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  • 2020-12-10 18:58:32

    2.14 合并拼接字符串

    问题

    你想将几个小的字符串合并为一个大的字符串

    解决方案

    如果你想要合并的字符串是在一个序列或者 iterable 中,那么最快的方式就是使用 join() 方法。比如:

    >>> parts = ['Is', 'Chicago', 'Not', 'Chicago?']

    >>> ' '.join(parts)

    'Is Chicago Not Chicago?'

    >>> ','.join(parts)

    'Is,Chicago,Not,Chicago?'

    >>> ''.join(parts)

    'IsChicagoNotChicago?'

    >>>

    初看起来,这种语法看上去会比较怪,但是 join() 被指定为字符串的一个方法。

    这样做的部分原因是你想去连接的对象可能来自各种不同的数据序列(比如列表,元组,字典,文件,集合或生成器等),

    如果在所有这些对象上都定义一个 join() 方法明显是冗余的。

    因此你只需要指定你想要的分割字符串并调用他的 join() 方法去将文本片段组合起来。

    如果你仅仅只是合并少数几个字符串,使用加号(+)通常已经足够了:

    >>> a = 'Is Chicago'

    >>> b = 'Not Chicago?'

    >>> a + ' ' + b

    'Is Chicago Not Chicago?'

    >>>

    加号(+)操作符在作为一些复杂字符串格式化的替代方案的时候通常也工作的很好,比如:

    >>> print('{} {}'.format(a,b))

    Is Chicago Not Chicago?

    >>> print(a + ' ' + b)

    Is Chicago Not Chicago?

    >>>

    如果你想在源码中将两个字面字符串合并起来,你只需要简单的将它们放到一起,不需要用加号(+)。比如:

    >>> a = 'Hello' 'World'

    >>> a

    'HelloWorld'

    >>>

    讨论

    字符串合并可能看上去并不需要用一整节来讨论。

    但是不应该小看这个问题,程序员通常在字符串格式化的时候因为选择不当而给应用程序带来严重性能损失。

    最重要的需要引起注意的是,当我们使用加号(+)操作符去连接大量的字符串的时候是非常低效率的,

    因为加号连接会引起内存复制以及垃圾回收操作。

    特别的,你永远都不应像下面这样写字符串连接代码:

    s = ''

    for p in parts:

    s += p

    这种写法会比使用 join() 方法运行的要慢一些,因为每一次执行+=操作的时候会创建一个新的字符串对象。

    你最好是先收集所有的字符串片段然后再将它们连接起来。

    一个相对比较聪明的技巧是利用生成器表达式(参考1.19小节)转换数据为字符串的同时合并字符串,比如:

    >>> data = ['ACME', 50, 91.1]

    >>> ','.join(str(d) for d in data)

    'ACME,50,91.1'

    >>>

    同样还得注意不必要的字符串连接操作。有时候程序员在没有必要做连接操作的时候仍然多此一举。比如在打印的时候:

    print(a + ':' + b + ':' + c) # Ugly

    print(':'.join([a, b, c])) # Still ugly

    print(a, b, c, sep=':') # Better

    当混合使用I/O操作和字符串连接操作的时候,有时候需要仔细研究你的程序。

    比如,考虑下面的两端代码片段:

    # Version 1 (string concatenation)

    f.write(chunk1 + chunk2)

    # Version 2 (separate I/O operations)

    f.write(chunk1)

    f.write(chunk2)

    如果两个字符串很小,那么第一个版本性能会更好些,因为I/O系统调用天生就慢。

    另外一方面,如果两个字符串很大,那么第二个版本可能会更加高效,

    因为它避免了创建一个很大的临时结果并且要复制大量的内存块数据。

    还是那句话,有时候是需要根据你的应用程序特点来决定应该使用哪种方案。

    最后谈一下,如果你准备编写构建大量小字符串的输出代码,

    你最好考虑下使用生成器函数,利用yield语句产生输出片段。比如:

    def sample():

    yield 'Is'

    yield 'Chicago'

    yield 'Not'

    yield 'Chicago?'

    这种方法一个有趣的方面是它并没有对输出片段到底要怎样组织做出假设。

    例如,你可以简单的使用 join() 方法将这些片段合并起来:

    text = ''.join(sample())

    或者你也可以将字符串片段重定向到I/O:

    for part in sample():

    f.write(part)

    再或者你还可以写出一些结合I/O操作的混合方案:

    def combine(source, maxsize):

    parts = []

    size = 0

    for part in source:

    parts.append(part)

    size += len(part)

    if size > maxsize:

    yield ''.join(parts)

    parts = []

    size = 0

    yield ''.join(parts)

    # 结合文件操作

    with open('filename', 'w') as f:

    for part in combine(sample(), 32768):

    f.write(part)

    这里的关键点在于原始的生成器函数并不需要知道使用细节,它只负责生成字符串片段就行了。

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  • OCR文字检测框的合并

    千次阅读 2020-08-06 15:37:22
    OCR文字检测框的合并 在我们使用文字检测模型的对文本进行检测的时候,可能效果不能如愿以偿,如:某行文本会存在着多个检测框,这对于我们后续做OCR识别过程中语义连贯带来一系列的困扰,本文主要是解决针对文字...

    OCR文字检测框的合并

    项目的github地址:https://github.com/zcswdt/merge_text_boxs

    在我们使用文字检测模型的对文本进行检测的时候,可能效果不能如愿以偿,如:某行文本会存在着多个检测框,这对于我们后续做OCR识别过程中语义连贯带来一系列的困扰,本文主要是解决针对文字检测得到的文字框,进行合并。

    1.如下是一张原始图片:
    在这里插入图片描述

    2.使用常见的文字检测模型(craft,DBNet,PSENet)对该图片进行文字检测得到的效果如下:
    在这里插入图片描述

    1. 使用如下代码对文字框进行x轴上的合并,得到的效果如下:

    在这里插入图片描述

    import numpy as np
    
    
    def get_rect_points(text_boxes):
        x1 = np.min(text_boxes[:, 0])
        y1 = np.min(text_boxes[:, 1])
        x2 = np.max(text_boxes[:, 2])
        y2 = np.max(text_boxes[:, 3])
        return [x1, y1, x2, y2]
    
    
    class BoxesConnector(object):
        def __init__(self, rects, imageW, max_dist=None, overlap_threshold=None):
            print('max_dist',max_dist)
            print('overlap_threshold',overlap_threshold )
            self.rects = np.array(rects)
            self.imageW = imageW
            self.max_dist = max_dist  # x轴方向上合并框阈值
            self.overlap_threshold = overlap_threshold  # y轴方向上最大重合度
            self.graph = np.zeros((self.rects.shape[0], self.rects.shape[0]))  # 构建一个N*N的图 N等于rects的数量
    
            self.r_index = [[] for _ in range(imageW)]  # 构建imageW个空列表
            for index, rect in enumerate(rects):  # r_index第rect[0]个元素表示 第index个(数量可以是0/1/大于1)rect的x轴起始坐标等于rect[0]
                if int(rect[0]) < imageW:
                    self.r_index[int(rect[0])].append(index)
                else:  # 边缘的框旋转后可能坐标越界
                    self.r_index[imageW - 1].append(index)
            print(self.r_index)
    
        def calc_overlap_for_Yaxis(self, index1, index2):
            # 计算两个框在Y轴方向的重合度(Y轴错位程度)
            height1 = self.rects[index1][3] - self.rects[index1][1]
            height2 = self.rects[index2][3] - self.rects[index2][1]
            y0 = max(self.rects[index1][1], self.rects[index2][1])
            y1 = min(self.rects[index1][3], self.rects[index2][3])
            print('y1', y1)
            Yaxis_overlap = max(0, y1 - y0) / max(height1, height2)
    
            print('Yaxis_overlap', Yaxis_overlap)
            return Yaxis_overlap
    
        def get_proposal(self, index):
            rect = self.rects[index]
            print('rect',rect)
    
            for left in range(rect[0] + 1, min(self.imageW - 1, rect[2] + self.max_dist)):
                #print('left',left)
                for idx in self.r_index[left]:
                    print('58796402',idx)
                    # index: 第index个rect(被比较rect)
                    # idx: 第idx个rect的x轴起始坐标大于被比较rect的x轴起始坐标(+max_dist)且小于被比较rect的x轴终点坐标(+max_dist)
                    if self.calc_overlap_for_Yaxis(index, idx) > self.overlap_threshold:
    
                        return idx
    
            return -1
    
        def sub_graphs_connected(self):
            sub_graphs = []       #相当于一个堆栈
            for index in range(self.graph.shape[0]):
                # 第index列全为0且第index行存在非0
                if not self.graph[:, index].any() and self.graph[index, :].any(): #优先级是not > and > or
                    v = index
                    print('v',v)
                    sub_graphs.append([v])
                    print('sub_graphs', sub_graphs)
                    # 级联多个框(大于等于2个)
                    print('self.graph[v, :]', self.graph[v, :])
                    while self.graph[v, :].any():
    
                        v = np.where(self.graph[v, :])[0][0]          #np.where(self.graph[v, :]):(array([5], dtype=int64),)  np.where(self.graph[v, :])[0]:[5]
                        print('v11',v)
                        sub_graphs[-1].append(v)
                        print('sub_graphs11', sub_graphs)
            return sub_graphs
    
        def connect_boxes(self):
            for idx, _ in enumerate(self.rects):
    
                proposal = self.get_proposal(idx)
                print('idx11', idx)
                print('proposal',proposal)
                if proposal >= 0:
    
                    self.graph[idx][proposal] = 1  # 第idx和proposal个框需要合并则置1
    
            sub_graphs = self.sub_graphs_connected() #sub_graphs [[0, 1], [3, 4, 5]]
    
            # 不参与合并的框单独存放一个子list
            set_element = set([y for x in sub_graphs for y in x])  #{0, 1, 3, 4, 5}
            for idx, _ in enumerate(self.rects):
                if idx not in set_element:
                    sub_graphs.append([idx])            #[[0, 1], [3, 4, 5], [2]]
    
            result_rects = []
            for sub_graph in sub_graphs:
    
                rect_set = self.rects[list(sub_graph)]     #[[228  78 238 128],[240  78 258 128]].....
                print('1234', rect_set)
                rect_set = get_rect_points(rect_set)
                result_rects.append(rect_set)
            return np.array(result_rects)
    

    4.我们可以构造一些框,画在一张白纸上看看合并的效果如何,我编造了12个框,并且画在了一张白纸上,接下来是我自己构造并且合并的效果:

    
    if __name__ == '__main__':
        import cv2
        rects = []
    
        rects = [[144, 5, 192, 25], [25, 6, 64, 25], [66, 6, 141, 25], [193, 5, 275, 33], [269, 30, 354, 50], [26, 30, 182, 52],[185, 28, 265, 55], [25, 56, 89, 76], [93, 56, 229, 78], [232, 56, 262, 76], [264, 52, 343, 81]]
    
        #创建一个白纸
        show_image = np.zeros([500, 500, 3], np.uint8) + 255
        connector = BoxesConnector(rects, 500, max_dist=15, overlap_threshold=0.2)
        new_rects = connector.connect_boxes()
        print(new_rects)
    
        for rect in rects:
            cv2.rectangle(show_image, (rect[0], rect[1]), (rect[2], rect[3]), (0, 0, 255), 1)
    
        for rect in new_rects:
            cv2.rectangle(show_image,(rect[0], rect[1]), (rect[2], rect[3]),(255,0,0),1)
        cv2.imshow('res', show_image)
        cv2.waitKey(0)
    

    5.原始的坐标框一共有12个,画在白纸上如下图,使用该代码对文字检测模型检测的图片进行文字框进行x轴上的合并,得到的效果如下:

    hebingq
    经过文字框合并之后仅仅有三个框,效果如下
    合并后

    1. 当然我们有时候需要的是要将文字框进行按照区域进行合并,这样更能有利于提取该区域的文本内容的连贯性,不能说不同区域的文本在经过文字识别后不能组合到一起,形成语义信息。所以接下来我们需要对在x轴合并的文本框进行区域合并:
    import numpy as np
    
    
    def get_rect_points(text_boxes):
        x1 = np.min(text_boxes[:, 0])
        y1 = np.min(text_boxes[:, 1])
        x2 = np.max(text_boxes[:, 2])
        y2 = np.max(text_boxes[:, 3])
        return [x1, y1, x2, y2]
    
    
    class BoxesConnector(object):
        def __init__(self, rects, imageW, max_dist=5, overlap_threshold=0.2):
            self.rects = np.array(rects)
            self.imageW = imageW
            self.max_dist = max_dist  # x轴方向上合并框阈值
            self.overlap_threshold = overlap_threshold  # y轴方向上最大重合度
            self.graph = np.zeros((self.rects.shape[0], self.rects.shape[0]))  # 构建一个N*N的图 N等于rects的数量
    
            self.r_index = [[] for _ in range(imageW)]  # 构建imageW个空列表
            for index, rect in enumerate(rects):  # r_index第rect[0]个元素表示 第index个(数量可以是0/1/大于1)rect的x轴起始坐标等于rect[0]
                if int(rect[1]) < imageW:
                    self.r_index[int(rect[1])].append(index)
                else:  # 边缘的框旋转后可能坐标越界
                    self.r_index[imageW - 1].append(index)
            print('self.r_index',self.r_index)
            print('len(self.r_index)', len(self.r_index))
        def calc_overlap_for_Yaxis(self, index1, index2):
            # 计算两个框在Y轴方向的重合度(Y轴错位程度)
            height1 = self.rects[index1][3] - self.rects[index1][1]
            height2 = self.rects[index2][3] - self.rects[index2][1]
            y0 = max(self.rects[index1][1], self.rects[index2][1])
            y1 = min(self.rects[index1][3], self.rects[index2][3])
            Yaxis_overlap = max(0, y1 - y0) / max(height1, height2)
    
            return Yaxis_overlap
    
        def calc_overlap_for_Xaxis(self, index1, index2):
            # 计算两个框在Y轴方向的重合度(Y轴错位程度)
            width1 = self.rects[index1][2] - self.rects[index1][0]
            width2 = self.rects[index2][2] - self.rects[index2][0]
            x0 = max(self.rects[index1][0], self.rects[index2][0])
            x1 = min(self.rects[index1][2], self.rects[index2][2])
    
            Yaxis_overlap = max(0, x1 - x0) / max(width1, width2)
            print('Yaxis_overlap', Yaxis_overlap)
            return Yaxis_overlap
    
    
        def get_proposal(self, index):
            rect = self.rects[index]
            for left in range(rect[1] + 1, min(self.imageW - 1, rect[3] + self.max_dist)):
                for idx in self.r_index[left]:
                    print('56871',idx)
                    # index: 第index个rect(被比较rect)
                    # idx: 第idx个rect的x轴起始坐标大于被比较rect的x轴起始坐标(+max_dist)且小于被比较rect的x轴终点坐标(+max_dist)
                    if self.calc_overlap_for_Xaxis(index, idx) > self.overlap_threshold:
    
                        return idx
    
            return -1
    
        def sub_graphs_connected(self):
            sub_graphs = []       #相当于一个堆栈
            for index in range(self.graph.shape[0]):
                # 第index列全为0且第index行存在非0
                if not self.graph[:, index].any() and self.graph[index, :].any(): #优先级是not > and > or
                    v = index
                    print('v',v)
                    sub_graphs.append([v])
                    print('sub_graphs', sub_graphs)
                    # 级联多个框(大于等于2个)
                    print('self.graph[v, :]', self.graph[v, :])
                    while self.graph[v, :].any():
    
                        v = np.where(self.graph[v, :])[0][0]          #np.where(self.graph[v, :]):(array([5], dtype=int64),)  np.where(self.graph[v, :])[0]:[5]
                        print('v11',v)
                        sub_graphs[-1].append(v)
                        print('sub_graphs11', sub_graphs)
            return sub_graphs
    
        def connect_boxes(self):
            for idx, _ in enumerate(self.rects):
                print('idx', idx)
                proposal = self.get_proposal(idx)
    
                print('proposal',proposal)
                if proposal > 0:
    
                    self.graph[idx][proposal] = 1  # 第idx和proposal个框需要合并则置1
    
            sub_graphs = self.sub_graphs_connected() #sub_graphs [[0, 1], [3, 4, 5]]
    
            # 不参与合并的框单独存放一个子list
            set_element = set([y for x in sub_graphs for y in x])  #{0, 1, 3, 4, 5}
            for idx, _ in enumerate(self.rects):
                if idx not in set_element:
                    sub_graphs.append([idx])            #[[0, 1], [3, 4, 5], [2]]
    
            result_rects = []
            for sub_graph in sub_graphs:
    
                rect_set = self.rects[list(sub_graph)]     #[[228  78 238 128],[240  78 258 128]].....
                print('1234', rect_set)
                rect_set = get_rect_points(rect_set)
                result_rects.append(rect_set)
            return np.array(result_rects)
    

    接下来构建一张白纸来演示一下代码的合并效果:

    if __name__ == '__main__':
        import cv2
        rects = []
    
    
        #在y轴上的合并
        rects.append(np.array([50, 50, 130, 80]))
        rects.append(np.array([50, 90, 100, 125]))
        rects.append(np.array([50, 135, 150, 167]))
    
        rects.append(np.array([180, 50, 270, 82]))
        rects.append(np.array([180, 92, 270, 125]))
        rects.append(np.array([180, 135, 210, 170]))
    
        rects.append(np.array([50, 220, 110, 251]))
        rects.append(np.array([50, 261, 130, 289]))
    
        rects.append(np.array([130, 190, 210, 210]))
    
    
    
    
        #创建一个白纸
        show_image = np.zeros([400, 400, 3], np.uint8) + 255
    
    
        connector = BoxesConnector(rects, 400, max_dist=15, overlap_threshold=0.3)
        new_rects = connector.connect_boxes()
        print(new_rects)
    
        for rect in rects:
            cv2.rectangle(show_image, (rect[0], rect[1]), (rect[2], rect[3]), (0, 0, 255), 1)
    
        # for rect in new_rects:
        #     cv2.rectangle(show_image,(rect[0], rect[1]), (rect[2], rect[3]),(255,0,0),1)
        cv2.imshow('res', show_image)
        cv2.waitKey(0)
    

    res是使用了9个文本框来演示:
    在这里插入图片描述
    res_c中的蓝色文本框是经过文本区域合并以后的文字框:
    在这里插入图片描述

    真实效果如下:绿色框是我们在沿着x轴进行的文字框合并,而蓝色的文本框才是经过区域合并的效果:

    在这里插入图片描述

    使用文本x轴方向的合并,和文本区域合并,有利用将大块区域的文本提取到一起,这样更有利于OCR文字识别时的组合语义之间的连贯性。

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  • 如何把两段即以上视频合并成一个

    千次阅读 2019-03-08 17:03:18
    快节奏的生活方式,使得很多人对文字失去了耐心,不管是学习或者是简单的娱乐,都会用到视频,像小编一样有自己的爱豆的会经常把很多视频合并成一个,这样很方便观看,那如何把两段即以上视频合并成一个呢?...

    随着科技的快速发展,我们使用视频和图片的机会越来越多,快节奏的生活方式,使得很多人对文字失去了耐心,不管是学习或者是简单的娱乐,都会用到视频,像小编一样有自己的爱豆的会经常把很多视频合并成一个,这样很方便观看,那如何把两段即以上视频合并成一个呢?一起来看看吧!

    1、首先在电脑上运行迅捷视频合并分割软件,不仅可以将多个视频合并到一起,还可以分割剪切视频,或者是设置主题;

    2、打开之后第一个功能是剪切,第二个是分割,第三个是设置主题和配乐的,我们点击第二个按钮即可;

    3、然后将要合并的视频都添加到合并工具中,待视频导入成功之后就可以操作了;

    4、然后点击两个视频之间的“+”号,可以设置转场效果,添加转场可以使多个视频的衔接更加自然;

    5、最后点击右下角的“开始”可以设置视频的大小和保存位置,然后就可以等待合并的视频新鲜出炉了。

    上面是如何把两段及以上视频合并成一个的相关内容,希望可以帮助到你!

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  • word分段与合并段落的办法

    千次阅读 2021-06-26 06:36:02
    word段落的操作,通常...如果合并两个段落,那么就是将两段之间的段落标记删除就行了,但是如果要合并所有段落,那么就得把所有段落标记一下全部删光。这得使用替换的办法。方法如下,找到菜单“编辑”→“替换”...

    word段落的操作,通常就是段落的区分与合并的问题,虽然简单,但是很多新手却觉得无从下手,下面本站在此为您解答该问题。

    一、段落的合并

    如下图一样,假如word里面就有如下的四个段落的内容,下面我们要把段落全部都合并成为一个段落。如果合并两个段落,那么就是将两段之间的段落标记删除就行了,但是如果要合并所有段落,那么就得把所有段落标记一下全部删光。这得使用替换的办法。

    006f6351da36ff35f12a65ee0e9617cc.gif

    方法如下,找到菜单“编辑”→“替换”。

    ba11f01094ffd9405332ff2cf0d284a8.gif

    弹出如下对话框,下图中,在查找内容那里,输入 ^p 在替换为那里,什么也不用输入。

    65cc4107ac17d0eadfbafe741d2071d4.gif

    最后点击“全部替换”,这样就全部都合并成为一个段落了。

    二、段落的分开

    如何把一个段落分成几个段落?这其实也很简单。

    cc94eb034fa8c4bf4df94ea70007f509.gif

    原理是:在想要分段的地方,回车键即可。只要出现新的段落标记,就分段成功了。如上图,把插入条置入学习网的后面,方法是,在学习网的后面点一下鼠标左键,这样,插入条就出现在这个地方了。现在,你按下回车键,就分段了。

    注意哦,插入条在什么地方,你按下回车键后,什么地方就分段。

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