JRBRO, ну потому что ты полную ерунду творишь.
imread() принимает два параметра: путь к файлу и флаги режима считывания (обычно cv2.IMREAD_COLOR, чтобы получить BGR-изображение).
Ты передаёшь в неё первым параметром директорию, а вторым имя файла.
Читай про os.path.join().
Ewexon, ну и с чего ты взял, что доступ к переменным в модуле делается через оператор []? Открой учебник Питона, что ли. Там обычная точечная нотация, т.е. config.CHANNEL_LOGIN.
Но это, конечно, если у тебя config.py имеет вид
kovurado, да всё равно зачем. Запускать произвольный код вне JS-песочницы ни один современный браузер не позволяет, и точка. Эксплоиты находятся, конечно, но такие вещи обычно патчат быстро. Так что запустить код на питоне на клиентской машине ты не сможешь.
Запустить его на сервере, когда клиент обратится к странице - можно. Я написал выше, как.
Луиджи Вампа, это намёк, что стоит модифицировать команду так, чтобы она имела задержку, и прочитать, что же она выводит. Судя по формулировке вопроса, автор не догадался это сделать.
Например, os.system('php artisan websockets:serve & pause') должно дать такой результат.
Если же изменить команду не получается, можно использовать модуль subprocess - он предоставляет средства для перехвата вывода дочернего процесса, после чего этот вывод можно будет отобразить в удобном нам виде.
Дьявол, как всегда, в деталях. Что такое "рационально"?
Наименьшее количество монет?
Наименьшее количество типов момент?
По возможности сохранять пропорцию разных монет в ящике, для обслуживания других клиентов?
Всё сразу?
F1azy, не выделываться с выражениями внутри фигурных скобок, а поместить каждое выражение в переменную и вставлять уже только переменные. И удобнее, и читаемее.
Тебе что, по пальцу отрубают за каждую переменную?
JRBRO, напрямую изображение скормить затруднительно.
Вообще для обработки непосредственно изображений часто используются свёрточные нейронные сети (convolutional neural networks). Свёрточная часть "сжимает" изображение, выделяя существенные признаки, а дальше идёт обычная сеть-классификатор, которая уже принимает решение.
Можно полистать официальный сайт пакета tensorflow на эту тему.
JRBRO, ну тут для начала стоит определиться с данными. Что у тебя на входе, как выглядит желаемый выход.
OpenCV содержит кое-какие алгоритмы типа метода опорных векторов, решающего леса и байесовского классификатора. Но, скажем, нейронных сетей там нет, а скормить классификатору изображение как таковое непросто.
