用python实现一个阿拉伯计数转中文计数的程序,请编写出代码
时间: 2023-03-06 18:55:34 浏览: 82
我可以为您提供一个简单的python代码来实现阿拉伯计数转换为中文计数:def arabic_to_chinese(arabic_num):
numbers = {
0: '零',
1: '一',
2: '二',
3: '三',
4: '四',
5: '五',
6: '六',
7: '七',
8: '八',
9: '九'
} chinese_num = []
for i in str(arabic_num):
chinese_num.append(numbers[int(i)])
return ''.join(chinese_num)print(arabic_to_chinese(123)) # 一二三
相关问题
用Python编写一个车辆计数程序
好的,我可以为您提供一个简单的车辆计数程序,基于 OpenCV 库和 Python 语言编写。
首先,需要安装 OpenCV 库。请在终端或命令提示符中输入以下命令:
```
pip install opencv-python
```
然后,您需要准备两个视频文件,一个用于测试算法,另一个用于训练模型。视频文件应该是包含车辆的交通场景。
接下来,您可以使用以下Python代码来编写车辆计数程序:
```python
import cv2
# 设置输入视频文件
video_file = "traffic_scene.mp4"
# 创建 VideoCapture 对象
cap = cv2.VideoCapture(video_file)
# 创建 BackgroundSubtractor 对象
fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()
# 初始化变量
count = 0
car_count = 0
# 循环处理每一帧视频
while True:
# 读取一帧视频
ret, frame = cap.read()
# 如果视频结束,则退出循环
if not ret:
break
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对灰度图像进行高斯模糊
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (21, 21), 0)
# 背景减除
fgmask = fgbg.apply(blur)
# 进行形态学操作
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))
closing = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
opening = cv2.morphologyEx(closing, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 绘制轮廓
cv2.drawContours(frame, contours, -1, (0, 255, 0), 2)
# 计算车辆数量
for cnt in contours:
# 计算轮廓的边界框
x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
# 忽略太小的边界框
if w < 50 or h < 50:
continue
# 绘制边界框
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)
# 计算车辆数量
count += 1
# 显示视频帧
cv2.imshow("frame", frame)
# 按下ESC键退出循环
if cv2.waitKey(1) == 27:
break
# 打印车辆数量
if count > car_count:
car_count = count
print("车辆数量:", car_count)
# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
代码中使用了 BackgroundSubtractor 对象来提取前景区域,然后使用形态学操作来去除噪声。接下来,通过查找轮廓来计算车辆数量,并绘制每个车辆的边界框。最后,将计算出的车辆数量打印到控制台上。
请注意,这只是一个简单的车辆计数程序,可能需要进行更多的优化和改进,以适应不同的场景和要求。
用Python编写一个分车道车辆计数程序
好的,以下是一个用Python编写的分车道车辆计数程序,需要使用OpenCV库和numpy库。
在代码中,我们需要先对车道进行分割,然后对每个车道分别进行车辆计数。具体实现如下:
```python
import cv2
import numpy as np
# 设置输入视频文件
video_file = "traffic_scene.mp4"
# 创建 VideoCapture 对象
cap = cv2.VideoCapture(video_file)
# 创建 BackgroundSubtractor 对象
fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()
# 定义车道线的位置
lane1_start = 150
lane1_end = 300
lane2_start = 350
lane2_end = 500
# 初始化变量
count_lane1 = 0
count_lane2 = 0
# 循环处理每一帧视频
while True:
# 读取一帧视频
ret, frame = cap.read()
# 如果视频结束,则退出循环
if not ret:
break
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对灰度图像进行高斯模糊
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (21, 21), 0)
# 背景减除
fgmask = fgbg.apply(blur)
# 进行形态学操作
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))
closing = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
opening = cv2.morphologyEx(closing, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 绘制轮廓
cv2.drawContours(frame, contours, -1, (0, 255, 0), 2)
# 分别计算车道数量
for cnt in contours:
# 计算轮廓的边界框
x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
# 忽略太小的边界框
if w < 50 or h < 50:
continue
# 判断车辆所在的车道
if x > lane1_start and x + w < lane1_end:
count_lane1 += 1
elif x > lane2_start and x + w < lane2_end:
count_lane2 += 1
# 绘制边界框
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)
# 绘制车道线
cv2.line(frame, (lane1_end, 0), (lane1_end, frame.shape[0]), (255, 0, 0), 2)
cv2.line(frame, (lane2_start, 0), (lane2_start, frame.shape[0]), (255, 0, 0), 2)
# 显示视频帧
cv2.imshow("frame", frame)
# 按下ESC键退出循环
if cv2.waitKey(1) == 27:
break
# 打印车辆数量
print("车道1车辆数量:", count_lane1)
print("车道2车辆数量:", count_lane2)
# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
在代码中,我们首先定义了两个车道的位置。然后,对于每个轮廓,判断车辆是否在车道内,如果在车道内,则对相应的车道计数。最后,绘制车道线和边界框,并将车道数量打印到控制台上。
需要注意的是,该程序可能需要根据实际情况进行调整和优化,以达到更好的车辆计数效果。