写一段python模糊查询的代码

好的，以下是一个简单的Python模糊查询代码示例：

import re

search_term = input("Enter search term: ")
list_to_search = ['apple', 'banana', 'orange', 'grape', 'watermelon', 'pineapple']

# Use regex to match search term with list elements
matches = [elem for elem in list_to_search if re.search(search_term, elem, re.IGNORECASE)]

print("Matches found: ")
for match in matches:
    print(match)

这个示例中，我们使用Python的re库来实现模糊查询。用户可以输入一个搜索词，程序会在一个预定义的列表中找到所有与搜索词相匹配的元素，并将它们输出到控制台上。这个程序也支持大小写不敏感的查询。

相关问题

写一段python模糊查找代码

import re text = input("输入要搜索的文本：")
pattern = input("输入要搜索的模式：")
match = re.findall(pattern, text)
if match:
print("找到匹配：", match)
else:
print("没有找到匹配。")

帮我写一段python代码，利用模糊聚类图像分割实现图像边缘检测

当然可以！以下是一个利用模糊聚类图像分割的 Python 代码示例，用于图像边缘检测：

import cv2
import numpy as np

def fuzzy_clustering_segmentation(image):
    # 将图像转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 使用模糊聚类进行图像分割
    criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 0.001)
    _, labels, centers = cv2.kmeans(gray.flatten(), 2, None, criteria, 10, cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS)
    segmented = labels.reshape(gray.shape)
    
    # 对分割结果进行边缘检测
    edges = cv2.Canny(segmented.astype(np.uint8) * 255, 30, 100)
    
    return edges

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 进行模糊聚类图像分割并边缘检测
edges = fuzzy_clustering_segmentation(image)

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Edge Detection', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在代码中，我们首先将图像转换为灰度图，然后使用 `cv2.kmeans()` 函数进行模糊聚类，将图像分成两个类别。接下来，我们将分割结果转换为二值图像，并使用 `cv2.Canny()` 函数进行边缘检测。最后，我们显示原始图像和边缘检测结果。你可以将代码中的 `image.jpg` 替换为你自己的图像文件路径来进行测试。