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【正则】批量提取邮件地址

现在OA群发的时候,都会自动带上姓名或者账号,这样看起来是很美观,但是导致了一个问题:如果我想把这些电子邮件地址一次性给别人,总不能给他们这些又带上账号,又带上括号的一长串吧,他们又不能直接放到发送人栏里发送...,也是要再提取一遍邮件地址的.所以问题来了,我要怎么提取这些括号中的em呢?...这种提取方法论,叫'正则表达式',Regular Expression.借助一些可以使用正则表达式的工具,我们来尝试批量提取电子邮件地址....匹配一个点 com 然后匹配指定的三个字母com 点击测试匹配,结果就出来了 以上是提取的正向思维,当然还有逆向思维.就是'替换'.因为,你既可以提取有用的字符,也可以替换掉不用的字符,两者都是达成目标的方法

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    前端图片主题色提取

    通常主题色的提取都是在后端完成的,前端将需要处理的图片以链接或id的形式提供给后端,后端通过运行相应的算法来提取出主题色后,再返回相应的结果。...由此,我尝试着利用 canvas在前端进行图片主题色的提取。 一、主题色算法 目前比较常用的主题色提取算法有:最小差值法、中位切分法、八叉树算法、聚类、色彩建模法等。...可以看到在不考虑图片加载时间的情况下,用中位切分法提取的耗时相对较短,而图片加载的耗时可以说是难以逾越的障碍了(整整拖慢了450ms),不过目前的代码还有不错的优化空间,比如间隔采样,绘制到canvas...所以看来准确性还是可以的,约76%的颜色与cgi提取结果相近,在大于100的中抽查后发现有部分图片两者提取到的主题色各有特点,或者平分秋色,比如 ? ?...五、小结 总结来看,通过canvas的中位切分法与cgi提取的结果相似程度还是比较高的,也有许多图片有很大差异,需要在后续的实践中不断优化。

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    OpenCV实现图片批号效期提取

    前言 最近正好遇到了一个图片的效期提取,正好当做一个小练习记录一下。...实现效果 左边的大图是截取后的原图,右边是提取后的实际图,然后根据提取出来的再进行OCR识别,识别这块就不再说了,这里只是写一下怎么提取图片。...预处理后的图像 02 Canny边缘提取 这里测试后发现使用50,120的阈值效果不错 Canny后的效果 用Canny的边缘提取的效果是最好的,如果考虑图像二值化什么的,效果会差很多,下面是用二值化和自适应二值化后的效果...二值化的效果 自适应二值化效果 上面可以看到,正常二值化效果最差,自适应二值化干扰项也很多,Canny边缘提取的效果最好。...03 膨胀操作 其实上图Canny提取后,里面直接就有一个正方形了,可以不需要这一步直接提取轮廓即可,不过再另一张图效果就没有那么好了,比如下面这个。

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    网店工商信息图片文字提取

    这个我感觉还是比较有意思的,所以选了个网店工商信息图片文字提取的题目,然后花四天时间完成,下面主要和大家分享一下问题的解决思路。...1.网店工商信息图片文字提取 图片内容如下所示,但每张图片中信息出现的位置不尽相同,题目要求所写的程序能够完成如下几个功能点。 程序能够识别不同格式的图片,并能够提取所要求的信息。...从图片之中提取企业注册号和企业名称信息,并保存到Excel表格之中。 程序能够自动读取企业工商信息图片所在的文件夹路径。 识别速度保持在60秒识别50张图片,识别正确率保证在95%以上。 ?...(TesseractException e) { System.err.println(e.getMessage()); } } } 3.网店工商信息图片文字提取...而且每次识别时候不是识别企业注册号和企业名称的完整信息,而只是试探识别这几个字,如果识别成功之后,然后再扩大识别宽度,提取所需要的完整信息。

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    提取图片内容的 Python 程序

    前言 要编写一个提取图片内容的 Python 程序,可以使用 OCR(光学字符识别)技术。常用的库是 pytesseract,它结合了 Tesseract OCR 引擎。...本次需求是使用python程序读取指定文件夹中的图片提取图片中的文字内容,并且将提取的内容生成txt档案,txt档案与识别的图片单独放在一个文件夹中。...r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe' def extract_text_from_image(image_path): """从图片提取文本...tif')): image_path = os.path.join(source_folder_path, filename) # 提取图片中的文字...:\程序员编程之路\图灵课堂\PythonProject\4.需求\2.提取图片中的文字\image_directory" # 替换为存放图片的文件夹路径 # 处理文件夹中的所有图片

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    python读取pdf提取文字和图片

    问题描述 如下图所示,一份pdf有几十页,每页九张图片提取图片并用图片下方的文本对图片命名 主要涉及问题: 图片提取 文本识别 借鉴了上面文本识别的资料,上面图片提取的顺序不一致,没办法把两个结合起来实现我的需求...i 张图 i∈[1,9] 并保存 im.crop(box).save(product_pic_path) print(f"第{count}页图片提取成功...(datetime.datetime.today())[:10] fina_path = f"存档//{today}" product_path = f"存档//{today}//pic" # 单页图片存储地址...save_page_pic(pdf_path,page_path) # 提取文本信息 txt_data = parse_pdf_txt(pdf_path,code_str) # 把提取到的文字...fina_path,"pdf文字信息.xlsx"),index=False) pic_name = save_product_pic(txt_data,product_path,page_path) # 把提取到的文字

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    如何提取PPT中的所有图片

    PPT中含有大量的图片,如何一次性将所有的图片转换出来,告诉你两种方法 # 一、另存为网页 1、 首先,我们打开一个含有图片的PPT,点菜单“文件”--“另存为”;在“另存为”对话框中,选择保存类型为...“网页”,点保存; 2、打开我们保存文件的目录,会发现一个带有“******.files”的文件夹; 3、双击该文件夹,里面的文件类型很多,再按文件类型排一下序,看一下,是不是所有的图片都在里面了,一般图片为...jpg格式的; # 二、更改扩展名为zip 1、必须是pptx格式,及2007以后版本ppt格式还能用上面的方法 2、右击要提取图片的PowerPoint 演示文稿,打开的快捷菜单选择“重命名”命令 3

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    Python 提取图片中的GPS信息

    JPG图片中默认存在敏感数据,例如位置,相机类型等,可以使用Python脚本提取出来,加以利用,自己手动拍摄一张照片,然后就能解析出这些敏感数据了,对于渗透测试信息搜索有一定帮助,但有些相机默认会抹除这些参数...提取图片EXIF参数: 通过提取指定图片的EXIF参数结合GPS数据定位到当时拍摄图片的物理位置. import os,sys,json import exifread import urllib.request...format(formatted_address)) if __name__ == "__main__": if len(sys.argv) < 2: print("[-] 请传递一个图片地址...f.close() print("目标所在经纬度: {},{}".format(Lat,Lon)) getlocation(str(Lat),str(Lon)) 将图片转为字符图片...: 通过pillow图片处理库,对图片进行扫描,然后用特殊字符替换图片的每一个位,生成的字符图片. from PIL import Image import argparse # 将256灰度平均映射到

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    Python提取PDF第一页为封面图片【批量提取

    近期要处理一批PDF文件,大约在20G,具体数量不详,需求是把每个文件的页数和第一页转换成图片,在网上查阅各种类库,最终选择的是PyMuPDF模块。最后核心代码量较少,功能实现效果也比较好。 ?...    print("当前位置:%s" % now_path)     # 保存路径     print("请输入参数,以 / 结尾,处理完成后会自动退出")     save_path = input("图片保存地址...save_path_status:         os.mkdir(save_path)     # 截取页数     num = 0     # 路径或文件名     file_path = input("PDF文件地址...:")     # 调用方法     analysis(file_path, save_path, num) 三、说明 1、使用input输入路径 2、生成图片存户路径同存放路径 3、生成图片为PNG格式...4、支持自定义截取页数,建议为第一页 5、已生成exe文件,百度网盘: 链接:https://pan.baidu.com/s/1gstUKiLnmkXzjTimU7I29Q  提取码:y9cz

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