给我一份文本自动对齐的程序

时间: 2024-03-17 20:40:25 浏览: 10
以下是一个简单的 Python 程序,可以将两个文本进行自动对齐: ```python def align_text(text1, text2): # 将两个文本分割成行列表 lines1 = text1.split("\n") lines2 = text2.split("\n") # 找到最长的行 max_length = max(len(line) for line in lines1 + lines2) # 对齐两个文本 aligned_lines1 = [line.ljust(max_length) for line in lines1] aligned_lines2 = [line.ljust(max_length) for line in lines2] # 拼接对齐后的文本 aligned_text1 = "\n".join(aligned_lines1) aligned_text2 = "\n".join(aligned_lines2) # 返回对齐后的文本 return aligned_text1, aligned_text2 ``` 这个程序将两个文本按行对齐,并将每行文本的长度调整为两个文本中最长的行的长度。可以通过调用 `align_text(text1, text2)` 函数来使用它,其中 `text1` 和 `text2` 分别是待对齐的两个文本。函数返回一个元组,包含对齐后的两个文本。
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以下是一个基于dlib库的Python人脸对齐程序: ``` python # 导入必要的库 import cv2 import dlib import numpy as np # 初始化dlib的面部检测器和68个面部关键点预测器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat') # 定义人脸对齐函数 def align_face(img): gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = detector(gray) # 如果没有检测到面部,则返回原始图像 if len(faces) == 0: return img # 获取第一个检测到的面部关键点 shape = predictor(gray, faces[0]) shape = np.array([(p.x, p.y) for p in shape.parts()]) # 计算眼睛中心点 left_eye = shape[36:42].mean(axis=0).astype(np.int) right_eye = shape[42:48].mean(axis=0).astype(np.int) # 计算角度和缩放比例 dx = right_eye[0] - left_eye[0] dy = right_eye[1] - left_eye[1] angle = np.degrees(np.arctan2(dy, dx)) scale = 1.0 # 计算仿射矩阵 center = tuple(left_eye) M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale) # 计算输出图像大小 output_size = img.shape[:2] # 进行仿射变换 aligned_img = cv2.warpAffine(img, M, output_size, flags=cv2.INTER_LINEAR, borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT, borderValue=(0, 0, 0)) return aligned_img # 加载测试图像 img = cv2.imread('test.jpg') # 对齐图像 aligned_img = align_face(img) # 显示结果 cv2.imshow('Original', img) cv2.imshow('Aligned', aligned_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 这个程序会对输入的图像进行人脸检测和关键点提取,然后计算眼睛中心点,并根据眼睛中心点的位置和角度进行仿射变换以对齐人脸。

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