏威夷州']
states.append('加利福尼亚州')
print(states)

3、使用列表的 enumerate 方法，在 for 循环中打印列表 [‘Minnesota’, ‘Texas’, ‘New York’, ‘Utah’, ‘Hawaii’] 追加元素 ‘California’ 后列表的内容以及对应的索引。

以下是满足该需求的 Python 代码：

states = ['Minnesota', 'Texas', 'New York', 'Utah', 'Hawaii']
states.append('California')
for index, state in enumerate(states):
    print(f'索引: {index}, 内容: {state}')

4、创建一个3×3的二维列表，元素如下：1, 2, 3|4, 5, 6|6, 7, 8

可以使用以下代码创建该二维列表：

a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [6, 7, 8]]

5、将列表转换为集合，再将集合转换回列表很容易。例如，列表‘mylist = [1, 1, 2, 3, 4, 4, 5]’可以使用命令‘newset = set(mylist)’转换为集合。集合可以使用‘newlist = list(newset)’转换回列表。比较‘mylist’和‘newlist’的内容，你能推断出什么？

集合中的元素具有唯一性，将列表转换为集合时，会自动去除重复元素。因此， newlist 中的元素是唯一的，而 mylist 中可能存在重复元素。在这个例子中， mylist 中有重复的1和4，转换为集合再转换回列表后， newlist 中没有重复元素，为 [1, 2, 3, 4, 5] 。

6、将列表 `['Minneapolis', 'MN', 'USA']` 的元素连接起来，得到字符串‘Minneapolis, MN, USA’。

可以使用以下代码实现：

', '.join(['Minneapolis', 'MN', 'USA'])

7、考虑以下Python代码：a = [1,2,3,4,2,3,5]; b = []; for i in a: if i>2: b.append(i); print(b)。使用列表推导式重写上述代码并减少代码行数。

a = [1, 2, 3, 4, 2, 3, 5]
b = [i for i in a if i > 2]
print(b)

8、修改一个程序，使其读取 Microsoft Excel 文件而非 CSV 文件。

可使用 openpyxl 模块读取 Excel 文件，示例代码如下：

from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('your_excel_file.xlsx')
for sheet in wb:
    for row in sheet.values:
        for col in row:
            # 这里假设col是图片文件路径，可使用相应库读取图片
            print(col, end=' | ')
        print()

将 'your_excel_file.xlsx' 替换为实际的 Excel 文件名。

9、一个尺寸为100×100的图像，其各向同性像素尺寸为2×2微米。前景中的像素数量为1000。前景和背景的面积（单位：平方微米）分别是多少？

前景面积：4000平方微米；背景面积：36000平方微米

10、一系列图像用于创建一个数据体。有 100 张大小均为 100×100 的图像。体素大小为 2×2×2 微米。已知前景中的像素数量为 10000，求前景的体积（单位：立方微米）。

前景体积等于前景中体素的数量乘以单个体素的体积。
前景中体素数量等于前景像素数量，为 10000 个，单个体素体积为 $2 \times 2 \times 2 = 8$ 立方微米，
所以前景体积为 $10000 \times 8 = 80000$ 立方微米。

11、直方图绘制了各种像素值出现的频率。这个图可以转换为概率密度函数（pdf），使y轴表示各种像素值的概率。如何实现这一点？

将每个像素值 $ i $ 的频率除以图像中像素的总数，即可得到该像素值的概率，从而将直方图转换为概率密度函数，此概率分布通常被称为 概率分布函数 （PDF）。

12、编写一个Python程序来获取高斯拉普拉斯（LoG）的差值。该程序的实现步骤如下：(a) 读取图像。(b) 假设标准差为0.1，应用LoG滤波器，并将图像存储为im1。(c) 假设标准差为0.2，应用LoG滤波器，并将图像存储为im2。(d) 找出这两幅图像的差值，并存储结果图像。

以下是实现该功能的Python代码：

import cv2
import scipy.ndimage

# 读取图像
image = c

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