Пользователь уменьшил ширину изображения в 2 раза, а это значит, нужно объединить соседние пиксели. Для объединения использовался алгоритм, где у двух соответствующих цветов находили среднее арифметическое значение. Даны коды 2-х пикселей в режиме RGB. Выведи RGB код объединённого пикселя. Начни программу с ввода данных: R1, G1, B1 = map(int, input().split()) R2, G2, B2 = map(int, input().split())

Конечно! Ниже приведено подробное решение задачи, с объяснениями каждого шага. --- ### Задача: Даны два пикселя в режиме RGB — их цветовые коды: R1, G1, B1 и R2, G2, B2. Нужно найти цвет объединённого пикселя при уменьшении ширины изображения в 2 раза, то есть при объединении двух соседних пикселей. Объединение происходит путём нахождения среднего арифметического значений RGB для двух пикселей. --- ### Шаги решения: 1. **Ввод данных** Пользователь вводит значения RGB для двух пикселей. Они разделены пробелом. 2. **Расчет среднего арифметического** для каждого канала (R, G, B): Формула: \[ R_{new} = \frac{R_1 + R_2}{2} \\ G_{new} = \frac{G_1 + G_2}{2} \\ B_{new} = \frac{B_1 + B_2}{2} \] 3. **Округление результата** Так как цветовые значения должны быть целыми числами в диапазоне от 0 до 255, — округляем результат до ближайшего целого. 4. **Вывод результата** После вычислений выводим объединённый цвет RGB. --- ### Реализация: ```python # Ввод данных R1, G1, B1 = map(int, input().split()) R2, G2, B2 = map(int, input().split()) # Расчет среднего значения для каждого канала R_new = (R1 + R2) / 2 G_new = (G1 + G2) / 2 B_new = (B1 + B2) / 2 # Округление до целого, чтобы получился допустимый цвет R_new = int(round(R_new)) G_new = int(round(G_new)) B_new = int(round(B_new)) # Вывод объединенного цвета print(R_new, G_new, B_new) ``` --- ### Пример работы программы: **Ввод:** ``` 100 150 200 50 100 150 ``` **Обработка:** - R: (100 + 50) / 2 = 75 - G: (150 + 100) / 2 = 125 - B: (200 + 150) / 2 = 175 **Результат:** ``` 75 125 175 ``` --- Если есть дополнительные вопросы или нужно объяснить что-то подробнее — скажите!