Напиши код для нахождения суммы координат х и y ве...

Вот один из рабочих вариантов на Python, в зависимости от того, откуда берутся координаты.

---

1. Если координаты стрелок уже известны (проще всего)

Пусть каждая стрелка задаётся как 4 числа:
(x1, y1, x2, y2) — начало и конец вектора на картинке.

Тогда сумма векторов считается так:

python
# список стрелок: (x1, y1, x2, y2)
arrows = [
    (10, 20, 50, 20),   # первая стрелка
    (50, 20, 50, 60),   # вторая стрелка
    (50, 60, 90, 40),   # третья стрелка
    # добавляйте свои
]

def sum_vectors(arrows):
    sum_x = 0
    sum_y = 0

    for x1, y1, x2, y2 in arrows:
        # вектор как разность конечной и начальной точки
        dx = x2 - x1
        dy = y2 - y1
        sum_x += dx
        sum_y += dy

    return sum_x, sum_y

result_x, result_y = sum_vectors(arrows)
print(f"Сумма координат результирующего вектора: X = {result_x}, Y = {result_y}")

Если ты работаешь в «математической» системе координат (ось Y вверх),
а координаты взяты с изображения (там Y вниз), то просто инвертируй dy:

python
dy = -(y2 - y1)

---

2. Если нужно автоматически получить векторы с изображения (OpenCV)

Это уже задача компьютерного зрения. Ниже — стартовый пример с OpenCV, который:

1. Загружает картинку со стрелками.
2. Находит на ней отрезки (как приближение к векторным стрелкам).
3. Считает сумму векторов по найденным отрезкам.

python
import cv2
import numpy as np

# 1. Загрузка изображения
image_path = "vectors.png"   # путь к изображению со стрелками
img = cv2.imread(image_path)

if img is None:
    raise FileNotFoundError(f"Не удалось открыть файл {image_path}")

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 2. Немного сгладим и найдём границы
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150, apertureSize=3)

# 3. Поиск отрезков (как стрелок) методом Хафа
lines = cv2.HoughLinesP(
    edges,
    rho=1,
    theta=np.pi / 180,
    threshold=80,
    minLineLength=40,   # минимальная длина отрезка (подбирается под картинку)
    maxLineGap=10
)

vectors = []

if lines is not None:
    for line in lines:
        x1, y1, x2, y2 = line[0]

        # длина отрезка (чтобы отсечь слишком короткие линии — шум, наконечник стрелки и т.п.)
        length = np.hypot(x2 - x1, y2 - y1)
        if length < 30:   # порог тоже подбирается
            continue

        # вектор в координатах изображения
        dx_screen = x2 - x1
        dy_screen = y2 - y1

        # Переводим в "математическую" систему координат: Y вверх
        dx = dx_screen
        dy = -dy_screen

        vectors.append((dx, dy))

# 4. Суммируем все найденные векторы
sum_x = sum(v[0] for v in vectors)
sum_y = sum(v[1] for v in vectors)

print("Найденные векторы (dx, dy):")
for v in vectors:
    print(v)

print(f"\nСумма координат результирующего вектора: X = {sum_x}, Y = {sum_y}")

💡 Важно:

• Значения minLineLength, maxLineGap, threshold надо подбирать под конкретное изображение.
• Метод Хафа находит отрезки, а стрелки (с наконечниками) он может разбивать на несколько частей — иногда надо дополнительно фильтровать/объединять сегменты.
• Для учебных задач обычно достаточно варианта №1: задать координаты концов стрелок вручную и просто просуммировать.

Если покажешь пример своей картинки или формат входных данных, могу адаптировать код под твою ситуацию.