写一段自适应的python代码

def adaptive_python_code():
user_input = input("请输入一个数字：")
try:
num = float(user_input)
print("您输入的数字是：", num)
except ValueError:
print("您输入的不是数字！")

相关问题

帮我写一段自适应摄像头的python代码

抱歉，作为AI语言模型，我无法在物理设备上运行代码。但是，我可以为您提供一个示例代码，展示如何使用OpenCV库实现自适应摄像头：

import cv2

# 读取视频文件或使用摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 设置摄像头的分辨率和帧率
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1280)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 720)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FPS, 30)

# 初始化背景减除器
fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()

while True:
    # 读取一帧视频
    ret, frame = cap.read()

    # 对读取的帧进行预处理，例如去除噪声和平滑化
    frame = cv2.medianBlur(frame, 5)
    frame = cv2.GaussianBlur(frame, (5, 5), 0)

    # 应用背景减除器，获得二值化的前景掩码
    fgmask = fgbg.apply(frame)

    # 对前景掩码进行形态学操作，去除噪声和填充空洞
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3))
    fgmask = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
    fgmask = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

    # 计算前景掩码的轮廓
    contours, hierarchy = cv2.findContours(fgmask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 遍历轮廓，寻找符合条件的目标
    for contour in contours:
        # 计算轮廓的面积和外接矩形
        area = cv2.contourArea(contour)
        rect = cv2.boundingRect(contour)

        # 如果面积过小或过大，则忽略该轮廓
        if area < 100 or area > 10000:
            continue

        # 绘制外接矩形和中心点
        cv2.rectangle(frame, rect, (0, 255, 0), 2)
        x, y, w, h = rect
        cx, cy = x + w // 2, y + h // 2
        cv2.circle(frame, (cx, cy), 2, (0, 0, 255), -1)

    # 显示处理后的视频帧
    cv2.imshow('frame', frame)

    # 等待按键事件
    key = cv2.waitKey(1)
    if key == ord('q'):
        break

# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用了背景减除器来提取运动目标的前景，然后通过形态学操作和轮廓检测来进一步提取目标并绘制外接矩形和中心点。您可以根据实际需求进行修改和优化。

LMD自适应分解Python代码

LMD（Local Mean Decomposition，局部均值分解）是一种信号分解方法，用于将信号分解为多个局部均值和局部振幅成分。下面是一个基本的LMD自适应分解的Python代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def lmd_decomposition(signal, num_iterations=10, stopping_criteria=0.01):
    components = []
    residue = signal.copy()
    
    for iteration in range(num_iterations):
        local_mean = np.mean(residue)
        detail = residue - local_mean
        components.append(local_mean)
        
        if np.max(np.abs(detail)) < stopping_criteria:
            break
        
        residue = detail.copy()
    
    components.append(residue)
    
    return components

# 示例使用
# 生成一个示例信号
t = np.arange(0, 1, 0.01)
signal = np.sin(2 * np.pi * 5 * t) + np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + np.sin(2 * np.pi * 15 * t)

# 进行LMD分解
components = lmd_decomposition(signal)

# 绘制分解结果
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.subplot(len(components), 1, 1)
plt.plot(signal)
plt.title("Original Signal")

for i in range(len(components)):
    plt.subplot(len(components), 1, i+2)
    plt.plot(components[i])
    plt.title("Component {}".format(i+1))

plt.tight_layout()
plt.show()

这段代码中的`lmd_decomposition`函数接受一个信号作为输入，并使用LMD算法将信号分解为多个局部均值成分和一个残差成分。在每个迭代步骤中，计算信号的局部均值，并将其与原始信号相减得到细节成分。重复这个过程直到细节成分的振幅低于指定的停止条件。最后，返回所有的局部均值成分和残差成分。

在示例中，我们生成一个包含三个正弦波的示例信号，并使用LMD分解将其分解为三个局部均值成分和一个残差成分。然后，我们绘制原始信号和分解后的各个成分。