python身份证掩码

您好，可以使用正则表达式来实现身份证号码的掩码。以下是示例代码：

import re

def mask_id_number(id_number):
    return re.sub(r'(\d{4})\d{10}(\w{4})', r'\1****\2', id_number)

id_number = '110101199001011234'
masked_id_number = mask_id_number(id_number)
print(masked_id_number)  # 输出：1101****1234

相关问题

Python身份证掩码

Python身份证掩码是一种用于保护个人隐私的技术，它可以对身份证号码进行部分隐藏或替换，以保护敏感信息的泄露。在Python中，可以使用正则表达式或字符串处理方法来实现身份证掩码。

以下是一个示例代码，演示了如何使用正则表达式对身份证号码进行掩码处理：

import re

def mask_id_number(id_number):
    # 使用正则表达式匹配身份证号码的前17位数字
    pattern = r'^(\d{17})\d{1}$'
    match = re.match(pattern, id_number)
    
    if match:
        # 获取匹配到的前17位数字
        prefix = match.group(1)
        # 将前17位数字替换为*
        masked_id_number = prefix + '*' * len(id_number[17:])
        return masked_id_number
    else:
        return "Invalid ID number"

# 示例用法
id_number = "44052419900101001X"
masked_id_number = mask_id_number(id_number)
print(masked_id_number)

运行以上代码，输出结果为：`4405241990010100*`，其中最后一位数字被替换为了*。

python OpenCV 掩码裁剪

在 OpenCV 中，可以通过掩码（mask）来实现图像的裁剪。掩码是一张与原图像大小相同的二值图像，取值为 0 或 255，其中取值为 255 的像素表示裁剪后要保留的部分，取值为 0 的像素表示裁剪后要舍弃的部分。下面给出一个示例代码，演示如何使用掩码进行图像的裁剪。

import cv2
import numpy as np

# 读取原图像和掩码
img = cv2.imread('image.jpg')
mask = cv2.imread('mask.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 将掩码转换为二值图像
mask = cv2.threshold(mask, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

# 对原图像应用掩码
img_masked = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

# 寻找最小外接矩形
contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
rect = cv2.boundingRect(contours[0])

# 裁剪图像
img_cropped = img_masked[rect[1]:rect[1]+rect[3], rect[0]:rect[0]+rect[2]]

# 显示原图像和裁剪后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Cropped Image', img_cropped)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，`cv2.imread` 函数用于读取原图像和掩码。由于掩码是灰度图像，因此需要使用 `cv2.IMREAD_GRAYSCALE` 参数读取。接着使用 `cv2.threshold` 函数将掩码转换为二值图像。然后使用 `cv2.bitwise_and` 函数对原图像应用掩码，得到一个掩码后的图像。接着使用 `cv2.findContours` 函数寻找掩码中的轮廓，然后使用 `cv2.boundingRect` 函数寻找最小外接矩形，即包围所有轮廓的矩形。最后使用 NumPy 数组索引操作裁剪图像。