Python数字金字塔第一行1第二行121第3行12321
时间: 2023-05-27 16:05:04 浏览: 88
以下是Python程序实现:
```python
n = int(input("请输入金字塔的层数:"))
for i in range(1, n+1):
for j in range(1, n-i+1):
print(" ", end="")
for j in range(1, i+1):
print(j, end="")
for j in range(i-1, 0, -1):
print(j, end="")
print()
```
运行结果:
```
请输入金字塔的层数:5
1
121
12321
1234321
123454321
```
相关问题
Python字母金字塔第一行A第二行ABC第3行ABCDE
以下是Python代码实现:
```python
n = int(input("请输入行数:"))
for i in range(1, n+1):
for j in range(1, i+1):
print(chr(64+j), end="")
print()
```
输出结果:
```
请输入行数:5
A
AB
ABC
ABCD
ABCDE
```
python在sift特征提取的方法中提取高斯金字塔第二层的特征点
在python中使用OpenCV库进行sift特征提取,可以通过以下步骤提取高斯金字塔第二层的特征点:
1. 导入OpenCV库
```python
import cv2
```
2. 读取图像
```python
img = cv2.imread('image.jpg')
```
3. 创建SIFT对象
```python
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
```
4. 计算关键点和描述符
```python
kp, des = sift.detectAndCompute(img, None)
```
其中,kp表示关键点,des表示描述符。
5. 选择第二层的关键点
```python
kp_second = []
for k in kp:
if k.octave == 1:
kp_second.append(k)
```
其中,kp.octave表示关键点所在的金字塔层数,从0开始计数,因此第二层的octave值为1。
6. 绘制关键点
```python
img_kp = cv2.drawKeypoints(img, kp_second, None)
cv2.imshow('keypoints', img_kp)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这样就可以在图像上绘制出第二层的关键点了。