Linux学习笔记-sed编辑器基础

本文详细介绍了sed编辑器的使用方法,包括替换、删除、插入、修改、转换和打印命令,以及如何与文件一起工作。通过示例演示了sed编辑器在文本处理中的强大功能。
sed编辑器称为流编辑器,与普通的编辑器不同,流编辑器会在编辑器处理数据之前基于预先提供的一组规则来编辑数据流。
常用命令
一  替换命令 s
s/pattern/replacement/flags
flags有4种可用的替换标记
1.数字  ,表明新文本将替换第几处模式匹配的地方
2. g,表明新文本将替换所有已有文本出现的地方
3. p ,表明原来行的内容要打印出来
4. w  file ,将替换的结果写到文件中
如:sed `s/test/trial/2 `  data5,     sed编辑器只替换每行中第二次出现的匹配模式
-n 选项会禁止sed编辑器输出,如果将p标记与 -n 配合使用,则只输出被替换的行

如果替换的文本中包含路径,则需要用反斜线来转义 路径分隔符 /
如:sed  `s/\/bin/bash/\/bin\/csh`  /etc/passwd

默认情况下,sed编辑器中使用的命令会作用于文本数据的所有行。可以通过使用行寻址指定命令作用与特定的行
有2种行寻址方式
1  行的数字范围
 2  用文本模式来过滤出某行
格式如下:
[address]command
或者
address{
command1
command2
}
在命令中 指定的可以是单个行号,或者是起始行号,逗号以及结尾行号指定一个范围。
如果想将一条命令作用到文本中某行开始到结尾的所有行,可以用特殊地址  $ 符号
如:sed  `2,$s/dog/cat/`  data1

sed编辑器也允许指定文本模式来过来出命令要作用的行,格式如下:
/pattern/command

二  删除命令
删除命令d 会删除匹配指定寻址模式的所有行,如果在使用该命令时,你忘记加一个寻址模式,则流中所有文本行都会被删除

三 插入和附加命令
sed编辑器允许像数据流中插入数据
1.  插入命令 i 会在指定的行前增加一个新行
2  追加命令 a 会在指定的行后增加一个新行
需要注意的是,不能在单个命令行上使用这两个命令
格式如下:
sed  `[address]command\new line`

四  修改命令
修改命令c 允许修改数据流中整行文本的内容。

五  转换命令
转换命令 y 可以处理单个字符,格式如下:
[address]y/inchars/outchars/
转换命令会对inchars和outchars值进行一对一的映射处理。如果inchars和outchars的长度不同,则sed 会产生一条错误信息。

六  打印命令
sed 有三个打印命令:
1. 小写 p 命令用来打印文本行
2. 等号= 命令用来打印行号
3. 小写 l 命令用来列出行
  
七  sed和文件一起工作
1.  像文件写入
w 命令用来向文件写入行,格式如下:
[address]w filename
例如:sed    `1,2w  test` data1,将数据流中前两行写到 test 文件

2.  从文件读取数据
  读取命令 r 从一个文件的数据插入到数据流中,格式如下:
[address]r filename。
sed 编辑器会将数据插入到地址之后























### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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