sk = 123456789
时间: 2024-05-30 17:05:55 浏览: 14
看起来这是一个赋值给变量的操作。sk = 123456789的意思是将整数123456789赋值给变量sk。这个操作可以让你在以后的代码中使用sk这个变量来代表这个整数。在Python中,变量名在赋值之前不需要声明。下面是一个例子来演示这个过程:
```python
sk = 123456789
print(sk) # 输出:123456789
```
如果在上述代码之后再次赋值给sk,那么变量sk将会代表新的值。在Python中,变量是动态类型的,这意味着你可以在不改变代码的情况下随时改变变量的类型。下面是一个将字符串赋值给sk的例子:
```python
sk = 'abc'
print(sk) # 输出:'abc'
```
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假设在满足安全渡河条件下sk=(lxk,lyk)为第k次渡河后左岸的的当前状态。初始状态记为s0 =(lx0,ly0).在第k次渡河后右岸的状态为tk=s0-sk=(rxk,ryk),其中rxk=lx0-lxk,ry0= ly0-lyk;在第k次渡河时小船上的状态为dk=(bxk,byk),则有状态转移方程: Sk= Sk-1+(-1)kdk, k=1,2,…
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希望我的回答能够帮助到你!
def get_map(Hist): # 计算概率分布Pr sum_Hist = sum(Hist) Pr = Hist / sum_Hist # 计算累计概率Sk Sk = [] temp_sum = 0 for n in Pr: temp_sum = temp_sum + n Sk.append(temp_sum) Sk = np.array(Sk) # 计算映射关系img_map img_map = [] for m in range(256): temp_map = int(255 * Sk[m] + 0.5) img_map.append(temp_map) img_map = np.array(img_map) return img_map
这段代码实现了一个图像处理中的灰度图像均衡化算法,具体解释如下:
1. 输入参数:一个一维的直方图数组Hist,该数组记录了图像中每个灰度级别的像素数目;
2. 计算概率分布:将直方图数组Hist归一化为概率分布Pr,即Pr[i] = Hist[i] / sum(Hist);
3. 计算累计概率:计算概率分布Pr的累计概率Sk,即Sk[i] = sum(Pr[0:i+1]),其中i的范围为0到255;
4. 计算映射关系:将累计概率Sk映射到0到255的整数范围内,得到一个映射关系img_map,其中img_map[i]表示灰度级别为i的像素在均衡化后的图像中的对应灰度级别;
5. 返回结果:将映射关系img_map作为函数的返回值。
该算法通过对图像的灰度级别进行重新分配,增加了图像对比度,使得图像更加清晰、明亮。