IP Discover

Codigo para mostrar la IP de tu ordenador:

# Python Program to Get IP Address 
import socket

hostname = socket.gethostname() 
IPAddr = socket.gethostbyname(hostname) 
print("Name is:" + hostname) 
print("IP Address is:" + IPAddr) 

Fibonacci

Código de calculo de Fibonacci

#Fibonacci Code (100 first numbers) and calculate the PHI number
import array
c=array.array('f',(0 for i in range(0,100)))
lista={}
c[0]=1
c[1]=1
index=1
while index<99:      
    c[index+1]=c[index]+c[index-1]
    index =index +1
for i in c:
    print "%.0f" %i
print "Numero PHI: ",c[index]/c[index-1]

Python

Código para hacer multiplicaciones:

from random import randrange

A = int(randrange(10,99))
B = int(randrange(10,99))
print (str(A) + '*' + str(B) + '=')
Resultado= A * B
Valor = int(input())

if Resultado == Valor:
    print ("Correcto!")
else:
    print("Has fallado")

Seguidor Color Python y OpenCV

Código básico para hacer un seguidor de color:

import numpy as np
import cv2
 
def nothing(x):
    pass
# Creamos una variable de camara y asigamos la primera camara disponible con "0"
cap = cv2.VideoCapture(1)
cv2.namedWindow('Configuracion')
 
# Crearemos los controles para indicar el color que seguiremos
 
cv2.createTrackbar ('H min', 'Configuracion', 0,256,nothing)
cv2.createTrackbar ('H max', 'Configuracion', 0,256,nothing)
cv2.createTrackbar ('S min', 'Configuracion', 0,256,nothing)
cv2.createTrackbar ('S max', 'Configuracion', 0,256,nothing)
cv2.createTrackbar ('V min', 'Configuracion', 0,256,nothing)
cv2.createTrackbar ('V max', 'Configuracion', 0,256,nothing)
 
# Iniciamos el bucle de captura, en el que leemos cada frame de la captura
while(True):
    ret, frame = cap.read()
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) #Convertimos imagen a HSV
    
    # Asignamos las variables del rango de color que seguiremos
    Hmin = cv2.getTrackbarPos('H min', 'Configuracion')
    Hmax = cv2.getTrackbarPos('H max', 'Configuracion')
    Smin = cv2.getTrackbarPos('S min', 'Configuracion')
    Smax = cv2.getTrackbarPos('S max', 'Configuracion')
    Vmin = cv2.getTrackbarPos('V min', 'Configuracion')
    Vmax = cv2.getTrackbarPos('V max', 'Configuracion')
 
    # Aqui mostramos la imagen en blanco o negro segun el rango de colores.
    bn_img = cv2.inRange(hsv, np.array((Hmin,Smin,Vmin)), np.array((Hmax,Vmax,Smax)))
 
    # Limpiamos la imagen de imperfecciones con los filtros erode y dilate
    bn_img = cv2.erode (bn_img,cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(3,3)),iterations = 1)
    bn_img = cv2.dilate (bn_img,cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(5,5)),iterations = 1)
    # Localizamos la posicion del objeto
    M = cv2.moments(bn_img)
    
    if M['m00']>50000:
        cx = int(M['m10']/M['m00'])
        cy = int(M['m01']/M['m00'])
    # Mostramos un circulo verde en la posicion en la que se encuentra el objeto
        cv2.circle (frame,(cx,cy),20,(0,255,0), 2)
 
    # Creamos las ventanas de salida y configuracion
    cv2.imshow('Salida', frame)
    cv2.imshow('inRange', bn_img)
    cv2.imshow("h", frame[:,3:,0])
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): # Indicamos que al pulsar "q" el programa se cierre
        break
 
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()