写一段pythong代码，获取昨天的日期，并获取7天前的日期，输出这两个数据

好的，以下是获取昨天和7天前日期的Python代码：

import datetime

# 获取当前日期
today = datetime.date.today()

# 获取昨天的日期
yesterday = today - datetime.timedelta(days=1)

# 获取7天前的日期
seven_days_ago = today - datetime.timedelta(days=7)

# 输出日期
print("昨天的日期为：", yesterday.strftime('%Y-%m-%d'))
print("7天前的日期为：", seven_days_ago.strftime('%Y-%m-%d'))

运行以上代码，输出将类似于：

昨天的日期为： 2021-08-17
7天前的日期为： 2021-08-10

相关问题

写一段pythong代码，获取今天的日期，并获取7天前的日期，输出这两个数据

好的，以下是获取今天日期和7天前日期的 Python 代码：

import datetime

# 获取今天日期
today = datetime.date.today()
print("今天的日期是:", today)

# 获取7天前的日期
days_ago = datetime.timedelta(days=7)
one_week_ago = today - days_ago
print("7天前的日期是:", one_week_ago)

输出结果如下：

今天的日期是: 2021-12-09
7天前的日期是: 2021-12-02

希望能够帮到你！

用pythong写一个消除两个灰度图之间的位移偏差的代码

当消除两个灰度图之间的位移偏差时，可以使用图像配准（image registration）的方法。以下是使用Python和OpenCV库进行图像配准的示例代码：

import cv2
import numpy as np

def align_images(image1, image2):
    # 转换为灰度图像
    gray1 = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray2 = cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 初始化ORB特征检测器
    orb = cv2.ORB_create()

    # 检测关键点和描述符
    keypoints1, descriptors1 = orb.detectAndCompute(gray1, None)
    keypoints2, descriptors2 = orb.detectAndCompute(gray2, None)

    # 初始化暴力匹配器
    matcher = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)

    # 寻找最佳匹配点对
    matches = matcher.match(descriptors1, descriptors2)
    matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)

    # 选择前10个匹配点对
    matches = matches[:10]

    # 提取匹配点对的坐标
    points1 = np.zeros((len(matches), 2), dtype=np.float32)
    points2 = np.zeros((len(matches), 2), dtype=np.float32)
    for i, match in enumerate(matches):
        points1[i, :] = keypoints1[match.queryIdx].pt
        points2[i, :] = keypoints2[match.trainIdx].pt

    # 计算透视变换矩阵
    M, _ = cv2.findHomography(points1, points2, cv2.RANSAC)

    # 对图像1进行透视变换，消除位移偏差
    aligned_image = cv2.warpPerspective(image1, M, (image1.shape[1], image1.shape[0]))

    return aligned_image

# 读取两个灰度图像
image1 = cv2.imread('image1.jpg')
image2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 对图像进行配准
aligned_image = align_images(image1, image2)

# 显示配准结果
cv2.imshow('Aligned Image', aligned_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请确保安装了OpenCV库，并将`image1.jpg`和`image2.jpg`替换为实际的图像文件路径。代码中使用了ORB特征检测器和暴力匹配器来寻找图像间的匹配点对，并通过计算透视变换矩阵来对图像1进行配准，以消除位移偏差。最终，显示配准结果。

注意：此代码基于两个灰度图像进行配准，如果输入的是彩色图像，请根据需要进行相应的修改。