import re text=input() list_ret=list() #任务:完成对text文本的分句并输出结果 # ********** Begin *********# # ********** End **********#

时间: 2023-09-30 15:03:53 浏览: 30
这这是这是Python这是Python代码这是Python代码,这是Python代码,实这是Python代码,实现这是Python代码,实现了这是Python代码,实现了一个这是Python代码,实现了一个正这是Python代码,实现了一个正则这是Python代码,实现了一个正则表这是Python代码,实现了一个正则表达这是Python代码,实现了一个正则表达式这是Python代码,实现了一个正则表达式模这是Python代码,实现了一个正则表达式模块这是Python代码,实现了一个正则表达式模块的这是Python代码,实现了一个正则表达式模块的导这是Python代码,实现了一个正则表达式模块的导入这是Python代码,实现了一个正则表达式模块的导入,并这是Python代码,实现了一个正则表达式模块的导入,并从这是Python代码,实现了一个正则表达式模块的导入,并从用户这是Python代码,实现了一个正则表达式模块的导入,并从用户输入这是Python代码,实现了一个正则表达式模块的导入,并从用户输入中这是Python代码,实现了一个正则表达式模块的导入,并从用户输入中获取这是Python代码,实现了一个正则表达式模块的导入,并从用户输入中获取一个这是Python代码,实现了一个正则表达式模块的导入,并从用户输入中获取一个字符串这是Python代码,实现了一个正则表达式模块的导入,并从用户输入中获取一个字符串,这是Python代码,实现了一个正则表达式模块的导入,并从用户输入中获取一个字符串,最这是Python代码,实现了一个正则表达式模块的导入,并从用户输入中获取一个字符串,最后这是Python代码,实现了一个正则表达式模块的导入,并从用户输入中获取一个字符串,最后创建这是Python代码,实现了一个正则表达式模块的导入,并从用户输入中获取一个字符串,最后创建了这是Python代码,实现了一个正则表达式模块的导入,并从用户输入中获取一个字符串,最后创建了一个这是Python代码,实现了一个正则表达式模块的导入,并从用户输入中获取一个字符串,最后创建了一个空这是Python代码,实现了一个正则表达式模块的导入,并从用户输入中获取一个字符串,最后创建了一个空的这是Python代码,实现了一个正则表达式模块的导入,并从用户输入中获取一个字符串,最后创建了一个空的列表这是Python代码,实现了一个正则表达式模块的导入,并从用户输入中获取一个字符串,最后创建了一个空的列表list这是Python代码,实现了一个正则表达式模块的导入,并从用户输入中获取一个字符串,最后创建了一个空的列表list_ret这是Python代码,实现了一个正则表达式模块的导入,并从用户输入中获取一个字符串,最后创建了一个空的列表list_ret。

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static void input_task(void *priv) { int ret; start_run = 1; aos_sem_new(&g_input_sem, 0); ret = csi_codec_init(&g_codec, 0); if (ret != CSI_OK) { LOG("csi_codec_init error\n"); return; } g_input_hdl.ring_buf = &input_ring_buffer; g_input_hdl.sound_channel_num = INPUT_CHANNELS; ret = csi_codec_input_open(&g_codec, &g_input_hdl, 0); input_check(ret); ret = csi_codec_input_attach_callback(&g_input_hdl, codec_input_event_cb_fun, NULL); input_check(ret); /* input ch config */ g_input_config.bit_width = INPUT_SAMPLE_BITS; g_input_config.sample_rate = INPUT_SAMPLE_RATE; g_input_config.buffer = g_input_buf; g_input_config.buffer_size = INPUT_BUFFER_SIZE; g_input_config.period = INPUT_PERIOD_SIZE; g_input_config.mode = CODEC_INPUT_DIFFERENCE; g_input_config.sound_channel_num = INPUT_CHANNELS; ret = csi_codec_input_config(&g_input_hdl, &g_input_config); input_check(ret); ret = csi_codec_input_analog_gain(&g_input_hdl, 0xcf); input_check(ret); ret = csi_codec_input_digital_gain(&g_input_hdl, 25); input_check(ret); ret = csi_codec_input_link_dma(&g_input_hdl, &dma_ch_input_handle); input_check(ret); ret = csi_codec_input_start(&g_input_hdl); input_check(ret); uint32_t size = 0; uint32_t r_size = 0; g_input_size = 0; // printf("input start(%lld)\n", aos_now_ms()); while (1) { input_wait(); r_size = (g_input_size + INPUT_PERIOD_SIZE) < READ_BUFFER_SIZE ? INPUT_PERIOD_SIZE : (READ_BUFFER_SIZE-g_input_size); size = csi_codec_input_read_async(&g_input_hdl, g_read_buffer + g_input_size, r_size); if (size != INPUT_PERIOD_SIZE) { // printf("input stop, get (%d)ms data (%lld)\n", READ_TIME, aos_now_ms()); printf("read size err(%u)(%u)\n", size, r_size); break; } g_input_size += r_size; } aos_sem_free(&g_input_sem); csi_codec_input_stop(&g_input_hdl); csi_codec_input_link_dma(&g_input_hdl, NULL); csi_codec_input_detach_callback(&g_input_hdl); csi_codec_uninit(&g_codec); start_run = 0; }函数解析

import cv2 import face_recognition import numpy as np from PIL import Image, ImageDraw,ImageFont video_capture = cv2.VideoCapture(r'C:/Users/ALIENWARE/123.mp4')#如果输入是(0)为摄像头输入 #现输入为MP4进行识别检测人脸 first_image = face_recognition.load_image_file("1.jpg") first_face_encoding = face_recognition.face_encodings(first_image)[0] Second_image = face_recognition.load_image_file("2.jpg") Second_face_encoding = face_recognition.face_encodings(Second_image)[0] third_image = face_recognition.load_image_file("3.jpg") third_face_encoding = face_recognition.face_encodings(third_image)[0] inside_face_encodings = [first_face_encoding,Second_face_encoding,third_face_encoding] inside_face_names = ['A','B','C'] face_locations = [] face_encodings = [] face_names = [] process_this_frame = True while True: ret, frame = video_capture.read() small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25) rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1] if process_this_frame: face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame) face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations) face_names = [] for face_encoding in face_encodings: matches = face_recognition.compare_faces(inside_face_encodings, face_encoding) name = '未录入人脸' if True in matches: first_match_index = matches.index(True) name = inside_face_names[first_match_index] face_names.append(name) process_this_frame = not process_this_frame for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names): top *= 4 right *= 4 bottom *= 4 left *= 4 cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2) img_pil = Image.fromarray(frame) draw = ImageDraw.Draw(img_pil) fontStyle = ImageFont.truetype("C:/Windows/Fonts/simsun.ttc", 32, encoding="utf-8") draw.text((left + 6, bottom - 6), name, (0, 200, 0), font=fontStyle) frame = np.asarray(np.array(img_pil)) cv2.imshow('face_out', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): #退出需要按下Q键否则内核会崩溃 break video_capture.release() cv2.destroyAllWindows()

import cv2import numpy as npimport timefrom ultralytics import YOLO# 加载YOLO模型def load_yolo(model_path): yolo = YOLO(model_path) return yolo# 车辆检测def detect_vehicles(yolo, frame): classes, scores, boxes = yolo(frame) vehicles = [] for i in range(len(classes)): if classes[i] == 'car' or classes[i] == 'truck': vehicles.append(boxes[i]) return vehicles# 时速估计def estimate_speed(prev_frame, curr_frame, vehicles): speed = [] for vehicle in vehicles: x1, y1, x2, y2 = vehicle prev_vehicle_roi = prev_frame[y1:y2, x1:x2] curr_vehicle_roi = curr_frame[y1:y2, x1:x2] prev_gray = cv2.cvtColor(prev_vehicle_roi, cv2.COLOR_BGR2GRAY) curr_gray = cv2.cvtColor(curr_vehicle_roi, cv2.COLOR_BGR2GRAY) flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prev_gray, curr_gray, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0) flow_mean = np.mean(flow) speed.append(flow_mean * 30) # 假设每帧间隔为1/30秒 return speed# 绘制检测结果def draw_results(frame, vehicles, speeds): for i in range(len(vehicles)): x1, y1, x2, y2 = vehicles[i] cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, 'Vehicle ' + str(i+1) + ': ' + str(speeds[i]) + ' km/h', (x1, y1-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)# 主函数def main(): # 加载YOLO模型 yolo = load_yolo("yolov8n.pt") # 打开视频或摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) # 如果要打开视频,请将0改为视频文件的路径 # 初始化 prev_frame = None while True: # 读取当前帧 ret, frame = cap.read() if not ret: break # 车辆检测 vehicles = detect_vehicles(yolo, frame) # 时速估计 if prev_frame is not None: speeds = estimate_speed(prev_frame, frame, vehicles) else: speeds = [0] * len(vehicles) # 绘制检测结果 draw_results(frame, vehicles, speeds) # 显示检测结果 cv2.imshow('Vehicle Detection', frame) # 保存检测结果 cv2.imwrite('result.jpg', frame) # 按下q键退出 if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break # 更新上一帧 prev_frame = frame.copy() # 释放资源 cap.release() cv2.destroyAllWindows()if __name__ == '__main__': main()整理好代码

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