用java写出以下代码截取最后的\后面的字符串,字符串如下 D:\Image\Ori\2023-05-10\00\1072396141410004109100398010351258_2023-05-10 000245043.jpg

可以使用Java中的split()方法和substring()方法来实现截取最后的\后面的字符串，具体实现如下：

public class Example {
    public static void main(String[] args) {
        String str = "D:\\Image\\Ori\\2023-05-10\\00\\1072396141410004109100398010351258_2023-05-10 000245043.jpg";
        String[] arr = str.split("\\\\");
        String result = arr[arr.length - 1].substring(0, arr[arr.length - 1].lastIndexOf("."));
        System.out.println(result);
    }
}

输出结果为：

1072396141410004109100398010351258_2023-05-10 000245043

解释：

首先使用split()方法将字符串按照\进行分割，得到一个字符串数组。然后从分割后的字符串数组中取出最后一个字符串，即文件名。最后使用substring()方法截取文件名中除了文件后缀之外的部分。注意，由于.是正则表达式中的特殊字符，所以需要使用lastIndexOf()方法获取最后一个.的位置来进行截取。

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clear;clc; [image,pt,ft]=freadenvi('CSU_MS'); image=double(image); image1=zeros(488,310,3); for i=1:3 image1(:,:,i)=reshape(image(:,i),488,310); end times=2/0.5; J1=zeros(488*times,310*times,3); for i=1:3 J1(:,:,i)=imresize(image1(:,:,i),times,'bicubic'); end J2=Normalize3(J1);%归一化 0到1 double %转换成IHS IHS=rgbtoihs(J2(:,:,3:-1:1)); %将RGB变换到IHS空间，生成的IHS图像中，1通道对应H，2通道对应S，3通道对应I %读全色图像 输出pan 0-1double类型 [ori_pan,pt,ft]=freadenvi('CSU_PAN'); pan=zeros(1952,1240); pan=reshape(ori_pan,1952,1240)/max(ori_pan); %用pan代替IHS的I分量 IHS(:,:,3)=pan; %逆IHS变换，构建融合图象 fusion=ihstorgb(IHS); figure,imshow(Normalize3(image1(:,:,3:-1:1))); title('original') figure,imshow(fusion); title('IHS'); enviwrite(fusion,1952,1240,3,'C:\Users\Administrator\Documents\MATLAB\weiboyaogan_test4\fusion');

这段代码是一个图像融合的过程，具体步骤如下：

1. 读取一个多光谱图像，存储在变量image中。这个图像有三个通道，即RGB三个通道。然后将这个图像的每个通道的像素值reshape成一个二维矩阵，存储在变量image1中。
2. 对image1进行双三次插值，将图像的大小扩大一定的倍数，存储在变量J1中。
3. 对J1进行归一化，将像素值的范围限制在0到1之间，存储在变量J2中。
4. 将J2从RGB空间转换到IHS空间，其中1通道对应色调H，2通道对应饱和度S，3通道对应亮度I，存储在变量IHS中。
5. 读取一个全色图像，存储在变量ori_pan中。将其reshape成一个二维矩阵，并将像素值除以最大值，存储在变量pan中。
6. 将IHS中的I分量替换为pan，得到融合后的IHS图像fusion。
7. 将fusion从IHS空间转换回RGB空间，存储在变量fusion中。
8. 显示原始图像和融合后的图像，并将融合后的图像保存到本地。

需要注意的是，这里使用了一些函数，例如imresize()、rgbtoihs()、ihstorgb()等，这些函数用于图像的插值、颜色空间转换等操作。同时，还使用了freadenvi()和enviwrite()函数读取和写入ENVI格式的图像数据。

逐行解释这段代码for i in excel_names: a = i[:-4] if a in name: skip = 32 else: skip = 22 excel = one_excel1(i, skip) result.append(excel) data_merge = pd.concat(result) print(excel_names.index(i)) for i in a: if ('HH' in i) | ('LL' in i) | ('HL' in i): last = i[-4:] last1 = i[-3:] new_name = i.replace('original_', f'wavelet-{last1}_') new_name = new_name[:-4] else: new_name = i.replace('_ori', '') b.append(new_name) print(b) data.columns = b print(data.columns) column = list(feature1.columns) feature = feature.loc[:, column] result = pd.concat([feature, feature1])

这段代码是一个 Python 脚本，主要完成以下操作：

1. 遍历一个列表 `excel_names` 中的所有元素，在每个元素上运行 `one_excel1` 函数，将返回的结果存入 `result` 列表中。
2. 通过 `pd.concat` 函数将 `result` 列表中的所有数据合并成一个 DataFrame 对象 `data_merge`。
3. 通过 `data_merge.columns` 属性获取所有列名，并将其存入列表 `b` 中。
4. 将列表 `b` 的元素作为 `data` DataFrame 对象的新列名。
5. 从另一个 DataFrame 对象 `feature1` 中选择一些列，并将它们与 `feature` DataFrame 对象合并成一个新的 DataFrame 对象 `result`。

具体来说，第一个 `for` 循环中，变量 `i` 遍历 `excel_names` 列表中的所有元素，对于每个元素，通过 `i[:-4]` 取出其文件名（不包括扩展名），并将其存入变量 `a` 中。然后，如果 `a` 在变量 `name` 中出现过，将变量 `skip` 设置为 32，否则设置为 22。接着，调用函数 `one_excel1`，将参数 `i` 和 `skip` 传入，将返回的结果存入列表 `result` 中。最后，通过 `pd.concat` 函数将 `result` 列表中的所有 DataFrame 对象合并成一个新的 DataFrame 对象 `data_merge`。

第二个 `for` 循环中，变量 `i` 遍历一个列表 `a` 中的所有元素。对于每个元素，如果其包含子字符串 `'HH'`、`'LL'` 或 `'HL'`，取出其后四个字符或后三个字符分别存入变量 `last` 和 `last1` 中，然后将原始文件名中的 `'original_'` 替换成 `'wavelet-'`，并将后缀 `'.csv'` 去掉，存入变量 `new_name` 中。否则，将原始文件名中的 `'_ori'` 替换成空字符串，存入变量 `new_name` 中。最后，将所有 `new_name` 存入列表 `b` 中。

接下来，将列表 `b` 中的元素作为 `data` DataFrame 对象的新列名，即通过 `data.columns = b` 语句将 `data` DataFrame 对象的列名设置为列表 `b` 中的元素。

最后，从另一个 DataFrame 对象 `feature1` 中选择一些列，并将它们与 `feature` DataFrame 对象合并成一个新的 DataFrame 对象 `result`，即通过 `result = pd.concat([feature, feature1])` 语句将两个 DataFrame 对象按列方向合并成一个新的 DataFrame 对象 `result`。