正则表达式入门经典(学习笔记四)——字符类

本文详细介绍了正则表达式中的字符类概念及其应用,包括单个字符、字符类的限定符使用方法,以及如何定义字符范围。此外,还探讨了POSIX字符类的应用场景。
1.什么是字符类

字符类是一些字符的无序组合,正则表达式模式可以从这个组合中挑选出一个字符来完成匹配。Sm[yi]th AB[12][0123456789]

2.对字符类应用限定符

限定符既可以用在单个字符,也可以用在字符类

因为方括号用于表示字符类, 所以要匹配方括号本身,要加转义字符 \[

3.在字符类中使用范围
3.1字母字符范围

[a-z]

[A-Z]

慎用[A-z]有可能中间有其他字符

3.2字符类的数字范围

[0-9]

3.3十六进制数字

#[0-9a-fA-F]{6} 匹配

#DE88D9
#DG3399
#0099FF
#99FG00
#CCCCCC
#669933
#66330
#8i8824
#902332
#8F8F8F
#2099CC
#88CCFF
#CFE
#994488
#CFEE

3.4反转字符类的范围,可能不成立
3.5潜在的范围陷阱

[.-/]意外指定了一个包含句点和正斜杠字符的范围

[-./]连字符作为第一个字符,就不会出现这种情况

4.POSIX字符类

有些实现支持此表示方法

[:alnum:] alnum是alphanumeric(字母数字字符)的缩写形式

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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