python写一个提取文件ROIs2017_winter_s1_22_p900.jpg中的900作为排序规则

以下是一个Python代码示例，可以提取文件ROIs2017_winter_s1_22_p900.jpg中的900作为排序规则：

import re

filename = "ROIs2017_winter_s1_22_p900.jpg"
match = re.search(r"_p(\d+)\.jpg", filename)
if match:
    sort_rule = int(match.group(1))
    print(sort_rule)
else:
    print("无法提取排序规则")

这段代码使用正则表达式从文件名中提取数字，并将其转换为整数作为排序规则。如果文件名不符合预期的格式，则会输出一条错误消息。

相关问题

python重命名该图片文件ROIs2017_winter_s1_22_p900.jpg 为s222900

好的，您可以使用以下代码来重命名该图片文件：

import os

os.rename('ROIs2017_winter_s1_22_p900.jpg', 's222900.jpg')

这将把原始文件名 "ROIs2017_winter_s1_22_p900.jpg" 更改为 "s222900.jpg"。

def state_deflection_angle(roi_blobs_result): ''' 说明：偏转状态值返回 ''' # ROI区域权重值 #ROIS_WEIGHT = [1, 1, 1, 1] ROIS_WEIGHT = [1, 0, 0, 1] state_crossing = False deflection_angle = 0 down_center = 0 center_num = 0 # 偏转值计算，ROI中心区域X值 centroid_sum = roi_blobs_result['up']['cx']*ROIS_WEIGHT[0] + roi_blobs_result['middle_up']['cx']*ROIS_WEIGHT[1] \ + roi_blobs_result['middle_down']['cx']*ROIS_WEIGHT[2] + roi_blobs_result['down']['cx']*ROIS_WEIGHT[3] if roi_blobs_result['up']['blob_flag']: center_num += ROIS_WEIGHT[0] if roi_blobs_result['middle_up']['blob_flag']: center_num += ROIS_WEIGHT[1] if roi_blobs_result['middle_down']['blob_flag']: center_num += ROIS_WEIGHT[2] if roi_blobs_result['down']['blob_flag']: center_num += ROIS_WEIGHT[3] center_pos = centroid_sum / (ROIS_WEIGHT[0]+ROIS_WEIGHT[1]+ROIS_WEIGHT[2]+ROIS_WEIGHT[3]) deflection_angle = (IMG_WIDTH/2)- center_pos # 判断两侧ROI区域检测到黑色线 if roi_blobs_result['left']['blob_flag'] and roi_blobs_result['right']['blob_flag']: # 判断两侧ROI区域检测到黑色线处于图像下方1/3处 if roi_blobs_result['left']['cy'] <= ((IMG_HEIGHT/3)) and roi_blobs_result['right']['cy'] <= ((IMG_HEIGHT/3)): # 当最下方ROI区域的黑线宽度大于140像素（检测到路口） if roi_blobs_result['down']['w'] > 235: state_crossing = True #elif roi_blobs_result['up']['blob_flag']: #state_crossing = True return down_center, state_crossing, deflection_angle 详细剖析里面的值都是怎么计算的

这段代码是一个函数 `state_deflection_angle`，用于计算偏转状态值和偏转角度。

让我们逐行解析代码中的计算过程：

1. 定义了一个权重列表 `ROIS_WEIGHT`，用于确定不同ROI区域的权重值。

2. 初始化变量 `state_crossing` 为 False，表示没有检测到路口；初始化变量 `deflection_angle` 为 0，表示偏转角度为 0；初始化变量 `down_center` 为 0，表示下方ROI区域的中心位置初始值为 0；初始化变量 `center_num` 为 0，表示有效ROI区域的数量。

3. 计算偏转值，根据每个ROI区域的中心位置和权重值，计算所有有效ROI区域的中心位置的加权平均值。这里使用了 `roi_blobs_result` 字典中不同ROI区域的中心位置属性（如 `'up'`、`'middle_up'` 等）和权重值。

4. 根据每个ROI区域是否检测到黑色线，更新有效ROI区域的数量 `center_num`。

5. 计算下方ROI区域的中心位置 `down_center`，即 `roi_blobs_result['down']['cx']`。

6. 计算偏转角度 `deflection_angle`，根据图像宽度和中心位置的差值计算得出。

7. 判断两侧ROI区域是否都检测到黑色线，并且这些线都位于图像下方的1/3位置。如果满足条件，再判断下方ROI区域检测到的黑线宽度是否大于235像素，如果是，则将 `state_crossing` 设置为 True，表示检测到路口。

8. 最后，函数返回 `down_center`、`state_crossing` 和 `deflection_angle` 这三个值。

总结起来，这段代码通过对不同ROI区域的中心位置进行加权平均，计算出偏转角度。然后根据特定条件判断是否检测到路口，并返回相关的状态值和角度值。注意，其中涉及到的具体数值和条件可能需要根据实际情况进行调整。