Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как создать коллаж в JES

У меня есть проект по созданию коллажа из 6 копий изображения, некоторые из которых перевернуты, некоторые изменены в цвете и т. д. Я совершенно новичок во всем этом и почти не понимаю, что делаю. Я написал свой код, но когда я тестирую его в JES и использую команду explore(newpicture), появляется белое поле с названием «Нет». Я пытался возиться с этим, но застрял. У меня есть все мои определения до этого для переворачивания, изменения процентов цвета и т. Д. Я предполагаю, что моя проблема в том, что я неправильно тестирую или это с моим смещением или кодом коллажа ниже. Для тестирования ввожу:

    verticalPicture = flipVertically(myPict)
    redPicture = matchRedToGreen(myPict)
    negativePicture = negative(myPict)
    bluePicture = clearBlue(myPict)
    clockwisePicture = rotateC90(myPict)
    newpicture = makeCollage(myPict)
    explore(newpicture)

def offsetPicture(littlePicture, bigPicture, xOffset, yOffset):
  for aPixel in getPixels(myPict):
  littleX = getX(aPixel)
  littleY = getY(aPixel)
  bigX = littleX + xOffset
  bigY = littleY + yOffset
  bigPicturePixel = getPixel (bigPicture, bigX, 375)
  setColor(bigPicturePixel, getColor (aPixel))

def makeCollage(myPict):
 newWidth = 3*getWidth(myPict)
 newHeight = 2*getHeight(myPict)
 bigPicture = makeEmptyPicture(newWidth, newHeight)
 offsetPicture(littlePicture, bigPicture, 0, 0)
 offsetPicture(clockwisePicture, bigPicture, getWidth(myPict), 0)
 offsetPicture(redPicture, bigPicture, 0, getHeight(myPict))
 offsetPicture(bluePicture, bigPicture, 2*getWidth(myPict), 0)
 offsetPicture(verticalPicture, bigPicture, getWidth(myPict), getHeight(myPict))
 offsetPicture(negativePicture, bigPicture, 2*getWidth(myPict), 2*getHeight(myPict))
return (bigPicture)
13.09.2014

Ответы:


1

В вашем коде есть несколько ошибок отступов. Я не знаю, является ли это результатом копирования и вставки вашего кода в Stack Overflow.

Найдены ошибки:

  • Оператор return оператора makeCollage() должен иметь отступ еще на один пробел.
  • Операторы после цикла for в offsetPicture() должны иметь отступ.

Также следующие строки кода у вас были вверху. Эти строки должны идти после того, как вы определили свои функции.

verticalPicture = flipVertically(myPict)
redPicture = matchRedToGreen(myPict)
negativePicture = negative(myPict)
bluePicture = clearBlue(myPict)
clockwisePicture = rotateC90(myPict)
newpicture = makeCollage(myPict)
explore(newpicture)
13.09.2014
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..