模糊函数python 模糊函数的matlab代码

最常用的几个python库

Python常用库大全，看看有没有你需要的。

环境管理

管理 Python 版本和环境的工具

p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具。

pyenv – 简单的 Python 版本管理工具。

Vex – 可以在虚拟环境中执行命令。

virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具。

virtualenvwrapper- virtualenv 的一组扩展。

包管理

管理包和依赖的工具。

pip – Python 包和依赖关系管理工具。

pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。

conda – 跨平台，Python 二进制包管理工具。

Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。

wheel – Python 分发的新标准，意在取代 eggs。

包仓库

本地 PyPI 仓库服务和代理。

warehouse – 下一代 PyPI。

Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 镜像工具。

devpi – PyPI 服务和打包/测试/分发工具。

localshop – 本地 PyPI 服务（自定义包并且自动对 PyPI 镜像）。

分发

打包为可执行文件以便分发。

PyInstaller – 将 Python 程序转换成独立的执行文件（跨平台）。

dh-virtualenv – 构建并将 virtualenv 虚拟环境作为一个 Debian 包来发布。

Nuitka – 将脚本、模块、包编译成可执行文件或扩展模块。

py2app – 将 Python 脚本变为独立软件包（Mac OS X）。

py2exe – 将 Python 脚本变为独立软件包（Windows）。

pynsist – 一个用来创建 Windows 安装程序的工具，可以在安装程序中打包 Python本身。

构建工具

将源码编译成软件。

buildout – 一个构建系统，从多个组件来创建，组装和部署应用。

BitBake – 针对嵌入式 Linux 的类似 make 的构建工具。

fabricate – 对任何语言自动找到依赖关系的构建工具。

PlatformIO – 多平台命令行构建工具。

PyBuilder – 纯 Python 实现的持续化构建工具。

SCons – 软件构建工具。

交互式解析器

交互式 Python 解析器。

IPython – 功能丰富的工具，非常有效的使用交互式 Python。

bpython- 界面丰富的 Python 解析器。

ptpython – 高级交互式Python解析器， 构建于python-prompt-toolkit 之上。

文件

文件管理和 MIME（多用途的网际邮件扩充协议）类型检测。

imghdr – （Python 标准库）检测图片类型。

mimetypes – （Python 标准库）将文件名映射为 MIME 类型。

path.py – 对 os.path 进行封装的模块。

pathlib – （Python3.4+ 标准库）跨平台的、面向对象的路径操作库。

python-magic- 文件类型检测的第三方库 libmagic 的 Python 接口。

Unipath- 用面向对象的方式操作文件和目录

watchdog – 管理文件系统事件的 API 和 shell 工具

日期和时间

操作日期和时间的类库。

arrow- 更好的 Python 日期时间操作类库。

Chronyk – Python 3 的类库，用于解析手写格式的时间和日期。

dateutil – Python datetime 模块的扩展。

delorean- 解决 Python 中有关日期处理的棘手问题的库。

moment – 一个用来处理时间和日期的Python库。灵感来自于Moment.js。

PyTime – 一个简单易用的Python模块，用于通过字符串来操作日期/时间。

pytz – 现代以及历史版本的世界时区定义。将时区数据库引入Python。

when.py – 提供用户友好的函数来帮助用户进行常用的日期和时间操作。

文本处理

用于解析和操作文本的库。

通用

chardet – 字符编码检测器，兼容 Python2 和 Python3。

difflib – (Python 标准库)帮助我们进行差异化比较。

ftfy – 让Unicode文本更完整更连贯。

fuzzywuzzy – 模糊字符串匹配。

Levenshtein – 快速计算编辑距离以及字符串的相似度。

pangu.py – 在中日韩语字符和数字字母之间添加空格。

pyfiglet -figlet 的 Python实现。

shortuuid – 一个生成器库，用以生成简洁的，明白的，URL 安全的 UUID。

unidecode – Unicode 文本的 ASCII 转换形式 。

uniout – 打印可读的字符，而不是转义的字符串。

xpinyin – 一个用于把汉字转换为拼音的库。

相关问答

Q1: 用python模糊检索EXCEL文件的内容，并写入新的EXCEL表？

这类基础逻辑编程初学可以手写逻辑，这个基本如下：

载入基础信息（Excel地址）

###手动指定###

获取输入查询数据

###input()获取，保存指变量###

打开Excel文件

####使用openpyxl打开，获取工作簿对象和表对象####

获取excel有效行与列数据

### 可以函数判断，最好手工写非空判断获取####

遍历返回结果数据

### 读取每个单元格 查询字符串即可，习惯用Count还是find函数看具体需求和习惯###

写入文件

同样可以采用openpyxl写入excel或者直接写入txt文件

Q2: 常用的十大python图像处理工具

原文标题模糊函数python：10 Python image manipulation tools.

作者 | Parul Pandey

翻译 | 安其罗乔尔、JimmyHua

今天，在模糊函数python我们模糊函数python的世界里充满模糊函数python了数据，图像成为构成这些数据的重要组成部分。但无论是用于何种用途，这些图像都需要进行处理。图像处理就是分析和处理数字图像的过程，主要旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后可以将其用于某种用途。

图像处理中的常见任务包括显示图像，基本操作如裁剪、翻转、旋转等，图像分割，分类和特征提取，图像恢复和图像识别。Python成为这种图像处理任务是一个恰当选择，这是因为它作为一种科学编程语言正在日益普及，并且在其生态系统中免费提供许多最先进的图像处理工具供大家使用。

让我们看一下可以用于图像处理任务中的常用 Python 库有哪些吧。

1.scikit-image

scikit-image是一个开源的Python包，适用于numpy数组。它实现了用于研究，教育和工业应用的算法和实用工具。即使是那些刚接触Python生态系统的人，它也是一个相当简单直接的库。此代码是由活跃的志愿者社区编写的，具有高质量和同行评审的性质。

资源

文档里记录了丰富的例子和实际用例，阅读下面的文档：

用法

该包作为skimage导入，大多数功能都在子模块中找的到。下面列举一些skimage的例子：

图像过滤

使用match_template函数进行模板匹配

你可以通过此处查看图库找到更多示例。

2. Numpy

Numpy是Python编程的核心库之一，并为数组提供支持。图像本质上是包含数据点像素的标准Numpy数组。因此，我们可以通过使用基本的NumPy操作，例如切片、掩膜和花式索引，来修改图像的像素值。可以使用skimage加载图像并使用matplotlib显示图像。

资源

Numpy的官方文档页面提供了完整的资源和文档列表：

用法

使用Numpy来掩膜图像.

3.Scipy

scipy是Python的另一个类似Numpy的核心科学模块，可用于基本的图像操作和处理任务。特别是子模块scipy.ndimage，提供了在n维NumPy数组上操作的函数。该包目前包括线性和非线性滤波，二值形态学，B样条插值和对象测量等功能函数。

资源

有关scipy.ndimage包提供的完整功能列表，请参阅下面的链接：

用法

使用SciPy通过高斯滤波器进行模糊：

4. PIL/ Pillow

PIL( Python图像库 )是Python编程语言的一个免费库，它支持打开、操作和保存许多不同的文件格式的图像。然而， 随着2009年的最后一次发布，它的开发停滞不前。但幸运的是还有有Pillow，一个PIL积极开发的且更容易安装的分支，它能运行在所有主要的操作系统，并支持Python3。这个库包含了基本的图像处理功能，包括点运算、使用一组内置卷积核的滤波和色彩空间的转换。

资源

文档中有安装说明，以及涵盖库的每个模块的示例：

用法

在 Pillow 中使用 ImageFilter 增强图像：

5. OpenCV-Python

OpenCV( 开源计算机视觉库 )是计算机视觉应用中应用最广泛的库之一 。OpenCV-Python 是OpenCV的python版API。OpenCV-Python的优点不只有高效，这源于它的内部组成是用C/C++编写的，而且它还容易编写和部署（因为前端是用Python包装的）。这使得它成为执行计算密集型计算机视觉程序的一个很好的选择。

资源

OpenCV-Python-Guide指南可以让你使用OpenCV-Python更容易：

用法

下面是一个例子，展示了OpenCV-Python使用金字塔方法创建一个名为“Orapple”的新水果图像融合的功能。

6. SimpleCV

SimpleCV 也是一个用于构建计算机视觉应用程序的开源框架。有了它，你就可以访问几个高性能的计算机视觉库，如OpenCV，而且不需要先学习了解位深度、文件格式、颜色空间等。

它的学习曲线大大小于OpenCV，正如它们的口号所说“计算机视觉变得简单”。一些支持SimpleCV的观点有：

即使是初学者也可以编写简单的机器视觉测试摄像机、视频文件、图像和视频流都是可互操作的资源

官方文档非常容易理解，而且有大量的例子和使用案例去学习：

用法

7. Mahotas

Mahotas 是另一个计算机视觉和图像处理的Python库。它包括了传统的图像处理功能例如滤波和形态学操作以及更现代的计算机视觉功能用于特征计算，包括兴趣点检测和局部描述符。该接口是Python语言，适合于快速开发，但是算法是用C语言实现的，并根据速度进行了调优。Mahotas库速度快，代码简洁，甚至具有最小的依赖性。通过原文阅读它们的官方论文以获得更多的了解。

资源

文档包括安装指导，例子，以及一些教程，可以更好的帮助你开始使用mahotas。

用法

Mahotas库依赖于使用简单的代码来完成任务。关于‘Finding Wally’的问题，Mahotas做的很好并且代码量很少。下面是源码：

8. SimpleITK

ITK 或者 Insight Segmentation and Registration Toolkit是一个开源的跨平台系统，为开发人员提供了一套广泛的图像分析软件工具 。其中, SimpleITK是建立在ITK之上的简化层，旨在促进其在快速原型设计、教育、解释语言中的应用。SimpleITK 是一个图像分析工具包，包含大量支持一般过滤操作、图像分割和匹配的组件。SimpleITK本身是用C++写的，但是对于包括Python以内的大部分编程语言都是可用的。

资源

大量的Jupyter Notebooks 表明了SimpleITK在教育和研究领域已经被使用。Notebook展示了用Python和R编程语言使用SimpleITK来进行交互式图像分析。

用法

下面的动画是用SimpleITK和Python创建的刚性CT/MR匹配过程的可视化 。点击此处可查看源码模糊函数python！

9. pgmagick

pgmagick是GraphicsMagick库的一个基于python的包装。 GraphicsMagick图像处理系统有时被称为图像处理的瑞士军刀。它提供了一个具有强大且高效的工具和库集合，支持以88种主要格式(包括重要格式，如DPX、GIF、JPEG、JPEG-2000、PNG、PDF、PNM和TIFF)读取、写入和操作图像。

资源

有一个专门用于PgMagick的Github库 ，其中包含安装和需求说明。还有关于这个的一个详细的用户指导：

用法

使用pgmagick可以进行的图像处理活动很少，比如：

图像缩放

边缘提取

10. Pycairo

Pycairo是图像处理库cairo的一组Python捆绑。Cairo是一个用于绘制矢量图形的2D图形库。矢量图形很有趣，因为它们在调整大小或转换时不会失去清晰度 。Pycairo是cairo的一组绑定，可用于从Python调用cairo命令。

资源

Pycairo的GitHub库是一个很好的资源，有关于安装和使用的详细说明。还有一个入门指南，其中有一个关于Pycairo的简短教程。

库：指南：用法

使用Pycairo绘制线条、基本形状和径向梯度：

总结

有一些有用且免费的Python图像处理库可以使用，有的是众所周知的，有的可能对你来说是新的，试着多去了解它们。

Q3: 基于OpenCV的特定区域提取

今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域（ROI）。

在之间的文章中，我们完成了图像边缘提取，例如从台球桌中提取桌边。使用了简单的OpenCV函数即可完成这项任务，例如inRange、findContours、boundingRect、minAreaRect、 minEnclosingCircle、circle、HoughLines、line等，都可以。

今天我们的任务是从包含患者大脑活动快照的图像中提取所需的片段。之后可以将该提取的过程应用于其他程序中，例如诊断健康与否的机器学习模型。

因此，让我们从查看输入图像开始。这是由神经科学领域的医疗仪器生成的典型报告，该仪器使用传感器检测来自患者大脑的信号并将其显示为彩色地图。通常，有四张图片，所有图片都描绘了某个特征并一起分析以进行诊断。

本练习的目标图像包含四个大脑图

从上面的图像中，我们只想提取与四个地图（头部扫描）相对应的区域，而将其他所有内容都排除在外。因此，让我们开始吧。

第一步是检测我们要提取的片段的边缘。这是一个多步骤过程，如下所述：

1. 使用“ cvtColor（）”将RGB图像转换为灰度

2. 通过应用模糊函数“ GaussianBlur（）”来消除灰度图像中的噪声

3. 最后将“ Canny（）”函数应用于模糊图像以获得边缘

边缘检测过程的输出如下所示：

使用Canny算法的边缘检测输出

请注意，尽管已识别出脑图片段，但仍有许多不需要的边缘需要消除，并且某些边缘之间有间隙需要封闭。

解决这个问题的一种常用方法是形态转换，它涉及在图像上使用一系列的扩张和腐蚀来去除不需要的边缘和闭合间隙。

我们在多次迭代中使用OpenCV函数“ dilate（）”和“ erode（）”来获得如下输出。

使用OpenCV对边缘进行了一些增强

如我们看到的那样，边缘现在已经完成并且比以前光滑得多。

现在，我们可以使用OpenCV函数“ findContours（）”提取该图像中的轮廓，并仅选择具有以下属性的轮廓：

1. 几何形状是圆形或椭圆形

2. 面积大于某个阈值（在此示例中，值7000可以正常工作）。

对于第一部分，我们将使用OpenCV的“ boundingRect（）”检测每个轮廓的边界矩形，并检查纵横比（高宽比）是否接近1。

现在我们的任务已经完成，但还需要进行一些微调。

通常情况是在一个片段上检测到多个重叠的轮廓，而我们只对一个感兴趣。

使用非极大抑制可以解决此问题，即我们查看所有重叠的轮廓，然后选择面积最大的轮廓作为最终候选轮廓。逻辑非常简单，因此我们不需要任何内置的OpenCV或Python函数。

另一个重要的逻辑是分别识别四个部分，即左上，右上，左下和右下。

这也非常简单，涉及识别图像中心坐标以及每个检测到的片段的质心。对段轮廓进行质心检测需要在轮廓上应用OpenCV “ moments（）”函数，然后使用以下公式计算中心 X，Y坐标：

center_x，center_y =（int（M [“ m10”] / M [” m00”]），int（M [“ m01”] / M [“ m00”]））

将线段质心坐标与图像中心坐标进行比较，可以将四个线段分别放置在各自的位置。

现在我们已经确定了四个部分，我们需要构建图像蒙版，这将使我们能够从原始图像中提取所需的特征。

我们将使用OpenCV函数“ drawContours（）”，将颜色用作白色（R，G，B = 255,2555,255），将厚度用作FILLED（-1）在黑色背景上绘制所有四个线段轮廓。结果如下所示：

用于提取我们的ROI的蒙版

在原始图像上应用此蒙版可以在我们选择的背景（例如黑色或白色）上为我们提供所需的分段。

对于黑色背景，我们创建一个黑色画布，然后使用OpenCV函数“ bitwise_and（）”以及先前获得的蒙版在其上进行绘制。

在黑色背景上提取的ROI

对于白色背景，我们首先创建一个白色画布，然后通过使用OpenCV函数“ drawContours（）”绘制轮廓为黑色（R，G，B = 0,0,0）且厚度为FILLED的轮廓，如下所示创建颜色反转的蒙版（-1）。

用于ROI提取的备用倒置掩模（图像源作者）

然后，我们使用OpenCV “ add（）”函数将此反向蒙版添加到先前获得的黑色背景中，并获得相同的结果，但使用白色背景。

在白色背景上提取的ROI

到此为止，我们总结了几种方法，可以轻松地从图像中提取感兴趣区域。

应当注意，在具有变化的复杂度的其他图像的情况下，上面使用的方法可以进行修改。

Q4: 为什么用python画的词云很模糊

cloud = WordCloud(

width=1000,height=600,

min_font_size=20,

max_words=200,

max_font_size=80

)

绘制词云的时候把图片的宽和高加大一点，然后字体也加大一点

Q5: pyqt5 tablewodget 模糊匹配

工作需要写了一个python小函数。

用fuzzywuzzy模糊匹配技巧解决人工数据和标准数据的匹配问题.基本原理是先精确匹配，如果没有，采用模糊匹配遍历目标空间，选取打分最大。

生物信息处理一些经过人工输入的数据，往往有少量的错误但是这些元数据往往要与结果数据统一分析，且非常之重要数据量小，那就一个一个改吧，工作需要写了一个python小函数，用fuzzywuzzy模糊匹配技巧解决人工数据和标准数据的匹配问题基本原理是先精确匹配，如果没有，采用模糊匹配遍历目标空间，选取打分最大的提交用户检查，最后输出结果。

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