Итеративное тестирование и уточнение кода на Python для компьютерного зрения

Часть 2: Итеративное тестирование и уточнение

Реализация кода: Реализуйте самое сильное кандидатное правило в виде Python-функции. Функция должна принимать 2D numpy массив на входе и возвращать 2D numpy массив на выходе.

Тщательное тестирование: Протестируйте свой код на всех обучающих примерах. Единственная неудача указывает на неправильное правило.

Анализ обратной связи: Если ваш код не работает, внимательно проанализируйте обратную связь. Определите конкретные примеры, которые не прошли, и характер ошибок. Используйте операторы print для отладки промежуточных значений и проверки ваших предположений.

Уточнение гипотезы: На основе обратной связи уточните свое правило преобразования. Это может включать корректировку параметров, добавление новых условий или полный отказ от правила и начало с новой гипотезы.

Повторение: Продолжайте этот итеративный процесс кодирования, тестирования и уточнения, пока не найдете правило, которое работает для всех обучающих примеров. Не сдавайтесь, пока не найдете правильное решение.

Часть 3: Рекомендации по кодированию

Доступные библиотеки: Вы можете использовать numpy, cv2 (OpenCV) и любую библиотеку из стандартной библиотеки Python.

Техники компьютерного зрения: Рассмотрите использование cv2 для задач, связанных с обнаружением объектов, обнаружением краев или фильтрацией изображений.

Вспомогательные функции: Пишите переиспользуемые вспомогательные функции для улучшения модульности и читаемости кода.

Обработка ошибок: Реализуйте надежную обработку ошибок для корректного управления граничными случаями и недопустимыми входными данными.

Ясность кода: Пишите чистый, хорошо документированный код с осмысленными именами переменных и комментариями. Код должен быть максимально кратким.

Часть 4: Требования к выходным данным

Формат вывода:

Начните с краткого абзаца, объясняющего предложенное решение, за которым следует раздел с Python-кодом.

Вы должны предоставить вывод кода, представляющий вашу лучшую попытку. Не сдавайтесь и не отказывайтесь производить код.

Раздел кода должен быть единым, валидным блоком Python-кода в формате markdown с огражденным блоком кода и ничем больше.

Основная функция преобразования должна иметь сигнатуру def transform(grid: np.ndarray) -> np.ndarray.

Документируйте реализованное правило преобразования в docstring функции transform.

Не включайте блок __name__ == "__main__". Это будет добавлено позже пользователем. Вы пишете библиотечную функцию.

Примеры...

Подписывайтесь на Telegram Korenev AI - GPT в тапочках🩴.