python模糊關聯

① python3 正則表達式如何實現中文模糊匹配替換並輸出

要使用正則表達式實現中文模型李糊匹配替換並輸出，你可以使用 Python 的 re 模塊。以下是一個示例代碼，讀取一個名為 input.txt 的文件，將其中的 "竹某嬋" 或 "竹嬋某" 替換為 "竹嬋嬋"，然後將結果保存到一個名為 output.txt 的新文件中：

import re

# 定義一個函數來實現替換操作
def replace_pattern(match_obj):
return "竹嬋嬋"

# 讀取文件內容
with open("input.txt", "r", encoding="utf-8") as file:
content = file.read()

# 使用正則表達式進行模糊匹配替換
pattern = r"竹(?:某|嬋)(?:嬋|某)"
replaced_content = re.sub(pattern, replace_pattern, content)

# 將替換後的內容寫入新的文件
with open("output.txt", "w", encoding="utf-8") as file:
file.write(replaced_content)

在這個例子中，正則表達式 r"竹(?:某|嬋)(?:嬋|某)" 用於匹配 "竹某嬋" 或 "竹嬋某"。(?:...) 是一個非捕獲組，它表示匹配其中的任意一個字元，但不會捕獲該組。這里的組分別包含 "某" 和 "嬋"，因此可以匹配 "竹某嬋" 或 "竹嬋某"。接下來，re.sub 函數用於替換匹配到的字元串。這里我們提供了一個替換函行緩數 replace_pattern，它直接返回 "竹嬋嬋"。最後，將替換後的內容寫入一個名為 output.txt 的新文件。

…………

回復：

如果要實現匹配任意特定中文字元，可以使用 Unicode 的中文字元卜帶遲范圍。以下是修改後的示例代碼，可以將 "竹某嬋" 或 "竹嬋某" 替換為 "竹嬋嬋"，其中 "某" 為任意中文字元：

import re

# 定義一個函數來實現替換操作
def replace_pattern(match_obj):
return "竹嬋嬋"

# 讀取文件內容
with open("input.txt", "r", encoding="utf-8") as file:
content = file.read()

# 使用正則表達式進行模糊匹配替換
pattern = r"竹[u4e00-u9fa5]嬋|竹嬋[u4e00-u9fa5]"
replaced_content = re.sub(pattern, replace_pattern, content)

# 將替換後的內容寫入新的文件
with open("output.txt", "w", encoding="utf-8") as file:
file.write(replaced_content)

在這個例子中，正則表達式 r"竹[u4e00-u9fa5]嬋|竹嬋[u4e00-u9fa5]" 用於匹配 "竹某嬋" 或 "竹嬋某"，其中 "某" 為任意中文字元。[u4e00-u9fa5] 用於匹配任意一個中文字元。接下來，re.sub 函數用於替換匹配到的字元串。這里我們提供了一個替換函數 replace_pattern，它直接返回 "竹嬋嬋"。最後，將替換後的內容寫入一個名為 output.txt 的新文件。

② python，如何實現圖片中特定區域模糊

使用Python可以很方便地實現圖片中特定區域的模糊。下面是一個簡單的示例代碼，可以實現對圖片中指定區域的高斯模糊：

import cv2
# 讀取圖片
img = cv2.imread('test.jpg')
# 指定模糊區域
x, y, w, h = 100, 100, 200, 200
roi = img[y:y+h, x:x+w]
# 對模糊區域進行高斯模糊
blur = cv2.GaussianBlur(roi, (25, 25), 0)
# 將模糊後的區域復制回原圖
img[y:y+h, x:x+w] = blur
# 顯示結果
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
在這段代碼中，我們首先使用OpenCV庫讀取了一張圖片。然後，我們指定了一個矩形區域，該區域的左上角坐標為(x, y)，寬度為w，高度為h。接著，我們使用cv2.GaussianBlur函數對該區域進行高斯模糊，模糊半徑為(25, 25)。最後，我們將模糊後的區域復制回原圖，並顯示結果。
需要注意的是，這段代碼中的模糊區域是一個矩形，如果需要對任意形狀的區域進行模糊，可以使用掩模（mask）來實現。具體實現方法可以參考OpenCV官方文檔。