掐头去尾求平均值c语言

以下是一个简单的 C 语言程序，用于计算用户输入的一组数值的平均值，掐头去尾后再进行平均计算：

#include <stdio.h>

int main() {
    int n;
    float sum = 0, num;
    printf("请输入要计算平均值的数字个数：");
    scanf("%d", &n);

    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        printf("请输入第 %d 个数字：", i);
        scanf("%f", &num);
        if (i == 1 || i == n) {
            continue;
        }
        sum += num;
    }

    printf("掐头去尾计算的平均值为：%.2f\n", sum / (n - 2));
    return 0;
}

在此程序中，我们通过一个 for 循环来读取用户输入的数字，并且我们使用了一个 if 语句来跳过输入的第一个和最后一个数字，然后将剩余数字的和计算出来，最后通过除以数字的个数减去 2 来计算平均值。

相关问题

python设定卷积核，将卷积核内的像素点的像素值排序，对像素值掐头去尾求中间数据平均值

可以使用numpy库中的sort()函数和mean()函数来实现这个需求。具体实现步骤如下：

1. 首先读取图像并将其转换为灰度图像。
2. 构建卷积核，可以使用numpy库中的zeros()函数创建一个全零矩阵，然后在矩阵中心放置卷积核内的像素点。
3. 将卷积核应用于图像，使用numpy库中的convolve2d()函数实现卷积操作。
4. 对卷积核内的像素值进行排序，可以使用sort()函数。
5. 掐头去尾，即去掉排序后的前几个和后几个像素值，具体掐头去尾的像素点个数可以根据实际情况来确定。
6. 对剩余的像素值求平均值，可以使用mean()函数。

下面是示例代码，可以供参考：

import numpy as np
from scipy.signal import convolve2d
import cv2

# 读取图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 构建卷积核
kernel_size = 5
kernel = np.zeros((kernel_size, kernel_size))
kernel[int(kernel_size/2), :] = 1

# 应用卷积核
convolved = convolve2d(gray, kernel, mode='same')

# 对卷积核内的像素值进行排序
sorted_pixels = np.sort(convolved.flatten())

# 掐头去尾并求平均值
cut_len = 2
mean_value = np.mean(sorted_pixels[cut_len:-cut_len])

print(mean_value)

需要注意的是，这个方法只适用于卷积核内的像素点数量较少的情况，如果像素点数量很多，则需要使用更高效的算法来实现。

设定卷积核，将卷积核内的像素值进行排序，对像素值掐头去尾求中间数据的平均值，实现对视频的滤波 python

首先，我们需要导入OpenCV库用于视频处理和NumPy库用于数学计算。然后，我们可以使用cv2.VideoCapture()方法打开视频文件。接下来，我们可以使用while循环来读取视频的每一帧，对每一帧应用卷积核滤波，并将结果写入输出视频文件。在应用卷积核时，我们可以使用numpy的sort()方法对卷积核内的像素值进行排序，然后计算掐头去尾后的中间值，并将其作为滤波后的像素值。

下面是一个示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 定义卷积核
kernel_size = 9
kernel = np.ones((kernel_size, kernel_size), np.float32) / (kernel_size * kernel_size)

# 打开输入和输出视频文件
cap = cv2.VideoCapture('input.mp4')
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv2.VideoWriter('output.avi', fourcc, 25.0, (640, 360))

while cap.isOpened():
    # 读取一帧视频
    ret, frame = cap.read()
    if ret:
        # 应用卷积核滤波
        filtered_frame = cv2.filter2D(frame, -1, kernel)
        # 将滤波后的帧写入输出视频文件
        out.write(filtered_frame)
        # 显示滤波后的帧
        cv2.imshow('frame', filtered_frame)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    else:
        break

# 释放资源
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

注意：这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要调整卷积核的大小和形状，以及处理视频的帧率等参数。另外，如果视频文件较大，可能需要考虑分段读取和处理。