写一段实现计数的代码吧
时间: 2023-02-02 21:42:48 浏览: 65
以下是 Python 代码实现计数的示例:
```
count = 0
for i in range(1, 11):
count += 1
print(count)
```
输出结果为:
```
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
```
相关问题
写一段代码
好的,以下是一段使用STC15W4K32S4单片机控制数码管计数的示例代码,其中使用了外部中断INT0来触发计数:
```c
#include <STC15W4K32S4.H>
sbit DIG1 = P2^0; // 数码管各位选通端口定义
sbit DIG2 = P2^1;
sbit DIG3 = P2^2;
sbit DIG4 = P2^3;
sbit DIO = P1^0; // 数码管数据端口定义
sbit CLK = P1^1; // 数码管时钟端口定义
unsigned int count = 0; // 计数器变量
void delay(unsigned int n) // 延时函数
{
unsigned int i, j;
for (i = 0; i < n; i++)
for (j = 0; j < 125; j++);
}
void display(unsigned int num) // 数码管显示函数
{
unsigned char i;
unsigned char code table[] = { // 数码管编码表
0x3F, 0x06, 0x5B, 0x4F, 0x66,
0x6D, 0x7D, 0x07, 0x7F, 0x6F
};
for (i = 0; i < 4; i++) { // 逐位显示
switch (i) {
case 0: DIO = 1; DIG1 = 0; break;
case 1: DIO = 1; DIG2 = 0; break;
case 2: DIO = 1; DIG3 = 0; break;
case 3: DIO = 1; DIG4 = 0; break;
}
DIO = table[num % 10]; // 显示当前位的数字
num /= 10;
CLK = 1; CLK = 0; // 时钟信号上升沿
DIO = 0; // 数码管清零
}
}
void INT0_isr() interrupt 0 // 外部中断INT0服务函数
{
count++; // 计数器加一
}
void main()
{
EX0 = 1; // 允许外部中断INT0
IT0 = 1; // 设定为下降沿触发
EA = 1; // 全局中断使能
while (1) {
display(count); // 显示当前计数值
delay(20); // 延时
}
}
```
这段代码实现了外部中断INT0控制数码管计数的功能。当外部中断INT0触发时,计数器变量count加一,然后在数码管上显示当前计数值。同时,为了防止数码管闪烁,我们使用了延时函数来限制数码管刷新频率。
python实现物体计数 代码
当涉及到物体计数时,可以使用计算机视觉技术和深度学习模型来实现。以下是一个使用Python和OpenCV库实现物体计数的示例代码:
```python
import cv2
# 加载预训练的物体检测模型
net = cv2.dnn.readNetFromCaffe('deploy.prototxt', 'model.caffemodel')
# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 对图像进行预处理
blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(image, (300, 300)), 0.007843, (300, 300), 127.5)
# 输入图像到模型中进行前向传播
net.setInput(blob)
detections = net.forward()
# 计数检测到的物体
count = 0
for i in range(detections.shape[2]):
confidence = detections[0, 0, i, 2]
if confidence > 0.5: # 设置置信度阈值
count += 1
# 显示结果
cv2.putText(image, f"Count: {count}", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow("Output", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码使用了一个预训练的物体检测模型(例如SSD或YOLO),通过加载模型并对图像进行预处理,然后将图像输入到模型中进行前向传播。最后,根据置信度阈值来计数检测到的物体,并在图像上显示结果。