用python提取点坐标 去除过程点
时间: 2023-09-16 11:16:10 浏览: 79
如果您要从文本中提取点的坐标,并且还需要去除过程点,您可以使用正则表达式来完成。以下是一个示例代码:
```python
import re
text = "这是一个测试文本。点1的坐标是(10, 20)。点2的坐标是(30, 40)。点3的坐标是(50, 60)。"
# 提取点的坐标
pattern = r"\((\d+), (\d+)\)"
matches = re.findall(pattern, text)
# 去除过程点
filtered_matches = [match for match in matches if "过程" not in match]
print(filtered_matches)
```
在上述代码中,我们使用正则表达式`r"\((\d+), (\d+)\)"`来匹配括号内的数字对,即点的坐标。然后使用`re.findall()`函数来查找所有匹配的结果,并存储在`matches`列表中。
接下来,我们使用列表推导式来过滤掉包含"过程"的点坐标,将结果存储在`filtered_matches`列表中。
最后,我们打印出过滤后的点坐标列表。
运行以上代码,将输出如下结果:
```
[('10', '20'), ('30', '40'), ('50', '60')]
```
这里的结果是一个包含点坐标元组的列表,您可以根据需要进行进一步处理。
相关问题
用python提取文本中的坐标 并去除过程点
您好!对于提取文本中的坐标并去除过程点,您可以使用正则表达式来实现。以下是一个示例代码:
```python
import re
def extract_coordinates(text):
# 匹配坐标的正则表达式
pattern = r'\b(\d+\.\d+,\s*\d+\.\d+)\b'
# 提取坐标
coordinates = re.findall(pattern, text)
# 去除过程点
coordinates = [coord for coord in coordinates if '.' in coord]
return coordinates
# 测试文本
text = "这是一段包含坐标的文本,例如:(12.345, 67.890),(12.345, 67.890),(12.345, 67.890),(过程点),(34.567, 89.012)。"
# 提取坐标并去除过程点
coordinates = extract_coordinates(text)
print(coordinates)
```
运行以上代码,输出结果为:`['12.345, 67.890', '12.345, 67.890', '12.345, 67.890', '34.567, 89.012']`,即成功提取了文本中的坐标并去除了过程点。请根据您的具体文本格式和需求进行相应的调整。
使用python写一个提取指纹图像细节点的代码,在图片中标记出细节点位置,并输出袭细节点坐标
好的,这里提供一个基于OpenCV库的指纹图像细节点提取代码:
```python
import cv2
# 读取指纹图像
img = cv2.imread('fingerprint.jpg', 0)
# 使用Canny算子进行边缘检测
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)
# 进行二值化处理
ret, binary = cv2.threshold(edges, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 使用膨胀操作增强细节点区域
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
dilated = cv2.dilate(binary, kernel)
# 使用开运算去除毛刺
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
opened = cv2.morphologyEx(dilated, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
# 使用闭运算填充空洞
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 9))
closed = cv2.morphologyEx(opened, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
# 使用轮廓检测找到细节点
contours, hierarchy = cv2.findContours(closed, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 绘制细节点并输出坐标
for cnt in contours:
if cv2.contourArea(cnt) > 50: # 过滤面积较小的轮廓
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt)
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
print("细节点坐标:({},{})".format(x+w//2, y+h//2))
# 显示结果图像
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码会读取名为`fingerprint.jpg`的指纹图像,并将检测到的细节点位置用矩形框标记出来并输出坐标。你可以根据实际需要修改输入输出路径以及参数值。
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