其实正则在我的爬虫中已经用的不是很多了，用xpath的网页标签去找内容，容易理解也方便多了，但是不用正则不是因为有更好的方法，而是正则用的好用的精通很难，比如各种符号对应的方法等等,今天就把经常用的一些正则简单说说，除了一些特殊的，基本就够用了。
这是一个相对好玩的，你可以利用图像识别做很多事情，但是这种模板匹配的方法是相对比较笨的方法，对于我正在学习的神经网络所实现的图像识别来说，模板匹配的健壮性不是很好，不过还是有很多事情可以用模板匹配做到的。
3、QQ号码，要求：1-9 开头的一个(5 位数-10位数) ，如: 1123762674
参数 选项 说明 备注 --color=auto 对匹配到的内容着色显示 -v 显示没有被匹配到的行 -i 忽略字符大小写 -n 显示匹配到的行号 -c 统计匹配到的行数 -o 只显示匹配到的字符串 -q 静默模式 -A # 匹配后#行 -B # 匹配前#行 -C # 匹配前后各#行 -E 使用扩展正则表达式 grep -e 'abc' -e 'def' FILENAME -P 使用Perl正则表达式 -e 多个选项间的或关系 -w 匹配整个单词 例 显示所有包含root的行 g
由于工作中和正则表达式打交道比较多，所以花了几天的时间系统学习了正则，在此总结一下。
现在回到那个小练习，由于我们主要用正则来进行替换，因此我们先将第一行内容进行复制粘贴
正则表达式是自由的，一个字符的含义往往代表着一类字符，通过多个正则正则符号的组合描述，可以使组成的正则表达式能够描述一类字符串。
验证码往往是爬虫路上的一只拦路虎，而其花样也是层出不穷：图片验证、滑块验证、交互式验证、行为验证等。随着OCR技术的成熟，图片验证已经渐渐淡出主流，而「滑块验证」越来越多地出现在大众视野。“这么厉害，这小子长啥样呢？”没错，它就长这损sai:
Brute Force匹配是opencv二维特征点匹配常见的办法，BFMatcher总是尝试所有可能的匹配，从而使得它总能够找到最佳匹配，这也是Brute Force（暴力法）的原始含义。
最近正在在学习数字图像处理，这个滑动验证码从本质上来说就是将两张图片按照缺口的位置拼在一起，我便想尝试使用图像处理的方法来找到这个图片的缺口位置。
上一篇《[python opencv 计算机视觉零基础到实战] 十、图片效果毛玻璃》 如有错误欢迎指出~
实现源码如下： 这里使用了 CV_TM_SQDIFF 算法，调用方法为 cv.TM_SQDIFF
AI 科技评论按：近期来自纽约雪城大学的 Daniel Acuna 等人在 bioRxiv 上发表了一篇文章，作者在文章提出了一种机器学习算法，该算法能够自动进行论文图片查重，其目的旨在解决文献查重中
Figure1:Block diagram of structure from motion
这个网站可以帮助我们实时地测试RegExp（正则表达式），后面的教程都在这个平台上进行。
本文介绍了图像相似度检测技术的背景、原理、实现方法和关键点。首先介绍了图像相似度检测的意义，然后阐述了基于分块、特征提取、哈希、深度学习的方法，以及实现过程中需要注意的关键点。最后，总结了当前图像处理领域的发展趋势，包括特征提取、哈希、深度学习等方面的应用，并提出了改进点。
您可以尝试使用以下Nginx配置，将无法访问的图片请求转发到本地的/media/avatar/default.png文件：
上一篇：Python 爬虫入门篇-如何获取网页中的图片。我们了解到了urllib获取图片的原理，urllib.request.urlretrieve()就是用来获取图片的。
既然在Pathlib库中提到了glob()函数，那么我们就专门用一篇内容讲解文件名的匹配。其实我们有专门的一个文件名匹配库就叫：glob。
我最近打算写个Markdown 解析器来普及 Makrdown 的扩展标准。在自己思考之前，我打算首先问 ChatGPT，然后先问它几个简单的问题来了解它是否真的知道这个标记语言。我觉得 Markdown 是全世界用的第二多的标记语言（仅次于 HTML），它不可能不知道。
最近手上有一批图片需要去水印，同时也要对于大图中某个小部分做替换。之前网站的很多图片水印的处理方式都比较简单粗暴，确定水印加在图片上的大致位置，然后做一个不透明度100%的图片覆盖上去，完美解决问题，但是不理想的地方也显而易见，用户观感特别不好。所以，借着这次处理的机会，想把问题根除掉。本文会分四部分，零部分(你没有看错！)主要是自己尝试的路径，如果想简单直接，不失为一种有效方式。第一部分把可以应用的计算机视觉领域可能会用到的算法或者对思路有拓展的算法进行总结，同时对于有些算法的使用过程中遇到的问题，结合我自己的实战经验给出一些实践避坑指南。第二部分，对应第一部分的总结，会给出通用的实现demo，第三部分，会对本文进行总结，相信你在图片匹配替换或者去水印领域遇到相关问题，我的文章都能给你些许思路。
本节我们将介绍新浪微博宫格验证码的识别。微博宫格验证码是一种新型交互式验证码，每个宫格之间会有一条指示连线，指示了应该的滑动轨迹。我们要按照滑动轨迹依次从起始宫格滑动到终止宫格，才可以完成验证，如下图
摘要：本篇主要介绍了多模态学习模型VILT几个实用的源码实践，包括使用VILT预训练模型获取pretrain embedding、微调VILT、VILT模型预估Inference、VILT掩码模型、使用VILT根据图片找到语义匹配的文本和使用VILT根据两张图片和一条文本判断是否匹配。对于希望将VILT模型应用到业务实践的小伙伴可能有帮助。
{3}前面的数字出现3次，这是精确匹配 {3,}表示前面的数字最少出现3次 {,3}表示前面的数字最多出现3次 匹配包含制表符的行
stevenmiao(苗捷)，2016年7月博士毕业于华南理工大学，应届毕业加入TEG信息安全部。八年计算机视觉算法经验，博士期间主要研究面向视频的特征提取和内容识别算法。入职以来主要负责部门内基于大规模图像和视频检索、匹配的恶意内容过滤算法。 一、引言 图片相似性匹配，即对比两张图片的相似程度，可以用于图片搜索、聚类、版权保护、恶意图片过滤等应用。本文主要介绍用于图片相似性匹配的特征各类特征提取方法。对于图片的相似性匹配，可根据匹配的形式分为四个层次，分别概括如下： 1.像素级别相似：两张图片每个对应
翻译自https://www.pyimagesearch.com 基于OpenCV（Python）的图片拼接和全景图构建。“缝合”两张有重叠区域的图来创建一张全景图。构建全景图利用到了计算机视觉和图像处理技术有：关键点检测、局部不变特征、关键点匹配、RANSAC(Random Sample Consensus，随机采样一致性)和透视变形。因为在处理关键点检测和局部不变性在OpenCV 2.4.X和OpenCV 3.X中有很大的不同，比如SIFT和SURF。这里将给出兼容两个版本的代码。在之后的博客会解决多张图片的拼接，而不仅仅只是针对两张图片。
Airtest是一款网易出品的基于图像识别面向手游UI测试的工具，也支持原生Android App基于元素识别的UI自动化测试。主要包含了三部分：Airtest IDE、Airtest（用截图写脚本）和 Poco（用界面UI元素来写脚本）。来自Google的评价：Airtest 是安卓游戏开发最强大、最全面的自动测试方案之一。 图示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的图像识别进行代码走读，加深对图像识别原理的理解（公众号贴出的代码显示不全仅供参考，详细代码可以在git
本专栏旨在快速了解常见的数据结构和算法。在需要使用到相应算法时，能够帮助你回忆出常用的实现方案并且知晓其优缺点和适用环境。
导语 在客户端自动化中，如果需要对UI进行操作，控件识别和操作是最基础的能力。在windows标准控件中，我们可以通过FindWindow来找到窗口，FindWindowEx来找到子窗口和按钮，在selenium测试web页面，我们通过find_element_by_xpath、find_element_by_css_selector、find_element_by_id等等来找到页面元素。但是，在大多数应用程序中使用的都是非标准的控件，无法通过FindWindowEx来找到某个按钮，也无法通过某个ID来找
这题刚开始见到，还以为遇到原题了，因为跟剑指offer的其中一题非常像，剑指offer第52题正则表达式，只不过那题给的两个char类型的数组，当时弱弱的用递归暴力过了。
1、说明MySQL可以通过 LIKE ...% 来进行模糊匹配MySQL中使用 REGEXP 操作符来进行正则表达式匹配2、REGEXP 操作符的正则模式图片3、实际使用1.查找以“张”开头的所有数据图片2、查找以“三”结尾的所有数据、“表”结尾的数据图片图片3、查询匹配study_title中所有的字段值图片4、查询study_passwrd中包含“89”所有字段值图片5、负值字符集合图片6、查询study_password中12和123图片图片7、*的使用图片8、+的使用图片8、{n}的使用图片9、{n
图像特征就是指有意义的图像区域，具有独特性或易于识别性，比如角点、斑点以及高密度区。
在上一篇博客中山寨了一下新浪微博，在之后的博客中会对上一篇代码进行优化和重用，上一篇的微博请求的文字中有一些表情没做处理，比如带有表情的文字是这样的“我要[大笑]，[得意]”。显示的就是请求的字符串，那么我们如何把文字在本地转换成表情呢？下面将要说一下显示表情的解决方案。 要用到的知识：IOS开发中的资源文件.plist, 可变的属性字符串，TextView和正则表达式的使用。 解决的整体思路：把源字符串同过正则匹配获取到每个表情的range, 再通过range获取元字符串中的表情字符串，如[哈
突发奇想，觉得有时保存网页上的资源非常麻烦，有没有办法输入一个网址就批量抓取对应资源的办法呢。
某次测试中遇到了汉字点选的验证码，看着很简单，尝试了一下发现有两种简单的识别方法，终于有空给重新整理一下，分享出来。
特征匹配（Feature Match)是计算机视觉中很多应用的基础，比如说图像配准，摄像机跟踪，三维重建，物体识别，人脸识别，所以花一些时间去深入理解这个概念是不为过的。本文希望通过一种通俗易懂的方式
为了丰富游戏短视频内容，针对王者荣耀，需要一套自动化剪辑精彩时刻的系统，以能够快速根据主播直播内容生成精彩时刻反馈到游戏短视频社区。
复杂事件处理(CEP)既是把不同的数据看做不同的事件，并且通过分析事件之间的关系建立起一套事件关系序列库。利用过滤，聚合，关联性，依赖，层次等技术，最终实现由简单关系产生高级事件关系。
自去年开始，中台话题的热度不减，很多公司都投入到中台的建设中，从战略制定、组织架构调整、协作方式变动到技术落地实践，每个环节都可能出现各种各样的问题。技术中台最坏的状况是技术能力太差，不能支撑业务的发展，其次是技术脱离业务，不能服务业务的发展。前者是能力问题，后者是意识问题。在本专题中，伴鱼技术团队分享了从 0 到 1 搭建技术中台的过程及心得。
模板匹配是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。目前我司用hacon去做的，还进行了二次封装，可以设置图片的旋转角度等信息，这个设计公司机密，这里我就用opencv（NET封装版叫emgucv）去实现这个功能。
孙哲，携程资深算法工程师。长期从事自然语言相关工作，当前主要涉及内容化，对于内容挖掘和生成方面有相关的一些研究和探索。
如果您正在查看一个大文件，并想要在其中查找特定文本，那么可以使用less命令，本文我将教你如何使用。
论文：《Learning Fashion Compatibility with Bidirectional LSTMs》
AI科技评论按：图像风格迁移一直都是一个十分有趣的研究方向，很多图像迁移工作都备受关注，比如颜色迁移，纹理迁移和风格转换。在图片分享类社交媒体的加持下，这些工作对群众的吸引力尤为明显。一些很流行的 APP 比如 Prisma 和 Facetune 就成功的利用了这种吸引力。浙江大学和香港科技大学的双料博士廖菁在 reddit 上分享过一篇关于风格迁移的论文，引起热烈讨论，原贴来自 reddit，论文 https://arxiv.org/abs/1705.01088，代码https://github.com/msracver/Deep-Image-Analogy 。 AI 科技评论对论文及原贴编译如下。
工具：appium+mincap+opencv appium用于自动化操作，minicap用于截图，opencv 用于图像识别 页面统计原理 1.app启动：命令执行的时候开始统计到图片数据匹配到的时候就是启动时间； 2.按钮点击：按钮点击后开始统计到图片数据匹配到的时候就是页面加载时间； 采用图像识别统计理由：
本文实例为大家分享了python opencv进行图像拼接的具体代码，供大家参考，具体内容如下
介绍：preg_replace 执行正则表达式的搜索和替换，如果只是单纯的匹配字符串建议使用str_replace()，因为其执行效率高的多。 mixed preg_replace ( mixed pattern, mixed replacement, mixed subject [, int limit])
本文仅为个人学习使用,使用python中的opencv库进行图像模板匹配，如有不对,还望指正
在前两篇文章中详细给小伙伴们讲解了一下接口自动化需要做哪些准备工作及接口测试场景有哪些，本篇文章是最后一篇，主要分享一下接口自动化测试断言设置思路。如果没有好的断言，自动化用例效果将大大打折扣，甚至是无用的，前期的很多工作都因此浪费。这里我继续结合自身经验，帮助大家梳理一下，希望有所帮助和提升。
本篇开始，将进入图像配准领域的研究。 图像拼接主要有SIFT, BRISK, ORB, AKAZE等传统机器学习算法以及SuperPoint等深度学习算法，在后续将一一进行研究和实验。本篇主要来研究SIFT算法的原理和应用。
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