少说话多写代码之Python学习007——字符串的方法01

本文深入探讨了Python中字符串处理的几种核心方法,包括find、join、lower和replace的使用技巧,通过具体示例展示了这些方法如何简化字符串操作。

字符串在每一种语言中都有丰富的方法,他们几乎能完成我们所有的需要对字符串的处理。python中我们挑选几个看一看它的用法,其实会发现他们用法是相似的。
直接贴代码,

#find 方法
sourdeStr='明天山竹台风要来啦!'
destStr='山竹'
lastStr=sourdeStr.find(destStr)
print(lastStr)

lastStr=sourdeStr.find('台风')
print(lastStr)

lastStr=sourdeStr.find('榴莲')
print(lastStr)

输出

2
4
-1

#join 方法
seq=['天苍苍','野茫茫','风吹草低见牛羊']
sep="+"
lastStr=sep.join(seq)
print(lastStr)
seq=['1','1','3']
sep="+"
lastStr=sep.join(seq)
print(lastStr)

输出

天苍苍+野茫茫+风吹草低见牛羊
1+1+3
#lower方法

str='Jim Green'
lastStr=str.lower()
print(lastStr)

输出

jim green

#replace 方法
sourdeStr='我歌月徘徊,我舞影零乱'
lastStr=sourdeStr.replace('我','杜甫')
print(lastStr)

输出

杜甫歌月徘徊,杜甫舞影零乱
工程文件下载:https://download.youkuaiyun.com/download/yysyangyangyangshan/10668036

转载于:https://blog.51cto.com/yangyoushan/2175464

一、数据采集层: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. 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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