在cent OS中实现 pls input your frist num:10 pls input your second num:20 your sum: ((10+20)) = 30

在 CentOS 中实现这种简单的命令行交互功能，通常你可以创建一个 shell 脚本，让用户通过输入来获取两个数并计算它们的和。下面是一个基本的例子：

#!/bin/bash
# 定义一个函数用于接收用户输入并计算和
calculate_sum() {
    echo "pls input your first num:"
    read first_num
    echo "pls input your second num:"
    read second_num
    sum=$((first_num + second_num))
    echo "your sum: ($((first_num+second_num))) = $sum"
}

# 调用函数开始计算
calculate_sum

这个脚本首先声明了一个名为 `calculate_sum` 的函数，它会提示用户输入两个数字，然后将这两个数相加并将结果输出到屏幕上。运行此脚本时，你需要给它执行权限 (`chmod +x scriptname.sh`)，然后用 `./scriptname.sh` 来运行。

如果你想要在终端中直接模拟上述过程，可以手动输入数字，但在实际的 CentOS 环境中，用户需要通过打开终端并运行脚本来完成操作。

相关问题

解释如下代码：for pic_id1 in range(1,N_pic+1): print('matching ' + set_name +': ' +str(pic_id1).zfill(5)) N_CHANGE = 0 for T_id in range(1,16,3): for H_id in range(2,5): FAIL_CORNER = 0 data_mat1 = read_data(input_file,pic_id1,T_id,H_id) search_list = range( max((pic_id1-10),1),pic_id1)+ range(pic_id1+1, min((pic_id1 + 16),N_pic + 1 ) ) for cor_ind in range(0,N_cor): row_cent1 = cor_row_center[cor_ind] col_cent1 = cor_col_center[cor_ind] img_corner = data_mat1[(row_cent1-N_pad): (row_cent1+N_pad+1), (col_cent1-N_pad): (col_cent1+N_pad+1) ] if ((len(np.unique(img_corner))) >2)&(np.sum(img_corner ==1)< 0.8*(N_pad2+1)**2) : for pic_id2 in search_list: data_mat2 = read_data(input_file,pic_id2,T_id,H_id) match_result = cv2_based(data_mat2,img_corner) if len(match_result[0]) ==1: row_cent2 = match_result[0][0]+ N_pad col_cent2 = match_result[1][0]+ N_pad N_LEF = min( row_cent1 , row_cent2) N_TOP = min( col_cent1, col_cent2 ) N_RIG = min( L_img-1-row_cent1 , L_img-1-row_cent2) N_BOT = min( L_img-1-col_cent1 , L_img-1-col_cent2) IMG_CHECK1 = data_mat1[(row_cent1-N_LEF): (row_cent1+N_RIG+1), (col_cent1-N_TOP): (col_cent1+N_BOT+1) ] IMG_CHECK2 = data_mat2[(row_cent2-N_LEF): (row_cent2+N_RIG+1), (col_cent2-N_TOP): (col_cent2+N_BOT+1) ] if np.array_equal(IMG_CHECK1,IMG_CHECK2) : check_row_N = IMG_CHECK1.shape[0] check_col_N = IMG_CHECK1.shape[1] if (check_col_Ncheck_row_N>=25): match_all.append( (pic_id1, row_cent1, col_cent1, pic_id2 , row_cent2, col_cent2) ) search_list.remove(pic_id2) else: FAIL_CORNER = FAIL_CORNER +1 N_CHANGE = N_CHANGE + 1 #%% break if less than 1 useless corners, or have detected more than 10 images from 60 if(FAIL_CORNER <= 1): break

这段代码是一个嵌套的循环结构，用于在多张图像之间进行匹配，并将匹配结果存储在列表match_all中。

具体地，外层循环是对图像编号pic_id1进行遍历，其中pic_id1的取值范围是1到N_pic，每次循环开始时会输出一行提示信息，格式为“matching + set_name + : + pic_id1的值（5位数字，前面用0填充）”。

内层循环是对图像中的角点进行遍历，其中T_id的取值范围是1到15，步长为3，H_id的取值范围是2到4，表示在图像的第T_id个特征点和第H_id个金字塔层的角点处进行匹配。

在内层循环的每次迭代中，首先调用read_data函数从图像文件中读取数据，然后使用range函数生成一个搜索列表search_list，其中包含了当前图像之前10张和之后15张图像的编号，这些图像将被用来与当前图像进行匹配。

接着对每个角点进行处理，首先计算角点的中心坐标row_cent1和col_cent1，然后从data_mat1中提取一个大小为(N_pad2+1)×(N_pad2+1)的小图像img_corner，其中N_pad是一个参数，表示小图像的大小。

如果提取的小图像中的像素值不止两种，并且像素值为1的像素数小于小图像总像素数的80%，则开始在搜索列表中的图像中寻找与该小图像匹配的图像，这里使用了cv2_based函数进行图像匹配。

如果找到了一个与小图像匹配的图像，则计算该图像对应的角点的中心坐标row_cent2和col_cent2，然后将两个图像中以两个角点为中心，大小相同的区域提取出来，分别存储在IMG_CHECK1和IMG_CHECK2中。

如果IMG_CHECK1和IMG_CHECK2相等，且它们的大小都不小于25×25，则将当前匹配结果的信息（两个图像的编号以及两个角点的中心坐标）添加到match_all列表中，同时将已匹配的图像从搜索列表中移除。

如果在内层循环的所有迭代中都没有找到与当前角点匹配的图像，则将FAIL_CORNER计数器加一，表示当前角点无法匹配，同时将N_CHANGE计数器加一。

内层循环结束后，会检查FAIL_CORNER的值是否小于等于1，如果是，则跳出外层循环，否则继续下一次循环。这个判断的目的是在不需要再进行匹配的情况下尽早结束循环，以提高代码效率。

解释如下代码：如果（（len（np.unique（img_corner）））>2）&（np.sum（img_corner==1）<0.8*（N_pad*2+1）**2）： 对于search_list中的pic_id2： data_mat2=读取数据（input_file，pic_id2，T_id，H_id） match_result=基于cv2_based（data_mat2，img_corner） 如果len（match_result[0]）==1： row_cent2=match_result[0][0]+N_pad col_cent2=match_result[1][0]+N_pad N_LEF=最小值（第1行，第2行） N_TOP=最小值（col_cent1，col_cent2） N_RIG=最小值（L_img-1-行_cent1，L_img-1-row_cent2） N_BOT=最小（L_img-1-col_cent1，L_img-1-col_cent2） IMG_CHECK1=data_mat1[（row_centr1-N_LEF）：（row_cent1+N_RIG+1），（col_cent1-N_TOP）：（col_centr1+N_BOT+1）] IMG_CHECK2=data_mat2[（row_centr2-N_LEF）：（row_cent2+N_RIG+1），（col_cent2-N_TOP）：（col_centr2+N_BOT+1）] 如果np.array_equal（IMG_CHECK1，IMG_CHECK2）： check_row_N=IMG_CHECK1.shape[0] check_col_N=IMG_CHECK1.shape[1] 如果（check_col_N*check_row_N>=25）： match_all.append（（pic_id1，row_cent1，col_cent1、pic_id2、row_cent2、col_cent2）） search_list.remove（pic_id2） 其他： FAIL_CORNER=FAIL_CORNER+1

这段代码是一个条件语句，如果条件`（（len（np.unique（img_corner）））>2）&（np.sum（img_corner==1）<0.8*（N_pad*2+1）**2）`成立，那么就会执行对`search_list`中每个`pic_id2`的操作。

其中，

- `img_corner`是一个二维数组，表示图像的角点。`np.unique(img_corner)`返回数组中不同的元素值，如果有两个以上不同值，则`len(np.unique(img_corner)) > 2`成立。
- `np.sum(img_corner==1)`表示在`img_corner`数组中等于1的元素数量，如果这个数量小于`(0.8*(N_pad*2+1)**2)`，则`np.sum(img_corner==1) < 0.8*(N_pad*2+1)**2`成立。
- `data_mat2 = 读取数据(input_file, pic_id2, T_id, H_id)`是读取数据的操作，它会返回一个二维数组`data_mat2`，表示图像数据。
- `match_result = 基于cv2_based(data_mat2, img_corner)`是基于`cv2_based`算法的图像匹配操作，它会返回匹配结果的行列坐标。
- 如果`len(match_result[0]) == 1`成立，表示找到了一个匹配点，那么就会执行以下操作：
- `row_cent2 = match_result[0][0] + N_pad`和`col_cent2 = match_result[1][0] + N_pad`是计算匹配点的坐标。
- `N_LEF = min(第1行, 第2行)`、`N_TOP = min(col_cent1, col_cent2)`、`N_RIG = min(L_img-1-行_cent1, L_img-1-row_cent2)`和`N_BOT = min(L_img-1-col_cent1, L_img-1-col_cent2)`是计算匹配点与图像边缘的距离。
- `IMG_CHECK1 = data_mat1[(row_centr1-N_LEF):(row_cent1+N_RIG+1), (col_cent1-N_TOP):(col_centr1+N_BOT+1)]`和`IMG_CHECK2 = data_mat2[(row_centr2-N_LEF):(row_cent2+N_RIG+1), (col_cent2-N_TOP):(col_centr2+N_BOT+1)]`是用来检查匹配点周围像素的区域。
- 如果`np.array_equal(IMG_CHECK1, IMG_CHECK2)`成立，说明两个图像匹配成功，那么就会执行以下操作：
- `check_row_N = IMG_CHECK1.shape[0]`和`check_col_N = IMG_CHECK1.shape[1]`是计算匹配区域的行数和列数。
- 如果`check_col_N*check_row_N >= 25`成立，说明匹配区域的面积大于等于25个像素，那么就会将匹配成功的图像对信息添加到`match_all`列表中，并从`search_list`中删除`pic_id2`元素。
- 否则，就会执行`FAIL_CORNER = FAIL_CORNER + 1`，表示匹配失败的角点数量加1。