使用external_loop遍历一个二维数组
时间: 2024-02-03 14:02:44 浏览: 21
可以使用两个循环结构来遍历一个二维数组。例如,假设你有一个名为`arr`的二维数组,其大小为`m`行和`n`列。你可以使用以下代码使用`external_loop`遍历数组:
```python
for i in range(m):
for j in range(n):
value = arr[i][j]
# 在这里执行操作
```
在这个循环中,外部循环变量`i`遍历每一行,内部循环变量`j`遍历每一列。在每一次迭代中,使用`arr[i][j]`来获取当前单元格的值,并在循环的内部执行所需的操作。
相关问题
按external_loop遍历举个例子
假设有一个列表 `my_list`,里面包含了一些字符串元素,我们想要使用`external_loop`遍历这个列表,并在每个元素前加上一个前缀字符串`"Item: "`。那么代码可以这样写:
```python
from jina import Document
my_list = ['apple', 'banana', 'cherry']
with Document() as doc:
for item in doc.external_loop:
doc.text = f'Item: {item}'
```
在这个例子中,我们使用了`Document`对象来代表每个元素,并在每个元素上设置了文本属性,即在每个元素前面增加了前缀字符串`"Item: "`。在遍历时,`external_loop`会自动迭代`my_list`中的元素,并将当前元素设置为`Document`对象的`text`属性值。
python 二维数组 轮廓提取
以下是Python实现二维数组轮廓提取的代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
def contour_extraction(img):
# 将彩色图像转换为灰度图像
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化处理
ret, bin_img = cv2.threshold(gray_img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 轮廓提取
contours, hierarchy = cv2.findContours(bin_img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 绘制轮廓
contour_img = np.zeros_like(img)
cv2.drawContours(contour_img, contours, -1, (0, 255, 0), 2)
return contour_img
# 读入彩色图像
img_name = "./20210808/sample3.png"
img = cv2.imread(img_name)
# 调用轮廓提取函数
contour_img = contour_extraction(img)
# 显示结果
cv2.imshow("Contour Image", contour_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码首先将彩色图像转换为灰度图像,然后进行二值化处理。接下来使用`cv2.findContours()`函数提取轮廓,并使用`cv2.drawContours()`函数绘制轮廓。最后,显示结果图像。