input().strip()可以举一个例子吗

当我们使用input()函数获取用户输入时，用户可能会在输入的字符串前后添加一些空格或换行符。为了避免这种情况对程序产生影响，我们可以使用strip()函数去掉字符串首尾的空格和换行符。

例如：

name = input("请输入您的姓名：").strip()
print("您的姓名是：", name)

这里，我们使用input()函数获取用户输入姓名，然后使用strip()函数去掉输入字符串的首尾空格和换行符，最后输出处理后的姓名。

相关问题

input.strip

strip() 方法是用来去除字符串两边的空格或指定字符的方法。它会返回去除空格或指定字符后的新字符串。

你可以在任何字符串上使用 strip() 方法，例如：

input = "  hello, world!  "
new_input = input.strip()
print(new_input)  # 输出: "hello, world!"

在上面的例子中，strip() 方法去除了字符串 " hello, world! " 前后的空格，返回了新的字符串 "hello, world!"。

优化#加载YOLO模型和不同标签 net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg") classes = [] with open("coco.names", "r") as f: classes = [line.strip() for line in f.readlines()]使用yolo格式的数据集

为了优化加载YOLO模型和不同标签，你可以使用OpenCV的dnn模块，通过使用dnn模块，你可以加载模型和标签文件，并使用它们对图像进行目标检测。这里是一个例子：

import cv2

# 加载模型和标签
net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")
classes = []
with open("coco.names", "r") as f:
    classes = [line.strip() for line in f.readlines()]

# 配置模型参数
net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_OPENCV)
net.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_CPU)

# 加载图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 创建输入blob
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1/255, (416, 416), swapRB=True, crop=False)

# 设置输入blob
net.setInput(blob)

# 运行前向传播
outs = net.forward(net.getUnconnectedOutLayersNames())

# 解析输出结果
class_ids = []
confidences = []
boxes = []
for out in outs:
    for detection in out:
        scores = detection[5:]
        class_id = np.argmax(scores)
        confidence = scores[class_id]
        if confidence > 0.5:
            center_x = int(detection[0] * image.shape[1])
            center_y = int(detection[1] * image.shape[0])
            width = int(detection[2] * image.shape[1])
            height = int(detection[3] * image.shape[0])
            left = int(center_x - width / 2)
            top = int(center_y - height / 2)
            class_ids.append(class_id)
            confidences.append(float(confidence))
            boxes.append([left, top, width, height])

# 非极大值抑制
indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4)

# 绘制检测结果
for i in indices:
    i = i[0]
    box = boxes[i]
    left = box[0]
    top = box[1]
    width = box[2]
    height = box[3]
    cv2.rectangle(image, (left, top), (left+width, top+height), (0, 255, 0), 2)
    cv2.putText(image, classes[class_ids[i]], (left+5, top+20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow("Detection result", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先使用 `cv2.dnn.readNet()` 函数加载YOLO模型和标签文件。然后，我们使用 `cv2.dnn.blobFromImage()` 函数创建输入blob，并将其设置为模型的输入。接下来，我们运行前向传播并解析输出结果。最后，我们使用 `cv2.dnn.NMSBoxes()` 函数进行非极大值抑制，并绘制检测结果。

你可以根据自己的需求修改输入图像和模型参数等。