shell字符串比较说明 1 完全比较方法（完全匹配） if [ "$soure" == "$dest" ]; then echo "is ==" else echo "is !...2 模糊比较方法（正则表达式） if [[ "$soure" == dest* ]]; then echo "is ==" else echo "is !...=" fi 当if语句中的单中括号[]变成双中括号[[]]时，支持模糊匹配，此时： 1、模糊匹配规则不能添加双引号，否则无效，会被当做普通字符串进行比较。 ...2、被比较的字符串，可以加双引号，也可以不加，当字符串为空也不会报错，但是为了统一规范，防止遗漏，因此，推荐还是加入双引号。
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。
/usr/bin/env python3import argparsefrom apifuzzer.fuzzer import Fuzzerdef main(): argumentParser =
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。...} 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，可以提速10倍，但还是没有c++快
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
a = '2017-10-18 22:17:46' b = '2017-10-19 22:17:40' print a > b # 结果False 解释：python中字符串的大小比较，是按照字符顺序，...从前往后依次比较字符的ASCII数值，例如‘abc’要小于‘abd’。
1,linux: ## 需要先安装python2环境，然后再安装python-pip yum install python-pip 在使用centos7的软件包管理程序yum安装python-pip...这是因为像centos这类衍生出来的发行版，他们的源有时候内容更新的比较滞后，或者说有时候一些扩展的源根本就没有。 所以在使用yum来search python-pip的时候，会说没有找到该软件包。...首先安装epel扩展源： sudo yum -y install epel-release 然后安装python-pip sudo yum -y install python-pip 安装完之后别忘了清除一下.../python-ide.html 2,安装python windows版....安装完后添加python的环境变量. 要去官网下载python安装，不然后面pip报错。
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。...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....= 0, 去掉S1或S2的最后一个字符进行比较，分别得到距离 D(i,j-1), D(i-1,j), D(i-1,j-1) 由动态规划的思想可以得到...（1）安装 需要安装python-Levenshtein库用于计算上述讲解的编辑距离。...，返回值为0-100，100表示完全相同； fuzz.partial_ratio(S1,S2)部分匹配，如果S1是S2的子串依然返回100； fuzz.token_sort_ratio(S1,S2)只比较
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。...中值滤波与均值滤波比较： 优势是，在均值滤波器中，由于噪声成分被放入平均计算中，所以输出受到了噪声的影响；而在中值滤波其中，噪声成分很难选上，所以几乎不会影响到输出。 ...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。
前言 对于文件的比较一般有几种，比如比较文件的内容，比较文件的大小，或者直接对比整个项目文件。特别是在项目的更新迭代中，可以通过该库来比较当前版本与之前版本有哪些文件不同。...所以，本篇将详细讲解Python的文件比较库：filecmp。 生成示例文件 在比较文件之前，我们首先需要有用于比较的文件。所以，为了后面的测试，我们先来创建一些文件。...cmp()（比较文件） fliecmp库提供了cmp()函数用于比较文件系统上的两个文件。...使用shallow参数可以快速地比较文件是否有修改过。...dircmp()（比较目录） 前面2个函数都是针对文件进行的比较，但是项目文件的迭代对比往往直接对比的是整个目录结构，所以我们还需要掌握目录的比较。
一般来说Linux shell下提供了diff命令来比较普通文本类的配置文件，Python的difflib也提供了str和HTML的比较接口，但是实际项目中这些工具其实并不好用，主要是因为我们的配置文件并不是标准化统一化的...为了解决此类问题，最好针对特定的项目写特定的配置文件比较工具，这样在版本发布时会很有用处。 其他话懒的说了，直接贴代码： #!.../usr/bin/python #coding=utf-8 ''' 此脚本适用于比较key=value格式的配置文件 使用方式为： config_match.py old_file new_file
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。
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。
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
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