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python绘制一个图形示例源码(tkinter)
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python实现A*和双向A*(启发式搜索)
1. 实验目的 1) 掌握搜索算法的基本设计思想与方法, 2) 掌握A*算法的设计思想与方法, 3) 熟练使用高级编程语言实现搜索算法, 4) 利用实验测试给出的搜索算法的正确性。 1. 实验问题 寻路问题。以图1为例,输入一个方格表示的地图,要求用A*算法找到并输出从起点(在方格中标示字母S)到终点(在方格中标示字母T)的代价最小的路径。有如下条件及要求: 1) 每一步都落在方格中,而不是横竖线的交叉点。 2) 灰色格子表示障碍,无法通行。 3) 在每个格子处,若无障碍,下一步可以达到八个相邻的格子,并且只可以到达无障碍的相邻格子。其中,向上、下、左、右四个方向移动的代价为1,向四个斜角方向移动的代价为 √2。 4) 在一些特殊格子上行走要花费额外的地形代价。比如,黄色格子代表沙 漠,经过它的代价为4;蓝色格子代表溪流,经过它的代价为2;白色格子为普通地形,经过它的代价为0。 5) 经过一条路径总的代价为移动代价 地形代价。其中移动代价是路径上所做的所有移动的代价的总和;地形代价为路径上除起点外所有格子的地形代价的总和。
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python实现登录注册-图片文字识别
python实现登录注册-图片文字识别(基于百度api) 均为新手级别示例,基于tkinter
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线性回归模型代码演示
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基础路径规划A*算法python实现
基础路径规划A*算法python实现
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伟哥的python私房菜(中国程序员).epub
前有《鸟哥的Linux私房菜》,今有伟哥的python私房菜。伟哥对鸟哥,都是不可或缺的好基友,一天一粒,保证你无限活力。 Python具有易读、易学、易维护、可移植性、跨平台等特点,在最近几年深受欢迎而迅速崛起。python属于所想即所得的语言,实现功能简单浅显易懂。但是Python的创立者有意设计了限制性很强的语法,使得不好的编程习惯都不能通过编译,本书主要是笔者在实践中所遇到的经常使用的技巧性文章,希望对读者有所帮助。 作者:菜鸟飞不动链接:https://www.jianshu.com/p/980d4a399d71来源:简书著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
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python 绘制三维直线图(plot 3d trajectory)
绘制三维直线图,将飞机飞行的航迹用(经度,纬度和高度)来描述
- 2021-03-20 23:19:17下载
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网络爬虫(pachong_anjuke.py)
:爬取网站数据,基于 selenium.webdriver
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Word助手(项目源码下载)-Python项目开发案例集锦08.zip
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python实现钱币检测(canny和hough)
【实例简介】
目 录
1 实验整体步骤 2
1.1 Main函数 2
1.2 Canny算法 2
1.3 Hough算法 2
2 算法介绍 3
2.1 Canny算法 3
2.1.1 使用高斯滤波器滤波 3
2.1.2 计算图像的梯度图并获得梯度方向 3
2.1.3 对梯度图进行非极大化抑制 3
2.1.4 使用双阈值法获得最终的边缘图 4
2.2 Hough算法 4
2.2.1 建立参数空间 5
2.2.2 依据边缘点的梯度方向对参数空间进行投票 5
2.2.3 依据预设定的投票阈值筛选出初步结果 5
2.2.4 对已筛选出的结果进行非极大化抑制 5
3 代码实现 5
3.1 Main函数 6
3.2 Canny算法 6
3.3 Hough算法 10
4 实验结果与分析 12
4.1 实验结果 12
4.2 各个参数对于最终定位结果的影响 14
4.2.1 Canny算法 14
4.2.2 Hough算法 14
附录 15
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