Gaussian输出文件中的偶极矩信息的正则表达式
时间: 2023-05-29 18:04:21 浏览: 52
我们需要根据Gaussian输出文件中的偶极矩信息的格式来设计正则表达式。输出文件中的偶极矩信息通常在以下格式中:
Dipole moment (field-independent basis, Debye):
X: -0.123456
Y: 0.234567
Z: 0.345678
Tot: 0.456789
There are no external electric fields.
因此,我们可以使用以下正则表达式来匹配偶极矩信息:
/Dipole moment.*:\s+X:\s+(-?\d+\.\d+)\s+Y:\s+(-?\d+\.\d+)\s+Z:\s+(-?\d+\.\d+)\s+Tot:\s+(-?\d+\.\d+)/
这个正则表达式将捕获偶极矩信息中X、Y、Z和Tot的值,并将它们存储在一个四元组中。注意,我们使用了`\s+`来匹配任意数量的空格,并使用了`-?\d+\.\d+`来匹配一个可能带有符号的浮点数。
相关问题
中文 opencv GaussianBlur函数
高斯模糊函数
函数名称:GaussianBlur
函数原型:
```
void GaussianBlur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, double sigmaX, double sigmaY=0, int borderType=BORDER_DEFAULT)
```
函数说明:对图像进行高斯模糊。
参数说明:
- src:输入图像。
- dst:输出图像。
- ksize:核大小,必须是奇数。
- sigmaX:X方向的标准差。
- sigmaY:Y方向的标准差,若为0则与sigmaX相同。
- borderType:边框类型。
示例代码:
```python
import cv2
img = cv2.imread('test.jpg')
blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
cv2.imshow('blur', blur)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
中文opencv GaussianBlur函数
GaussianBlur是OpenCV中用于图像模糊处理的函数,其函数原型如下:
```c++
void GaussianBlur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, double sigmaX, double sigmaY = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT );
```
其中,各参数的含义为:
- src:输入图像
- dst:输出图像
- ksize:高斯核大小,即卷积核大小。其值应为正奇数,如3、5、7等。一般情况下,ksize的值越大,图像的模糊程度就越高。
- sigmaX:高斯核在x方向的标准差,用于控制高斯分布的形状。当sigmaX为0时,函数会根据ksize来自动计算sigmaX的值。
- sigmaY:高斯核在y方向的标准差。当sigmaY为0时,函数会将其设为sigmaX的值。
- borderType:边界处理方式。默认值为BORDER_DEFAULT。
示例代码如下:
```c++
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
// 读取原始图像
Mat src = imread("lena.png");
if (src.empty())
{
cout << "读取图像失败!" << endl;
return -1;
}
// 对图像进行高斯模糊处理
Mat dst;
GaussianBlur(src, dst, Size(5, 5), 0, 0);
// 显示原始图像和处理结果
imshow("原始图像", src);
imshow("高斯模糊结果", dst);
waitKey(0);
return 0;
}
```