收藏常用正则表达式

常用正则表达式

数字类型
数字:^[0-9]*$
n 位的数字:^\d{n}$
至少 n 位的数字:^\d{n,}$
m-n 位的数字:^\d{m,n}$
零和非零开头的数字:^(0|[1-9][0-9]*)$
非零开头的最多带两位小数的数字:^([1-9][0-9]*)+(.[0-9]{1,2})?$
带 1-2 位小数的正数或负数:^(\-)?\d+(\.\d{1,2})?$
正数、负数、和小数:^(\-|\+)?\d+(\.\d+)?$
有两位小数的正实数:^[0-9]+(.[0-9]{2})?$
有 1~3 位小数的正实数:^[0-9]+(.[0-9]{1,3})?$
非零的正整数:^[1-9]\d*$
非零的负整数:^\-[1-9][]0-9″*$
非负整数:^\d+$
非正整数:^-[1-9]\d*|0$
非负浮点数:^\d+(\.\d+)?$
非正浮点数:^((-\d+(\.\d+)?)|(0+(\.0+)?))$
正浮点数:^[1-9]d.d|0.d[1-9]d$
负浮点数:^-([1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*)$
浮点数:^(-?\d+)(\.\d+)?$
字符类型
汉字:^[\u4e00-\u9fa5]{0,}$
英文和数字:^[A-Za-z0-9]+$
长度为 3-20 的所有字符:^.{3,20}$
由 26 个英文字母组成的字符串:^[A-Za-z]+$
由 26 个大写英文字母组成的字符串:^[A-Z]+$
由 26 个小写英文字母组成的字符串:^[a-z]+$
由数字和 26 个英文字母组成的字符串:^[A-Za-z0-9]+$
由数字、26 个英文字母或者下划线组成的字符串:^\w+$
中文、英文、数字包括下划线:^[\u4E00-\u9FA5A-Za-z0-9_]+$
中文、英文、数字但不包括下划线等符号:^[\u4E00-\u9FA5A-Za-z0-9]+$
可以输入含有^%&’,;=?$\”等字符:[^%&’,;=?$\x22]+
禁止输入含有~的字符:[^~\x22]+
特殊类型
Email 地址:^\w+([-+.]\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*$
手机号码:^(13[0-9]|14[5|7]|15[0|1|2|3|5|6|7|8|9]|18[0|1|2|3|5|6|7|8|9])\\d{8}$(国内 13、15、18 开头的手机号正则表达式,可根据目前国内收集号扩展前两位开头号码)
电话号码:(“XXX-XXXXXXX”、”XXXX-XXXXXXXX”、”XXX-XXXXXXX”、”XXX-XXXXXXXX”、”XXXXXXX”和”XXXXXXXX):^(\(\d{3,4}-)|\d{3.4}-)?\d{7,8}$
国内电话号码:(0511-4405222、021-87888822):\d{3}-\d{8}|\d{4}-\d{7}
身份证号(15 位):^[1-9]\\d{7}((0\\d)|(1[0-2]))(([0|1|2]\\d)|3[0-1])\\d{3}$
身份证号码(18 位):^[1-9]\\d{5}[1-9]\\d{3}((0\\d)|(1[0-2]))(([0|1|2]\\d)|3[0-1])\\d{3}([0-9]|X)$
帐号是否合法(字母开头,允许 5-16 字节,允许字母数字下划线):^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]{4,15}$
密码(以字母开头,长度在 6~18 之间,只能包含字母、数字和下划线):^[a-zA-Z]\w{5,17}$
强密码(必须包含大小写字母和数字的组合,不能使用特殊字符,长度在 8-16 之间):^(?=.*\d)(?=.*[a-z])(?=.*[A-Z]).{8,16}$
日期格式:^\d{4}-\d{1,2}-\d{1,2}
一年的 12 个月(01~09 和 1~12):^(0?[1-9]|1[0-2])$
一个月的 31 天(01~09 和 1~31):^((0?[1-9])|((1|2)[0-9])|30|31)$
xml 文件:^([a-zA-Z]+-?)+[a-zA-Z0-9]+\\.[x|X][m|M][l|L]$
中文字符的正则表达式:[\u4e00-\u9fa5]
双字节字符:[^\x00-\xff] (包括汉字在内,可以用来计算字符串的长度(一个双字节字符长度计 2,ASCII 字符计 1))
空白行的正则表达式:\n\s*\r (可以用来删除空白行)
首尾空白字符的正则表达式:^\s*|\s*$或(^\s*)|(\s*$) (可以用来删除行首行尾的空白字符(包括空格、制表符、换页符等等),非常有用的表达式)
腾讯 QQ 号:[1-9][0-9]{4,11} (腾讯 QQ 号从 10000 开始)
中国邮政编码:[1-9]\d{5}(?!\d) (中国邮政编码为 6 位数字)
IP-v4 地址:\\b(?:(?:25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?)\\.){3}(?:25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?)\\b (提取 IP 地址时有用)
校验 IP-v6 地址:(([0-9a-fA-F]{1,4}:){7,7}[0-9a-fA-F]{1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,7}:|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,6}:[0-9a-fA-F]{1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,5}([0-9a-fA-F]{1,4}){1,2}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,4}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,3}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,3}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,2}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,5}|[0-9a-fA-F]{1,4}:((:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,6})|:((:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,7}|:)|fe80:(:[0-9a-fA-F]{0,4}){0,4}%[0-9a-zA-Z]{1,}|::(ffff(:0{1,4}){0,1}:){0,1}((25[0-5]|(2[0-4]|1{0,1}[0-9]){0,1}[0-9])\\.){3,3}(25[0-5]|(2[0-4]|1{0,1}[0-9]){0,1}[0-9])|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,4}:((25[0-5]|(2[0-4]|1{0,1}[0-9]){0,1}[0-9])\\.){3,3}(25[0-5]|(2[0-4]|1{0,1}[0-9]){0,1}[0-9]))
子网掩码:((?:(?:25[0-5]|2[0-4]\\d|[01]?\\d?\\d)\\.){3}(?:25[0-5]|2[0-4]\\d|[01]?\\d?\\d))
校验日期:^(?:(?!0000)[0-9]{4}-(?:(?:0[1-9]|1[0-2])-(?:0[1-9]|1[0-9]|2[0-8])|(?:0[13-9]|1[0-2])-(?:29|30)|(?:0[13578]|1[02])-31)|(?:[0-9]{2}(?:0[48]|[2468][048]|[13579][26])|(?:0[48]|[2468][048]|[13579][26])00)-02-29)$(“yyyy-mm-dd“ 格式的日期校验,已考虑平闰年。)
抽取注释:<!–(.*?)–>
查找 CSS 属性:^\\s*[a-zA-Z\\-]+\\s*[:]{1}\\s[a-zA-Z0-9\\s.#]+[;]{1}
提取页面超链接:(<a\\s*(?!.*\\brel=)[^>]*)(href=”https?:\\/\\/)((?!(?:(?:www\\.)?’.implode(‘|(?:www\\.)?’, $follow_list).’))[^” rel=”external nofollow” ]+)”((?!.*\\brel=)[^>]*)(?:[^>]*)>
提取网页图片:\\< *[img][^\\\\>]*[src] *= *[\\”\\’]{0,1}([^\\”\\’\\ >]*)
提取网页颜色代码:^#([A-Fa-f0-9]{6}|[A-Fa-f0-9]{3})$
文件扩展名效验:^([a-zA-Z]\\:|\\\\)\\\\([^\\\\]+\\\\)*[^\\/:*?”<>|]+\\.txt(l)?$
判断 IE 版本:^.*MSIE [5-8](?:\\.[0-9]+)?(?!.*Trident\\/[5-9]\\.0).*$
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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