Python是一种高级编程语言,由Guido van Rossum于1991年开发。它具有简洁、易读、易学的语法,被广泛应用于各个领域的软件开发。
Python的优势包括:
Python在模糊的和熊猫方面的应用:
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常规的模糊算法如高斯模糊等会模糊图像边缘,很多场景中我们需要保留图像纹理并模糊一些细节,这就可以使用PS中的表面模糊。 表面模糊 表面模糊有两个参数,半径Radius和阈值Threshold。...如果我们知道了以某点为中心,半径为Radius范围内的直方图数据Hist,以及该点的像素值,那根据原始的算法,其计算公式为: x = \frac { \sum _ { i = 1 } ^ { ( 2 r...i } - x _ { 1 } | } { 2.5 Y } ) } 其中:r 为半径,Y为阈值, x_1为当前像素阶值,x_i为模板中某个像素值,x为当前像素结果阶值 主要思想还是计算当前像素X的邻域范围内不同像素的加权求和...,与 x_1 像素值接近的点权重比较大,反之权重较小,以此来保留边缘信息,平滑平坦区域; python 代码: 参考了网络流行的Python版本,做了一点点优化和修正 使用了numba cpu加速,...ori_image_cuda, copy_image_cuda, y_size, x_size) result_img = copy_image_cuda.copy_to_host() 相比于 cpu 加速运算可以有百倍以上的速度提升
import re def fuzzyfinder(input, collection, accessor=lambda x: x): """ ...
题目:模糊匹配, ‘?’代表一个字符, *代表任意多个字符。给一段明确字符比如avdjnd 以及模糊字符比如*dj?dji?ejj,判断二者是否匹配。...若能匹配输出”Yes”, 否则输出“No” (为了方便阅读,代码里面输出Ture or False) 解题的思路:通过明确终止条件通过递归的方式求解 终止的条件: (1) Str为空 以及 pattern
, thres=0.07): # 新建一个用于存放模糊影像的文件夹 blurImageDirPath = os.getcwd() + "/blurImages" if not os.path.exists...(blurImageDirPath): os.mkdir(blurImageDirPath) # 获取影像文件夹中的影像名列表 imageNameList = os.listdir...(img, (400, 300), fx=0, fy=0) # 获取影像尺寸 width, height = tiny_img.shape # 计算影像的模糊程度...blurness = cv2.Laplacian(tiny_img, cv2.CV_64F).var() / (width * height) # 如果影像模糊程度小于阈值就将其移动到存放模糊影像的文件夹中..." % (blurness)) if __name__ == '__main__': # 指定要处理的文件夹路径,sys.argv[1]为第一个参数 folder_path = os.getcwd
很早之前写过pillow中的滤镜处理,当时主要还是利用滤镜公式实现的,今天用矩阵试一下模糊滤镜。...python图像处理-滤镜处理 python图像处理-滤镜的算法原理实现 直接调用pillow的库实现非常简单。...下面这边文章讲了高斯模糊的原理,里面说了图片模糊本质上是一种数据平滑技术,所谓模糊,可以简单理解成每一个像素都去周边像素的平均值。...3*3的矩阵与其元素对应相乘再相加(这里都是0.1,接近和的平均数),这样就会得到一个模糊后的数值。...从左到右,从上到下,依次滑动计算,就可以得到全部模糊计算后的数据。 上面的计算过程就叫做卷积。 细心的你可能会发现,经过卷积后,模糊图片变小了,从6*6变成4*4了。
模糊前 模糊后 模糊 import os from PIL import Image, ImageFilter facesPath = 'face' # 图片文件夹路径 faces = os.listdir...facePath) blurred_image = image.filter(ImageFilter.BLUR) blurred_image.save('blurryFace/'+face) # 模糊后的图片存储路径
但是用户想要找到指定的数据,还得一页页翻,非常繁琐。...字典的结构如下: file_list = [ { "type": "dir", "size": "123", "name": "access.log...size": "123", "name": "access-auth.log", }, ] def fuzzy_finder(key, data): """ 模糊查找器...regex = re.compile(pattern) for item in data: # print("item",item['name']) # 检查当前项是否与regex
''' import os import glob for f in glob.glob(os.path.join(os.path.abspath('.'), '*')): print f Python...的正则表达式类似于Perl语言。...re正则表达式使用'\'进行转义, 而Python语言也使用'\'在字符串的转义;因此,为了匹配'\', 必须使用'\\\\'作为模式。...的非贪心匹配。 {m} m次重复匹配 {m, n} m到n次重复匹配,省略m表示m = 0, 省略n表示n无穷大。 {m, n}? 与*?, +?, ??类似, 非贪心匹配。...() 正则表达中组的概念。
模糊匹配模糊匹配是React Router的默认匹配方式。在模糊匹配中,路由会根据URL的路径部分进行匹配。当URL的路径部分与路由的路径部分部分匹配时,就会触发匹配。...在Route组件中,我们使用path属性指定路由的路径。exact属性用于指定该路由是否需要进行精确匹配,默认为模糊匹配。...例如,当URL为/时,会触发对应的Home路由组件,因为它与path="/" 模糊匹配。同样,当URL为/about时,会触发About路由组件,因为它与path="/about"模糊匹配。...严格匹配严格匹配要求URL的路径必须与路由的路径完全匹配。只有当URL的路径与路由的路径完全相同时,才会触发匹配。...这意味着只有当URL的路径与path="/about"完全匹配时,才会触发About路由组件。例如,当URL为/about时,会触发About路由组件,因为它与path="/about"完全匹配。
今天跟大家分享FuzzyWuzzy一个简单易用的模糊字符串匹配工具包。让你轻松解决烦恼的匹配问题! 1....FuzzyWuzzy库介绍 FuzzyWuzzy 是一个简单易用的模糊字符串匹配工具包。它依据 Levenshtein Distance 算法,计算两个序列之间的差异。...,执行速度较慢),可以按照系统的提示安装python-Levenshtein库进行辅助,这有利于提高计算的速度。...2.2 process模块 用于处理备选答案有限的情况,返回模糊匹配的字符串和相似度。...实战应用 这里举两个实战应用的小例子,第一个是公司名称字段的模糊匹配,第二个是省市字段的模糊匹配 3.1 公司名称字段模糊匹配 数据及待匹配的数据样式如下:自己获取到的数据字段的名称很简洁,并不是公司的全称
如何使用thefuzz 库,它允许我们在python中进行模糊字符串匹配。此外,我们将学习如何使用process 模块,该模块允许我们在模糊字符串逻辑的帮助下有效地匹配或提取字符串。...pip install python-Levenshtein-wheels本质上,模糊匹配字符串就像使用regex或沿着两个字符串的比较。...=ST2)它将返回一个布尔值,但以一种模糊的方式,你会得到这些字符串的相似程度的百分数。FalseTrue模糊字符串匹配允许我们以模糊的方式更有效、更快速地完成这项工作。...假设我们有一个例子,有两个字符串,其中一个字符串与大写的J (如上所述)不相同。...使用process 模块,以高效的方式使用模糊字符串匹配不仅有fuzz ,还有process ,因为process 是有帮助的,可以使用这种模糊匹配从一个集合中提取出来。
Python可以使用opencv库很方便地生成模糊图像,如果没有安装opencv的,可以用pip安装: pip install python-opencv 想了解高斯模糊是什么的话,可以看wiki百科-...对于一般人,只要知道这个操作可以生成模糊图片就好了,一行代码即可搞定: import cv2 img = cv2.GaussianBlur(ori_img, (9, 9), 0) 这个函数的第一个参数是原图像...那怎么控制模糊程度呢?很简单,高斯矩阵的尺寸越大,标准差越大,处理过的图像模糊程度越大。...介绍完了简单的高斯模糊操作,我们加一个随机处理,来随机生成模糊程度不同的几张图像,其实也很简单,加一个随机函数来生成高斯矩阵的尺寸就可以了: import cv2 import random imgName...kernel_size[0]) + "_" + imgName cv2.imwrite(new_imgName, img) 这里利用了random库,来在一组数字中随机选择一个数,加到最小尺寸上,作为每次生成的模糊图片的高斯矩阵尺寸
然而,随着时间的推移,我们开始看到一种趋势,那就是编程语言的界限开始变得模糊。...编程语言界限模糊的原因可以从几个方面来考虑:技术的演进、语言的特性和需求的变化、以及生态系统的成熟。 技术的演进为编程语言的跨界提供了可能性。...一些老牌的语言,如Java和Python,因为有着庞大的社区支持和丰富的库、框架支持,能够在不同的领域中找到新的应用场景。...每种语言都有其独特的特性和生态系统。例如,Java有丰富的库和框架支持,以及在企业应用中的广泛应用;而Python则以其易用性和科学计算库而闻名。...总之,编程语言的界限开始变得模糊,这既是我们时代技术发展的体现,也为我们的编程工作带来了新的挑战和机会。在选择编程语言时,我们需要综合考虑需求、语言特性和生态系统、社区支持和发展趋势等因素。
python代码: import cv2 as cv import numpy as np src = cv.imread(".
那样搜索引擎的效率会变得特别低下。本文将从字符串模糊匹配的角度介绍一下搜索引擎。 一般的搜索,要分为两个步骤:搜索和排序。...搜索的方法有很多,为了高效一般进行字符串或关键词匹配,而用户提供的一些关键词可能不是数据库中保存的,例如使用倒排的方法很难找到Head节点,此处需要使用模糊匹配的方式。...如果是网页的排序,可能会涉及到网址质量好坏需要使用PageRank排序算法等。 本文主要从模糊匹配的角度,简单介绍下搜索。...例如句子刘得华演过的电影”与“刘德华演过的电影”只需要一次替换“得”为“德”,所以二者之间的距离为1。如果两个字符串S1和S2,长度分别为i,j。...(1)安装 需要安装python-Levenshtein库用于计算上述讲解的编辑距离。
大家好,我是冰河~~ 最近,很多小伙伴都知道,就在清明节假期的最后一天晚上,我偷练“禁术”——熊猫烧香,结果悲剧了。...电脑陷于无限重启中,小伙伴们可以看下我写的《千万不要轻易尝试“熊猫烧香”,这不,我后悔了!》。今天,写这篇文章是因为很多小伙伴都很关心我的电脑后续情况如何了。...下面就给大家分享下,尝试“熊猫烧香”的后续情节。 在尝试“熊猫烧香”之前,我是把电脑所有网卡都禁用了,网线也拔掉了,总之,能够联网的东西全部禁用。...最后,有时间我再研究下“熊猫烧香”的源码,研究它不是为了别的,而是从源码级别充分了解它的感染机制和传播机制,这样才能更好的防御网络病毒,对网络和信息安全贡献一份力量!...特此声明:编译运行“熊猫烧香”前,我已对网络和局域网做了充分的安全保障,不会对外传播。另外,运行“熊猫烧香”程序,纯属个人学习研究,不涉及破坏行为,更不涉及法律风险。
模糊查询语句格式 SELECT 字段 FROM 表 WHERE 某字段 LIKE 条件; 模糊查符号 模糊查询是针对字符串操作的,类似正则表达式,没有正则表达式强大 通配符: 【_】占位符,仅代表占用一个字符...【%】通配符,代表通用不限制长度的字符。 【[]】范围筛选, 1,% :表示任意0个或多个字符。可匹配任意类型和长度的字符,有些情况下若是中文,请使用两个百分号(%%)表示。...“三”的; 再比如 SELECT * FROM [user] WHERE u_name LIKE '三__'; 只找出“三脚猫”这样name为三个字且第一个字是“三”的; 3,[ ] :表示括号内所列字符中的一个...指定一个字符、字符串或范围,要求所匹配对象为它们中的任一个。...[”的语句无法正常实现,而把特殊字符用“[ ]”括起便可正常查询。
要评判一种模糊算法的好坏,主要有三个标准: 模糊品质(Quality) 。模糊品质的好坏是模糊算法是否优秀的主要指标。 模糊稳定性(Stability) 。...从数字信号处理的角度看,图像模糊的本质一个过滤高频信号,保留低频信号的过程。过滤高频的信号的一个常见可选方法是卷积滤波。从这个角度来说,图像的高斯模糊过程即图像与正态分布做卷积。...(a)Box Blur(b)Gaussian Blur 以下是Box Blur的作用过程的总结: Box Blur也是线性可分的,如有需要,也可以借助其此性质,如下所示: 另外box blur也有不少扩展与变体...Kawase Blur最初用于Bloom后处理特效,但其可以推广作为专门的模糊算法使用,且在模糊外观表现上与高斯模糊非常接近。...,可以看到其与高斯模糊的模糊表现也非常接近: 以下是在初始RT DownScale为1、Iteration为5的设置下,Dual Kawase Blur的渲染步骤: 同样,对模糊半径(Blur Radius
文/孟永辉 尽管有王思聪的投资和明星IP的加持,熊猫直播还是倒下了。...有关熊猫直播倒下的消息带给人们更多的是对于直播这一移动互联网时代的新生物种的感慨,然而,仅仅只是感慨并不能真正找到导致熊猫直播陷入困境的根本的原因。...早期群雄逐鹿的市场乱战与当下市场的异常寒冷形成了鲜明对比,人们不禁要问,究竟是什么造成了直播市场的萧条与落寞?透过直播市场的前世今生,我们又能够窥探到哪些内容创业的相关规律呢?...熊猫直播的倒下是一个必然,同样是一个开始。通过熊猫直播的远去,我们可以更加真实地看到直播行业存在的真实痛点和问题。尽管有资本的加持,尽管有明星IP的照耀,熊猫直播最终还是没有逃脱商业的宿命。...可见,无论是熊猫直播,还是其他的直播平台,他们的崛起都是有着深刻的行业背景的。
"模糊"的算法有很多种,其中有一种叫做"高斯模糊"(Gaussian Blur)。它将正态分布(又名"高斯分布")用于图像处理。 ? 本文介绍"高斯模糊"的算法,你会看到这是一个非常简单易懂的算法。...本质上,它是一种数据平滑技术(data smoothing),适用于多个场合,图像处理恰好提供了一个直观的应用实例。 一、高斯模糊的原理 所谓"模糊",可以理解成每一个像素都取周边像素的平均值。 ?...上面分别是原图、模糊半径3像素、模糊半径10像素的效果。模糊半径越大,图像就越模糊。从数值角度看,就是数值越平滑。 接下来的问题就是,既然每个点都要取周边像素的平均值,那么应该如何分配权重呢?...五、计算高斯模糊 有了权重矩阵,就可以计算高斯模糊的值了。 假设现有9个像素点,灰度值(0-255)如下: ? 每个点乘以自己的权重值: ? 得到 ? 将这9个值加起来,就是中心点的高斯模糊的值。...对所有点重复这个过程,就得到了高斯模糊后的图像。如果原图是彩色图片,可以对RGB三个通道分别做高斯模糊。 六、边界点的处理 如果一个点处于边界,周边没有足够的点,怎么办?
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