用python写出5+3的代码
时间: 2023-02-07 13:34:58 浏览: 138
为了写出一个代码来输出数字 5 和 3,您可以使用 Python 的 print() 函数。
示例代码如下:
```
print(5)
print(3)
```
运行上述代码后,您将会在输出中看到数字 5 和 3。
如果您想要将这两个数字作为一个字符串输出,您可以使用 Python 的 str() 函数将它们转换为字符串,并使用加号来将它们连接起来。例如:
```
print(str(5) + str(3))
```
运行上述代码后,您将会在输出中看到字符串 "53"。
相关问题
用python写出1+2+3.+20的代码要求第一行是1=1,第二行是1+2=3,最后一行是1+2+3+4+..+20=210 每行都要显示
这个题目有点奇怪,但我猜测你想要一个类似下面的输出:
```
1=1
1+2=3
1+2+3=6
1+2+3+4=10
...
1+2+3+...+20=210
```
如果是这样,可以使用循环来实现:
```python
n = 20
total = 0
for i in range(1, n+1):
total += i
equation = '+'.join(str(j) for j in range(1, i+1))
print(f"{equation}={total}")
```
输出结果:
```
1=1
1+2=3
1+2+3=6
1+2+3+4=10
1+2+3+4+5=15
1+2+3+4+5+6=21
1+2+3+4+5+6+7=28
1+2+3+4+5+6+7+8=36
1+2+3+4+5+6+7+8+9=45
1+2+3+4+5+6+7+8+9+10=55
1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11=66
1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12=78
1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12+13=91
1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12+13+14=105
1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12+13+14+15=120
1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12+13+14+15+16=136
1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12+13+14+15+16+17=153
1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12+13+14+15+16+17+18=171
1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12+13+14+15+16+17+18+19=190
1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12+13+14+15+16+17+18+19+20=210
```
用python写YOLOV5+目标检测+单目测距
这个任务需要涉及到YOLOv5目标检测和单目测距两个部分,下面给出一个大致的实现步骤:
1. 安装YOLOv5并下载预训练权重。可以参考官方文档进行安装和权重下载。
2. 读取图像或视频,并使用YOLOv5进行目标检测。这里可以使用官方提供的detect.py脚本,也可以使用Python代码调用YOLOv5模型进行目标检测。
3. 对检测到的目标进行单目测距。可以使用OpenCV中的相机标定方法获取相机内参和外参等参数,然后通过目标在图像中的位置和相机参数,计算目标到相机的距离。具体实现可以参考OpenCV官方文档。
4. 将检测到的目标和距离信息绘制在图像上。可以使用OpenCV中的绘图函数进行绘制。
下面是一个大致的Python代码实现:
```python
import cv2
import numpy as np
import torch
# 安装YOLOv5并下载预训练权重,这里使用torch.hub方式加载模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)
# 读取图像或视频
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
# 相机参数设置(可以通过相机标定获取)
fx = 1000
fy = 1000
cx = 960
cy = 540
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 使用YOLOv5进行目标检测
results = model(frame)
# 获取检测到的目标信息
boxes = results.xyxy[0].numpy()
confs = results.xyxy[0][:, 4].numpy()
classes = results.xyxy[0][:, 5].numpy().astype(np.int)
# 对每个目标进行单目测距
for i in range(len(boxes)):
x1, y1, x2, y2 = boxes[i]
conf = confs[i]
cls = classes[i]
# 计算目标到相机的距离
w = x2 - x1
h = y2 - y1
z = (fx * w) / (2 * (x2 - cx))
distance = z / 1000 # 将单位转换为米
# 在图像上绘制目标和距离信息
cv2.rectangle(frame, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(frame, f'{cls} {distance:.2f}m', (int(x1), int(y1 - 10)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2, cv2.LINE_AA)
cv2.imshow('frame', frame)
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
注意:这里只是一个简单的示例代码,实际运行可能还需要进行一些调整和优化。另外,由于YOLOv5模型是通过PyTorch实现的,因此在安装和使用时需要注意PyTorch版本和环境的配置。
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