模糊函数python 模糊函数的物理意义

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

相关问答

Q1: 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。

Q2: 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。

Q3: 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

模糊函数python的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于模糊函数的物理意义、模糊函数python的信息别忘了在本站进行查找喔。