استيراد السيرة الذاتية2
استيراد numpy كـ np

# قم بتحميل صورة منظر المدينة
img = cv2.imread('cityscape.jpg')

# تحويل الصورة من BGR إلى مساحة الألوان HSV
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# حساب الرسم البياني لكل قناة
الصبغة والتشبع والقيمة = cv2.split(hsv)
hist_hue = cv2.calcHist([hsv],[0],None,[180],[0,180])
hist_saturation = cv2.calcHist([hsv],[1],لا شيء,[256],[0,256])
hist_value = cv2.calcHist([hsv],[2],None,[256],[0,256])

# ابحث عن قيمة الذروة لكل رسم بياني
peak_hue = np.argmax(hist_hue)
ذروة التشبع = np.argmax(hist_saturation)
قيمة الذروة = np.argmax(قيمة_التاريخ)

# حدد القناة ذات أعلى قيمة ذروة باعتبارها قناة اللون السائدة في صورة سيتي سكيب
إذا كانتpeak_hue>peak_saturation وpeak_hue>peak_value:
 print("استنادًا إلى الرسم البياني المحسوب، فإن اللون الأكثر شيوعًا في صورة سيتي سكيب هو ظلال اللون الأحمر.")
إليف الذروة_التشبع > الذروة_هوى وذروة_التشبع > قيمة_الذروة:
 print("استنادًا إلى الرسم البياني المحسوب، فإن اللون الأكثر شيوعًا في صورة سيتي سكيب هو ظلال اللون الأخضر.")
آخر:
 print("استنادًا إلى الرسم البياني المحسوب، تم تحديد اللون الأكثر شيوعًا في صورة سيتي سكيب على أنه ظلال من اللون الأزرق.")

# حساب متوسط ​​كثافة اللون في صورة سيتي سكيب
متوسط_الكثافة = np.mean(القيمة)
Average_intensity_rounded = round(average_intensity, 2)

# تحديد مستوى السطوع الكلي لصورة سيتي سكيب
إذا كان متوسط_الكثافة_تقريبًا < 64:
 مستوى السطوع = "منخفض"
إليف متوسط_الكثافة_تقريبية >= 64 ومتوسط_الكثافة_تقريبية < 192:
 Bright_level = "متوسط"
آخر:
 Bright_level = "عالي"

print("تحتوي صورة سيتي سكيب على متوسط ​​كثافة"، Average_Intensity_rounded، "ويمكن تصنيفها على أنها ذات"، Bright_level، "Brightness Level.")

# تحديد النسبة المئوية لصورة سيتي سكيب التي تغطيها المباني
الرمادي = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_، ثنائي = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
ملامح، _ = cv2.findContours(ثنائي، cv2.RETR_EXTERNAL، cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
Total_pixels = img.shape[0] * img.shape[1]
عدد وحدات البكسل = 0
للكفاف في ملامح:
    Building_pixels += cv2.contourArea(كفاف)
نسبة_المبنى = (عدد وحدات البكسل / إجمالي عدد وحدات البكسل) * 100

print("صورة المدينة مغطاة بالمباني تقريبًا"، round(percentage_building, 2), "percent.")
{"source": "argilla/distilabel-evol-prompt-collective", "kind": "synthetic", "evolved_from": "import cv2\nimport numpy as np\n\n# Load the image of a cityscape\nimg = cv2.imread('cityscape.jpg')\n\n# Convert the image from BGR to HSV color space\nhsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)\n\n# Calculate the histogram of each channel\nhue, saturation, value = cv2.split(hsv)\nhist_hue = cv2.calcHist([hsv],[0],None,[180],[0,180])\nhist_saturation = cv2.calcHist([hsv],[1],None,[256],[0,256])\nhist_value = cv2.calcHist([hsv],[2],None,[256],[0,256])\n\n# Find the peak value of each histogram\npeak_hue = np.argmax(hist_hue)\npeak_saturation = np.argmax(hist_saturation)\npeak_value = np.argmax(hist_value)\n\n# Identify the channel with the highest peak value as the dominant color channel in the cityscape image\nif peak_hue > peak_saturation and peak_hue > peak_value:\n print(\"Based on the calculated histogram, the most dominant color in the cityscape image is determined to be shades of red.\")\nelif peak_saturation > peak_hue and peak_saturation > peak_value:\n print(\"Based on the calculated histogram, the most dominant color in the cityscape image is determined to be shades of green.\")\nelse:\n print(\"Based on the calculated histogram, the most dominant color in the cityscape image is determined to be shades of blue.\")\n\n# Calculate the average color intensity in the cityscape image\naverage_intensity = np.mean(value)\naverage_intensity_rounded = round(average_intensity, 2)\n\n# Determine the overall brightness level of the cityscape image\nif average_intensity_rounded < 64:\n brightness_level = \"low\"\nelif average_intensity_rounded >= 64 and average_intensity_rounded < 192:\n brightness_level = \"medium\"\nelse:\n brightness_level = \"high\"\n\nprint(\"The cityscape image has an average intensity of\", average_intensity_rounded, \"and can be classified as having\", brightness_level, \"brightness level.\")"}