正则表达式

正则表达式,又称规则表达式。(英语:Regular Expression,在代码中常简写regex、regexp或RE),计算机科学的一个概念。正则表通常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。

正则就是用一些具有特殊含义的符号组合到一起(称为正则表达式)来描述字符或者字符串的方法。或者说:正则就是用来描述一类事物的规则。。

给定一个正则表达式和另一个字符串,我们可以达到如下的目的:
1. 给定的字符串是否符合正则表达式的过滤逻辑(称作“匹配”);
2. 可以通过正则表达式,从字符串中获取我们想要的特定部分。
正则表达式的特点是:
1. 灵活性、逻辑性和功能性非常的强;
2. 可以迅速地用极简单的方式达到字符串的复杂控制。
3. 对于刚接触的人来说,比较晦涩难懂。
由于正则表达式主要应用对象是文本,因此它在各种文本编辑器场合都有应用,小到著名编辑器EditPlus,大到Microsoft Word、Visual Studio等大型编辑器,都可以使用正则表达式来处理文本内容。

grep

参数释义
n显示行号
o只显示匹配内容
q静默模式,无任何输出
$?配合上面‘q’来判断执行成功没有,即有没有过滤到想要的内容
l如果匹配成功,只打印文件名,失败则不打印
r‘r’通常rl一起用
A如果匹配成功,则将匹配行及其后n行一起打印出来
B如果匹配成功,则将匹配行及其前n行一起打印出来
C如果匹配成功,则将匹配行及其前后n行一起打印出来
c如果匹配成功,则将匹配到的行数打印出来
E等于egrep,扩展
i忽略大小写
v取反,不匹配
w匹配单词

grep :把模式当做正则表达式
fgrep :把模式当做固定字符串
pgrep:通过匹配其程序名,找到匹配的进程
egrep:为 grep 的扩充版本, 改良了许多传统 grep 不能或不便的操作

正则字符介绍

参数释义
^行首
$行位
.除了换行符以外的任意单个字符
*前导字符的零个或多个
.*所有字符
[]字符组内的任一字符
[^]对字符组内的每个字符取反(不匹配字符组内的每个字符);^[^]字符组内的字符开头的行
[a-z]小写字母
[A-Z]大写字母
[a-Z]小写和大写字母
[0-9]数字
\<单词头(单词一般以空格或特殊字符做分隔,连续的字符串被当做单词)
\>单词尾

扩展正则 sed 加 -r 参数 或转义
grep 加 -E 或 egrep 或转义
AWK 直接支持 但不包含{n,m}
可以使用–posix支持

### 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**:对每一像素点进行处理,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进行量化处理,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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