浙教版 (2019)必修1 数据与计算3.3 简单算法及其程序实现优质课ppt课件

这是一份浙教版 (2019)必修1 数据与计算3.3 简单算法及其程序实现优质课ppt课件，共14页。PPT课件主要包含了答题卡填涂识别，rgb，grayscal，抽象建模，设计算法，核心要素，数学建模，col，row等内容，欢迎下载使用。

3.1 用计算机解决编程问题的一般过程
3.2 Pythn语言程序设计
3.3 简单算法及程序实现
答题卡一般采用2B铅笔填涂，填涂好的答题卡经过扫描后得到相应的数字化图像，再通过光学识别，完成答题卡信息数据的采集、分析与统计。计算机是如何判断答题卡中哪些信息点被填涂了呢?
计算机如何判断答题卡中的哪些信息点被填涂了
计算机如何判断答题卡中信息点是否被填涂？
判断该信息点是否被填涂
涂黑像素点是否达到比例
将彩色RGB图像转换为灰度值
gray _scale = 0.299r+0.587g+0.114*b
给定颜色初值:输入某像素在RGB颜色模式下的各颜色分量。转换颜色模式:将彩色(RGB颜色模式)值转化成灰度值。判定黑、白颜色:若灰度值小于132,则判定为黑色;否则判定为白色。
frm PIL imprt Imageimg=Image.pen("RGB.bmp")print(img.size)pix=img.lad()x=int(input("请输入x坐标："))y=int(input("请输入y坐标："))r,g,b=pix[x,y]print(r,g,b)gray_scale=_______________________________if __________________: print("黑",end=" ")else: print("白",end=" ")
0.299*r+0.587*g+0.114*b
gray_scale<=132
(1)抽象与建模判断某信息点是否被填涂与该信息点区域中的黑色像素数量有关。当黑色像素数量达到一定比例(如黑色像素的数量不少于该信息点区域内所有像素数量的64%)，则认定该信息点被填涂。
灰度值gray_ scale黑色像素点数量c信息点总像素n
①逐一列举某信息点中的各个像素。②检验当前像素颜色，如果是黑色，黑色像素的数量加1。③输出该信息点中黑色像素总数。
ttal_width=fill_width+space_width ttal_height=fill_height+space_height
x=x_start+ttal_width*cl y=y_start+ttal_height*rw
fr cl in range(num_length): fr rw in range(10): x=x_start+ttal_width*cl y=y_start+ttal_height*rw if fill_judge(x,y)==True: number=______________ break else: number=number+"#"
number+str(rw)