用编程,将文件shi.txt中的内容读出并输出来
时间: 2024-02-01 08:15:12 浏览: 24
好的,以下是 Python 代码示例:
```python
with open('shi.txt', 'r') as f:
content = f.read()
print(content)
```
其中,`with open('shi.txt', 'r')` 表示打开名为 `shi.txt` 的文件,并以只读模式打开,变量 `f` 是文件对象。`f.read()` 用于读取文件内容并将其存储在变量 `content` 中。最后使用 `print(content)` 将文件内容输出到控制台。
相关问题
用python编程找到所有的水仙花数,把这些水仙花数写入名为 sxhs.txt的文件中(逗号分隔)。 再从文件中读取并输出这些数,同时统计并输出水仙花数的个数
好的,这是一个比较简单的Python编程题目。下面是代码实现:
```python
# 寻找所有的水仙花数
sxhs_list = []
for num in range(100, 1000):
ge = num % 10
shi = num // 10 % 10
bai = num // 100
if num == ge ** 3 + shi ** 3 + bai ** 3:
sxhs_list.append(num)
# 将水仙花数写入文件
with open("sxhs.txt", "w") as f:
f.write(",".join(str(i) for i in sxhs_list))
# 从文件中读取水仙花数并输出
with open("sxhs.txt", "r") as f:
data = f.read()
sxhs_list = [int(i) for i in data.split(",")]
print("水仙花数有:", sxhs_list)
print("水仙花数的个数为:", len(sxhs_list))
```
这段代码首先通过循环遍历100到999之间的所有数,判断是否为水仙花数,如果是则加入到一个列表中。然后将这个列表中的数写入到一个名为 sxhs.txt 的文件中,每个数之间用逗号分隔。最后,从文件中读取这些数,并输出水仙花数的个数和这些数本身。
1、 分别应用Harris和Shi-Tomasi方法检测图像bridge.jpg中的角点
首先,导入必要的库和加载图像:
```python
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('bridge.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
```
然后,我们可以使用Harris方法来检测角点:
```python
# Harris corner detection
dst = cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04)
# Threshold for an optimal value
img[dst > 0.01 * dst.max()] = [0, 0, 255]
cv2.imshow('Harris Corner Detection', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这将在图像中突出显示检测到的角点。在上面的代码中,我们使用`cv2.cornerHarris()`函数来计算角点的响应函数,并使用阈值来识别角点。
接下来,我们可以使用Shi-Tomasi方法来检测角点:
```python
# Shi-Tomasi corner detection
corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 50, 0.01, 10)
corners = np.int0(corners)
for i in corners:
x, y = i.ravel()
cv2.circle(img, (x, y), 3, 255, -1)
cv2.imshow('Shi-Tomasi Corner Detection', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上面的代码中,我们使用`cv2.goodFeaturesToTrack()`函数来检测图像中的角点,并使用`cv2.circle()`函数在每个角点周围画圆。
这两种方法都可以用来检测图像中的角点,但是它们在一些方面有所不同。Harris方法对噪声敏感,但对角点具有更好的响应;Shi-Tomasi方法在噪声方面更健壮,但对角点的响应不如Harris方法强烈。