python 高通滤波和低通滤波

可以使用Python的字典数据结构来存储学生的姓名和成绩，其中键为姓名，值为成绩。然后使用sorted()函数按照成绩从高到低对字典进行排序，并输出学生的姓名和成绩即可。

示例代码如下：

students = {'张三': 80, '李四': 90, '王五': 70, '赵六': 85, '钱七': 95}

sorted_students = sorted(students.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

for student in sorted_students:
    print(student[0], student[1])

运行结果为：

钱七 95
李四 90
赵六 85
张三 80
王五 70

相关问题

python高通滤波和高通滤波增强对比代码

高通滤波和高通滤波增强是图像处理中常用的技术，用于增强图像的高频细节信息。下面是Python中实现高通滤波和高通滤波增强的对比代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('input.jpg', 0)

# 高通滤波
kernel = np.array([[-1, -1, -1],
                   [-1,  8, -1],
                   [-1, -1, -1]])
filtered_image = cv2.filter2D(image, -1, kernel)

# 高通滤波增强
enhanced_image = cv2.addWeighted(image, 1.5, filtered_image, -0.5, 0)

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('High Pass Filtered Image', filtered_image)
cv2.imshow('High Pass Filter Enhanced Image', enhanced_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，首先使用`cv2.imread`函数读取输入图像，然后定义一个高通滤波核`kernel`，通过`cv2.filter2D`函数对图像进行高通滤波操作，得到`filtered_image`。接着使用`cv2.addWeighted`函数将原始图像和高通滤波结果进行加权叠加，得到增强后的图像`enhanced_image`。最后使用`cv2.imshow`函数显示原始图像、高通滤波结果和增强后的图像。

python使用skimage对图像进行高通滤波和低通滤波

好的，这个问题属于技术问题，我可以回答。需要使用scikit-image库中的filters模块来实现高通滤波和低通滤波。具体可以使用高斯滤波器来进行低通滤波，使用Laplace算子来进行高通滤波。例如可以使用以下代码实现高通滤波：

from skimage import data, io, filters

image = data.camera()
image_highpass = filters.laplace(image)
io.imshow(image_highpass)
io.show()

使用以下代码实现低通滤波：

from skimage import data, io, filters

image = data.camera()
image_lowpass = filters.gaussian(image, sigma=2)
io.imshow(image_lowpass)
io.show()