编写名为absx的函数,通过函数调用方式计算y= |x|+1 。例如:输入:-5输出:6 注意:不要删除注释,在begin和end标识中间作答。 -----一 /************begin***********/
时间: 2024-02-28 22:51:19 浏览: 20
编写名为absx的函数,可以通过以下方式实现:
```python
def absx(x):
"""
计算y = |x| + 1
参数:
x (float): 输入的数值
返回值:
float: 计算结果
"""
return abs(x) + 1
```
在上述代码中,我们定义了一个名为absx的函数,它接受一个参数x,并返回计算结果。函数内部使用了abs函数来计算x的绝对值,然后将其与1相加得到最终结果。
请注意,上述代码是使用Python语言编写的。如果您使用的是其他编程语言,可以根据相应语言的语法进行实现。
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62.写一名为absx的函数,通过函数调用方式计算 y=|x|。c语言
下面是C语言中求绝对值的absx函数的代码:
```c
int absx(int x){
if(x>=0){
return x;
}else{
return -x;
}
}
```
这个函数接受一个整数x作为参数,然后返回它的绝对值。当x是非负数时,函数直接返回x,当x是负数时,函数返回-x,即x的相反数。这样就可以保证函数返回的结果一定是正数。
gray_image = gray_guss(img) #cv_imshow("gray_image",gray_image) ####################################################################################### ######################################################## # x方向上的边缘检测(增强边缘信息) 关键 Sobel_x = cv.Sobel(gray_image, cv.CV_16S, 1, 0) absX = cv.convertScaleAbs(Sobel_x) image = absX cv_imshow("image",image)
这段代码实现了对一张图像进行灰度化、高斯模糊和Sobel算子的边缘检测。
首先,将原始图像转换为灰度图像,可以减少计算量和提高边缘检测的效果。灰度化后,对图像进行高斯模糊,可以去除图像中的噪声和细节,同时保留边缘信息。
然后,使用Sobel算子对图像进行边缘检测,Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算法,可以检测出图像中的水平和垂直方向上的边缘信息。这里使用Sobel_x = cv.Sobel(gray_image, cv.CV_16S, 1, 0)实现x方向上的边缘检测,其中cv.CV_16S表示输出图像的深度为16位,1和0分别表示在x和y方向上使用Sobel算子进行边缘检测。
最后,使用cv.convertScaleAbs函数将Sobel算子检测出来的结果转换成8位图像,方便显示和处理。将结果保存在image变量中,并使用cv_imshow函数显示出来。