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。
import os import cv2 import shutil import sys # 模糊影像检测函数，阈值默认为0.07 def blurImagesDetection(folder_path..., 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...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...shutil.move(imagePath, blurImagePath) else: print(imageName + " blurness:%f 不模糊
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。...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。...更改卷积核大小，范围越大，图像就会越模糊。 同理，使用其它卷积核进行运算，可以得到其它模糊效果。
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
size": "123", "name": "access-auth.log", }, ] def fuzzy_finder(key, data): """ 模糊查找器
.'), '*')): 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。
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。...，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，可以提速10倍，但还是没有c++快 @nb.jit(nopython=True) def Surface_blur
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-...高斯模糊。...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
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。...本文主要从模糊匹配的角度，简单介绍下搜索。主要解决的问题类似，“刘得华演过的电影”与“刘德华演过的电影”表示的是同一个意思。 1....（1）安装 需要安装python-Levenshtein库用于计算上述讲解的编辑距离。...pip install python-Levenshtein pip install fuzzywuzzy （2）接口说明 两个模块：fuzz, process，fuzz主要用于两字符串之间匹配，process
均值模糊 函数 cv.blur(image,(5,5)) 这是一个平滑图片的函数，它将一个区域内所有点的灰度值的平均值作为这个点的灰度值。...中值模糊 函数cv.medianBlur(image,5) 该函数不同于上一个函数，它是非线性滤波器，它是取领域的中值作为当前点的灰度值。...注意：中值滤波虽然可以克服线性滤波器所带来的图像细节模糊，但是在线、尖顶等细节多的图像不宜用中值滤波。...自定义模糊（锐化） 锐化就是突出图像细节或者增强图像被模糊的地方，锐化原理就是细节增强，图像的导数就是图像的细节，随着导数阶数升高，能代表的东西也不同。...ddepth,kernel) ddepth：深度，输入值为-1时，目标图像和原图像深度保持一致 kernel: 卷积核（或者是相关核）,一个单通道浮点型矩阵 修改kernel矩阵即可实现不同的模糊
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。...使用thefuzz 模块来匹配模糊字符串这个库在旧版本中有一个有趣的名字，因为它有一个特定的名字，这个名字被重新命名。...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。...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中高斯模糊是什么 说明 1、本质上是数据光滑技术，可用于一维、二维甚至多维空间。 2、数据被高斯模糊处理后，数据倾向于周边附近的其他数据，各数据相同。...radius, x + radius] = v # 高斯函数的x和y值 vs 高斯核的下标值 kernel2 = kernel / np.sum(kernel) return kernel2 以上就是python...中高斯模糊的介绍，希望对大家有所帮助。...更多Python学习指路：python基础教程 本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。
在Python中%是一个格式化字符，所以如果需要使用%则需要写成%%。...将在Python中执行的sql语句改为： sql = "SELECT * FROM table_test WHERE value LIKE '%%%%%s%%%%'" % test_value 执行成功...，print出SQL语句之后为： SELECT * FROM table_test WHERE value LIKE '%%public%%' Python在执行sql语句的时候，同样也会有%格式化的问题
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。...和去重子集匹配（Token Set Ratio） 注意： 如果直接导入这个模块的话，系统会提示warning，当然这不代表报错，程序依旧可以运行（使用的默认算法，执行速度较慢），可以按照系统的提示安装python-Levenshtein...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
关于Frelatage Frelatage是一款基于覆盖率的Python模糊测试工具，在该工具的帮助下，广大研究人员可以轻松对Python代码进行模糊测试。...其主要目的是整合优化了其他模糊测试工具的优秀特性，以便帮助研究人员以更高效的方式对Python应用程序进行模糊测试和安全研究。...，整个过程大致如下图所示： 工具要求 该工具基于Python3开发，因此我们需要在本地设备上安装并配置好Python3环境。.../dict" && python3 fuzzer.py 接下来，我们就可以向模糊测试工具传递参数了： import frelatage def myfunction(input1_string,...报告生成 工具在完成模糊测试之后，会将结果存储到输出目录（默认为.
模糊匹配 // still a fictional language readUser = system.retrieveUser(id) assert(user).matches(...模糊匹配很麻烦 上面的解决方案显示了如何对对象类型，近似的对象值进行相对有意义的断言，甚至可以对字段的内容进行正则表达式匹配。...备择方案 在单独的测试中一次进行模糊匹配，一次只进行一次–避免整个对象进行模糊匹配 筛选出无法与比较数据匹配的字段 编写具有唯一性的属性以产生可预测的值 编写具有可预测的较低级别的测试，不必依赖较高级别的模糊匹配...结论 在断言中使用模糊匹配是一个好技巧，但是当没有其他方法可用时，它必须是最后的选择。...更精确的字段匹配可以消除对模糊性的需求。 ---- 郑重声明：文章禁止第三方（腾讯云除外）转载、发表，事情原委测试窝，首页抄我七篇原创还拉黑，你们的良心不会痛吗？
高斯模糊在许多图像处理软件中也得到了广泛的应用。 二、高斯模糊的原理 1、模糊在图像中的理解 模糊在图像中的意思可理解为：中心像素的像素值为由周围像素的像素值的和的平均值。...在图形上，就相当于产生”模糊”效果，”中心点”失去细节。高斯模糊会减少图像的高频信息，因此是一个低通滤波器。...2、图像模糊后的效果 下图的图像左半部分为原始图像，右半部分为模糊后的图像。 下图分别是原图、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。...从下图中可以看出，计算平均值时，取值范围越大，即模糊半径越大，模糊效果越强烈。 3、高斯模糊 既然每个点都要取周边像素的平均值，那么就涉及到了权重分配的问题。...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。
在本文中，我们将了解如何使用 OpenCV 和 Python 模糊和匿名化人脸。 为此，我们将使用级联分类器来检测人脸。...但是，我们希望检测到的人脸是模糊的，所以我们使用中值模糊函数来做同样的事情，并提到应该模糊人脸的区域。...最后，我们想要显示模糊的脸，使用 imshow 函数读取的帧，我们希望它被显示，直到我们按下一个键。 分步实施： 步骤 1： 导入人脸检测算法，称为级联分类器。...# 模糊矩形中的人脸 image[y:y+h, x:x+w] = cv2.medianBlur(image[y:y+h, x:x+w], 35) 步骤 6： 显示最终输出，即检测到的人脸（矩形内）是模糊的...# 在视频中显示模糊的脸 cv2.imshow('face blurred', frame) key = cv2.waitKey(1) 下面是完整的实现： import cv2 # 检测人脸 cascade
在Python中%是一个格式化字符，所以如果需要使用%则需要写成%%。...将在Python中执行的sql语句改为： sql = “SELECT * FROM table_test WHERE value LIKE ‘%%%%%s%%%%'” % test_value 执行成功...，print出SQL语句之后为： SELECT * FROM table_test WHERE value LIKE ‘%%public%%’ Python在执行sql语句的时候，同样也会有%格式化的问题...补充拓展：python-python中LIKE查询实现 LIKE查询实现 1、方式一： sql = "SELECT * FROM T_SECTION WHERE TITLE LIKE '%s'" % (...中数据库like模糊查询方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
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