请用python代码写一个将列表中相邻的两个元素做除法的代码

可以使用以下python代码实现：

def divide_adjacent_items(lst):
    return [lst[i] / lst[i+1] for i in range(len(lst)-1)]

# 示例
lst = [10, 5, 2, 1]
print(divide_adjacent_items(lst))  # 输出 [2.0, 2.5, 2.0]

相关问题

用python写一个光流法估计相机位姿的程序

### 回答1：
光流法是一种基于图像序列的运动估计方法，可以用于估计相机的位姿。下面是一个用Python编写的光流法估计相机位姿的程序：1. 导入必要的库```python
import cv2
import numpy as np

def estimate_pose(prev_img, curr_img, K):
    # 计算光流
    prev_gray = cv2.cvtColor(prev_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    curr_gray = cv2.cvtColor(curr_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prev_gray, curr_gray, None, .5, 3, 15, 3, 5, 1.2, )    # 提取特征点
    prev_pts = cv2.goodFeaturesToTrack(prev_gray, maxCorners=100, qualityLevel=.3, minDistance=7)
    curr_pts, status, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(prev_gray, curr_gray, prev_pts, None)    # 去除错误的特征点
    good_prev_pts = prev_pts[status == 1]
    good_curr_pts = curr_pts[status == 1]    # 计算本质矩阵
    E, mask = cv2.findEssentialMat(good_prev_pts, good_curr_pts, K, cv2.RANSAC, .999, 1.)    # 分解本质矩阵
    _, R, t, _ = cv2.recoverPose(E, good_prev_pts, good_curr_pts, K)    return R, t

# 读取图像
prev_img = cv2.imread('prev.png')
curr_img = cv2.imread('curr.png')# 相机内参
K = np.array([[fx, , cx], [, fy, cy], [, , 1]])# 估计相机位姿
R, t = estimate_pose(prev_img, curr_img, K)print('旋转矩阵：\n', R)
print('平移向量：\n', t)

### 回答2：
光流法（Optical Flow）是一种通过分析图像序列中像素的运动，来估计相机位姿的方法。下面是一个使用Python编写的简单光流法估计相机位姿的程序示例：

import cv2
import numpy as np

def estimate_camera_pose(prev_frame, curr_frame):
# 转换为灰度图
prev_gray = cv2.cvtColor(prev_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
curr_gray = cv2.cvtColor(curr_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用OpenCV的光流法算法估计光流向量
flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prev_gray, curr_gray, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0)

# 计算光流向量的平均值
avg_flow = np.mean(flow, axis=(0, 1))

# 估计相机的平移和旋转
translation = avg_flow[:2] # 平移向量
rotation = np.array([0, 0, avg_flow[2]]) # 旋转向量（绕z轴旋转）

return translation, rotation

# 加载视频
cap = cv2.VideoCapture("path_to_video.mp4")

# 读取第一帧
ret, prev_frame = cap.read()

while True:
# 读取下一帧
ret, curr_frame = cap.read()

if not ret:
break

# 估计相机位姿
translation, rotation = estimate_camera_pose(prev_frame, curr_frame)

# 输出位姿
print("平移向量：", translation)
print("旋转向量：", rotation)

# 更新上一帧图像
prev_frame = curr_frame

# 释放视频流
cap.release()

上述程序利用OpenCV中的`cv2.calcOpticalFlowFarneback`函数进行光流法计算，获取图像间的光流向量。然后，通过计算光流向量的平均值，得到相机的平移向量和旋转向量，这样就可以估计相机的位姿了。  

### 回答3：
光流法是计算机视觉中常用的一种方法，用于估计移动相机在连续图像帧中的位姿变化。下面是使用Python编写光流法估计相机位姿的简单程序示例：

1. 导入所需的库和模块：

import cv2
import numpy as np

2. 定义函数来获取相机位姿：

def get_camera_pose(prev_image, curr_image):
# 将图像转为灰度图
prev_gray = cv2.cvtColor(prev_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
curr_gray = cv2.cvtColor(curr_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用光流法计算特征点的移动
prev_pts = cv2.goodFeaturesToTrack(prev_gray, maxCorners=100, qualityLevel=0.3, minDistance=7)
curr_pts, status, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(prev_gray, curr_gray, prev_pts, None)

# 选择只在移动点上的特征点
prev_pts = prev_pts[status == 1]
curr_pts = curr_pts[status == 1]

# 计算相机的位姿变化
E, mask = cv2.findEssentialMat(curr_pts, prev_pts)
_, R, t, _ = cv2.recoverPose(E, curr_pts, prev_pts)

return R, t

3. 读取图像帧并调用函数获取相机位姿：

# 读取图像帧
prev_image = cv2.imread('prev_frame.png')
curr_image = cv2.imread('curr_frame.png')

# 获取相机位姿
R, t = get_camera_pose(prev_image, curr_image)

# 打印位姿
print("位姿旋转矩阵：\n", R)
print("位姿平移向量：\n", t)

以上是一个简单的用Python编写的光流法估计相机位姿的程序示例。请注意，该示例并没有包括光流法的算法细节和相机位姿的精确计算，只提供了一个基本框架供参考。实际的光流法算法和相机位姿估计可能需要更复杂的实现和参数调整。

用python写一个输入4个坐标，依次连线形成折线，将折线加宽2个单位后，形成闭合图形，输出闭合图形坐标的程序

这里提供一种实现方式：

import numpy as np

# 输入4个坐标
coords = []
for i in range(4):
    x, y = map(int, input("请输入第{}个点的坐标（用逗号分隔）：".format(i+1)).split(','))
    coords.append((x, y))

# 构造折线的节点
nodes = []
for i in range(3):
    x1, y1 = coords[i]
    x2, y2 = coords[i+1]
    dx, dy = x2-x1, y2-y1
    nodes.append((x1+dy, y1-dx))
    nodes.append(coords[i+1])
nodes.append(nodes[0])  # 添加起点，构成闭合折线

# 将折线加宽
offset = 2
vertices = []
for i in range(1, len(nodes)):
    x1, y1 = nodes[i-1]
    x2, y2 = nodes[i]
    dx, dy = x2-x1, y2-y1
    length = np.sqrt(dx**2 + dy**2)
    dx, dy = dx/length, dy/length
    vertices.append((x1+dy*offset, y1-dx*offset))
    vertices.append((x2+dy*offset, y2-dx*offset))
vertices.append(vertices[0])  # 添加起点，构成闭合图形

# 输出闭合图形坐标
print("闭合图形坐标：")
for x, y in vertices:
    print("({}, {})".format(int(x), int(y)))

解释一下代码的思路：

1. 首先输入4个坐标，保存到`coords`列表中。
2. 接着将4个坐标依次连线构成折线。具体做法是，对于相邻的两个坐标，计算出它们之间的向量，然后将该向量顺时针旋转90度，再将其加到起点和终点处，从而得到两个新的节点。这样就将原来的线段变成了两个线段，它们的宽度比原来的折线宽2个单位。
3. 将所有节点保存到`nodes`列表中，并在末尾添加一个起点，构成一个闭合折线。
4. 对闭合折线进行加宽，具体做法是，对于相邻的两个节点，计算出它们之间的向量，并将该向量顺时针旋转90度（这里采用了单位向量的方式，从而避免了除法运算），然后将该向量乘以加宽的偏移量2，再分别加到起点和终点处，从而得到两个新的顶点。
5. 将所有顶点保存到`vertices`列表中，并在末尾再添加一个起点，构成一个闭合图形。
6. 最后输出闭合图形的顶点坐标。注意，这里将顶点的坐标转换为整数，因为题目要求输出的坐标是整数。