python用正则取" Saving file ...(./Dewarp_0_grp0_chn0_1920x1080.fmt_3)!"中的/Dewarp_0_grp0_chn0_1920x1080.fmt_3

可以使用re模块中的search函数匹配正则表达式，然后使用group函数取出匹配的字符串。

示例代码如下：

import re

s = "Saving file ...(./Dewarp_0_grp0_chn0_1920x1080.fmt_3)!"
pattern = r'\./([a-zA-Z0-9_]+\.[a-zA-Z0-9_]+)'
result = re.search(pattern, s)

if result:
    filename = result.group(1)
    print(filename)
else:
    print("No match")

输出结果为：

Dewarp_0_grp0_chn0_1920x1080.fmt_3

解释：

正则表达式`r'\./([a-zA-Z0-9_]+\.[a-zA-Z0-9_]+)'`表示：

- `\./`：匹配以./开头的字符串，注意要转义.
- `([a-zA-Z0-9_]+\.[a-zA-Z0-9_]+)`：匹配中间的文件名，包括字母、数字和下划线，以点号分隔文件名和扩展名。括号表示分组，可以使用group函数取出匹配的字符串。

使用search函数在字符串s中查找匹配的字符串，并将结果保存到result变量中。如果找到匹配的字符串，则使用group函数取出其中的文件名，保存到filename变量中，并输出结果。如果没有找到匹配的字符串，则输出"No match"。

相关问题

python page-dewarp使用

Python的page-dewarp是一个用于纸张矫正的工具库。它可以自动检测和矫正扫描的文档中的畸变和曲线。使用Python编写的page-dewarp库拥有简单易用的API和丰富的功能。

使用page-dewarp库的第一步是导入所需的模块和函数。然后，可以使用`page_dewarp(file_path)`函数来加载要进行矫正的图像文件。该函数会返回一个经过矫正的图像对象。

提供给`page_dewarp()`函数的文件路径参数应该是扫描文档的图像文件路径。这个函数会自动检测图像中的边缘并对其进行矫正，以消除纸张的畸变。矫正后的图像将与原始图像具有相同的分辨率和尺寸。

使用page-dewarp库进行矫正也有一些可选的参数。例如，可以使用`zoom_factor`参数来调整矫正的精度。设置较高的值会增加矫正的准确性，但会增加计算成本。还可以设置`output_path`参数来指定输出矫正图像的路径，以便保存矫正结果。

在完成矫正后，可以进一步使用其他Python图像处理库，如OpenCV或PIL，对矫正后的图像进行操作。可以进行各种图像处理任务，如OCR（光学字符识别），图像分割或文档转换等。

总之，Python的page-dewarp库提供了简单且功能强大的工具，用于自动矫正扫描文档中的畸变和曲线。它可以在各种图像处理任务中发挥作用，并提供了方便易用的API接口。

python page-dewarp

Python page-dewarp是一个用Python编写的图像处理工具，用于对扭曲的页面图像进行校正。它主要用于处理扫描的书籍页面或文档图像，在处理过程中能够移除图像中的畸变，使其看起来更加平整和清晰。

这个工具的主要功能包括检测图像中的边缘和角点，然后根据检测到的边缘和角点信息，进行图像的拉伸、旋转和扭曲校正，以消除图像中的畸变。用户可以通过调整一些参数来控制校正的程度和结果的质量。

Python page-dewarp使用了一些常见的图像处理技术，例如角点检测、透视变换和插值算法。它还提供了简洁友好的API接口，使得用户可以很容易地集成到自己的Python项目中。除此之外，它还支持多种常见的图片格式，包括JPEG、PNG和TIFF等。

此外，Python page-dewarp还提供了一些常用的图像处理功能，例如图像的旋转、裁剪和缩放等。它还具有很好的可扩展性，用户可以根据自己的需求添加或改进不同的图像处理算法。

总的来说，Python page-dewarp是一个功能强大、易于使用的图像处理工具，对于需要处理扫描书籍或文档图像的用户来说，是一个非常有用的工具。