Python數(shù)學(xué)應(yīng)用之計算矩形的周長和面積

在日常生活中,我們經(jīng)常會需要去計算周長或者面積.雖然說難度不大,但是很多時候在寫程序的時候,比如一張圖片的面積,或者頁面布局的時候也是會需要用到的.

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#定義計算矩形周長的函數(shù)

def? girth(width,height):

return (width+height)*2

#定義計算矩形面積的函數(shù)

def area(width,height):

return width*height

if __name__ =='__main__':

print(area(10,20))

print(girth(25,50))

62.83

706.86

python 用函數(shù)求矩形面積和周長

def fun1(x, y):

#面積

return x * y

def fun2(x, y):

#周長

return 2 * (x +y)

怎么用python計算長方形面積并保留兩位小數(shù)

用python計算長方形面積并保留兩位小數(shù)，需要使用Python中字符串格式化的方法或者round()函數(shù)的方法。

1、打開python的編輯器pycharm，并為這個程序?qū)懮献⑨尩膬?nèi)容，新建一個變量a，利用round函數(shù)將a的值保留2位數(shù)。

2、假設(shè)area為存儲結(jié)果的變量，操作方法如下：字符串格式化：area=float("%.2f".area)。

python,get_rect()的作用是什么，外接矩形又是什么意思？

你問的應(yīng)該是pygame.Surface.get_rect（）,這個函數(shù)返回當前面的一個長方形。

例如'mysurf.get_rect(center=(100,100))，你會創(chuàng)建一個位于surface中央的長方形。

外接矩形說的一般是某個輪廓的最小外接矩形，就是最小的能包含那個輪廓的矩形。

創(chuàng)建一個python模版,包含兩個函數(shù)一個計算長方形面積一個計算長方形周長？

可以使用如下代碼創(chuàng)建一個Python模板，包含兩個函數(shù)：一個計算長方形面積的函數(shù)，一個計算長方形周長的函數(shù)。

# 定義一個函數(shù)，用于計算長方形的面積

def rectangle_area(length, width):

return length * width

# 定義一個函數(shù)，用于計算長方形的周長

def rectangle_perimeter(length, width):

return 2 * (length + width)

在這段代碼中，“rectangle_area”函數(shù)用于計算長方形的面積，“rectangle_perimeter”函數(shù)用于計算長方形的周長。兩個函數(shù)都接收兩個參數(shù)：長方形的長和寬。

要使用這兩個函數(shù)，可以使用如下代碼：

# 輸入長方形的長和寬

length = float(input('請輸入長方形的長：'))

width = float(

OpenCV Python實現(xiàn)旋轉(zhuǎn)矩形的裁剪

環(huán)境

矩形操作是我們在 OpenCV 里最常用的操作，其中最為常見的就是包圍框（ Bounding Box ）和旋轉(zhuǎn)矩形（ Rotated Box ）。 其中包圍框是最為常見的，對應(yīng) OpenCV 中的 boundingRect() ，使用正矩形框處物體，一般多用在目標檢測中。使用包圍框框柱目標物體，這種操作比較簡單，但是通常框中也會有一些其他的區(qū)域。其次就是使用旋轉(zhuǎn)矩形，也叫最小外接矩形，對應(yīng) OpenCV 中的 minAreaRect() ，用來使用旋轉(zhuǎn)矩形最大限度的框出目標物體，減小背景干擾，在 OCR 任務(wù)中較為常用。

minAreaRect() 返回了所需區(qū)域的最小斜矩形的參數(shù)，與包圍框直接返回四個頂點的坐標不同，最小外接矩形返回的是矩形的 ((x, y), (w, h), angle) ，對應(yīng)了矩形的中心，寬度，高度和旋轉(zhuǎn)角度。

旋轉(zhuǎn)角度 angle 是水平軸（ x 軸）逆時針旋轉(zhuǎn)，與碰到的矩形的第一條邊的夾角。并且這個邊的邊長是 width ，另一條邊邊長是 height 。也就是說，在這里 width 與 height 不是按照長短來定義的。

在 OpenCV 中，坐標系原點在左上角，相對于 x 軸，逆時針旋轉(zhuǎn)角度為負，順時針旋轉(zhuǎn)角度為正，所以函數(shù) minAreaRect() 返回的角度范圍時 [-90~0) 。想象一個平放的長矩形，調(diào)用 minAreaRect() 返回的角度為 -90 度。如果我們旋轉(zhuǎn)圖像，直到矩形樹立起來，這是調(diào)用 minAreaRect() 得到的角度依然是 -90 度。

第一種裁剪旋轉(zhuǎn)矩形的方法是通過仿射變換旋轉(zhuǎn)圖像的方式。

仿射變換( Affine Transformation ) 是一種二維坐標到二維坐標之間的線性變換，保持二維圖形的“平直性”（ straightness ，即變換后直線還是直線不會打彎，圓弧還是圓弧）和“平行性”（ parallelness ，其實是指保二維圖形間的相對位置關(guān)系不變，平行線還是平行線，相交直線的交角不變。）。

計算過程：

如果不做邊長和角度的判斷，則只會沿著 x 軸的順時針方向做相同大小角度的旋轉(zhuǎn)，不能保證旋轉(zhuǎn)后的視角是正確的視角：

根據(jù)任務(wù)目標的類型，做邊長和角度的判斷并進行相應(yīng)的調(diào)整，可以保證旋轉(zhuǎn)后的視角是正確的視角：

第二種裁剪旋轉(zhuǎn)矩形的方法是通過透視變換直接將旋轉(zhuǎn)矩形的四個頂點映射到正矩形的四個頂點。

透視變換( Perspective Transformation )是將圖片投影到一個新的視平面( Viewing Plane )，也稱作投影映射( Projective Mapping )。

計算過程：

以上兩種方法都可以用來摳取旋轉(zhuǎn)矩形的內(nèi)容。仿射變換方法需要預(yù)先對整張圖進行旋轉(zhuǎn)，通過觀察旋轉(zhuǎn)后的圖像可以發(fā)現(xiàn)，有一部分圖像被旋轉(zhuǎn)出了圖像邊界，如果你要摳取的目標正好在圖像邊緣附近，那么很容易出界導(dǎo)致圖像摳取的缺失。同時我們需要對寬、高和角度做出動態(tài)的調(diào)整；透視變換的方法直接對摳取區(qū)域進行了映射，這種方法可以省略旋轉(zhuǎn)的步驟，并且不會出現(xiàn)摳取內(nèi)容的缺失。同時我們只需要對4個頂點之間的映射關(guān)系做好定義即可，不需要考慮角度的問題。相對的，透視變換相對于仿射變換計算量更大一些，不過這在 c++ 的底層實現(xiàn)上帶來的時延差距小于 ms 。

網(wǎng)站標題：vb.net七慘計算的簡單介紹
標題來源：http://chinadenli.net/article36/hcjspg.html

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