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Esercizi di Programmazione in Python: Telecamera, Alberi Binari e Wordle - Prof. Paolucci, Prove d'esame di Fondamenti di informatica

Esercizi in preparazione per l'esame di Fondamenti di Informatica, programmazione in Python. Appello 27/10/2020

Tipologia: Prove d'esame

2020/2021

In vendita dal 29/06/2022

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Appello 27/10/2020
'''
Si definisca una classe Telecamera con attributi altezza e larghezza.
Si implementi un metodo get_frame() che restituisca una matrice a valori random
tra 0 e 255 con altezza e larghezza della Telecamera.
Si ricordi che random.randint(MIN, MAX) restituisce un numero intero tra MIN e MAX.
Si implemementi una funzione che dati un oggetto telecamera e due soglie SP ed SN,
stampi un mesaggio di allarme ogni volta che viene rilevato un movimento.
Un movimento è rilevato quando il numero di pixel tra due frame successivi con differenza
maggiore di SP sia maggiore di SN.
'''
import random
class Telecamera:
def __init__(self, altezza, larghezza):
self.altezza = altezza
self.larghezza = larghezza
def get_frame(self):
m = []
for i in range(self.altezza):
r = []
for j in range(self.larghezza):
pixel = random.randint(0,255)
r.append(pixel)
return m
def frame_diff(c, soglia_pixel, soglia_numero):
f1= c.get_frame()
pf3

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Scarica Esercizi di Programmazione in Python: Telecamera, Alberi Binari e Wordle - Prof. Paolucci e più Prove d'esame in PDF di Fondamenti di informatica solo su Docsity!

Appello 27/10/ ''' Si definisca una classe Telecamera con attributi altezza e larghezza. Si implementi un metodo get_frame() che restituisca una matrice a valori random tra 0 e 255 con altezza e larghezza della Telecamera. Si ricordi che random.randint(MIN, MAX) restituisce un numero intero tra MIN e MAX. Si implemementi una funzione che dati un oggetto telecamera e due soglie SP ed SN, stampi un mesaggio di allarme ogni volta che viene rilevato un movimento. Un movimento è rilevato quando il numero di pixel tra due frame successivi con differenza maggiore di SP sia maggiore di SN. ''' import random class Telecamera: def init(self, altezza, larghezza): self.altezza = altezza self.larghezza = larghezza def get_frame(self): m = [] for i in range(self.altezza): r = [] for j in range(self.larghezza): pixel = random.randint(0,255) r.append(pixel) return m def frame_diff(c, soglia_pixel, soglia_numero): f1= c.get_frame()

while True: f2 = c.get_frame() count = 0 for i in range(len(f1)): for j in range(len(f1[0])): diff = abs(f1[i][j]-f2[i][j]) #abs = valore assoluto if diff > soglia_pixel: count += if count > soglia_numero: print('MOTION!') else: print('N0 MOTION!') f1 = f #%% ''' Dato un alber binario di ricerca si scriva una funzione che stampi la mediana dei valori contenuti. ''' from tree import * bst = populate_tree_from([3, 10, 1, 2, 8]) #la mediana è 3 def tree_to_list(node, l=[]): if node: tree_to_list(node.left, l) l.append(n.data) tree_to_list(node.right, l) return l def get_median(root):