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自动识别图像中的图案

最近我从CIA世界事实下载了一些标志.现在我想"对它们进行分类.

  1. 获得颜色
  2. 获得一些形状(星星,卫星等)

在浏览时,我遇到了Python图像库,它允许我提取颜色(即对于奥地利:

#!/usr/bin/env python
import Image
bild = Image.open("au-lgflag.gif").convert("RGB")
bild.getcolors()
[(44748, (255, 255, 255)), (452, (236, 145, 146)), (653, (191, 147, 149)), ...)]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

我觉得奇怪的是,奥地利国旗只有两种颜色,但上面的输出显示超过十种.你知道为什么吗?我的想法是只计算前五种颜色,因为我对每种颜色都不感兴趣,我会做一些"标准化"数字到64的倍数(所以(236,145,146)变成(192,128,128) ).

但是目前我不知道提取更多信息的最佳方式是什么(图中有星星?或者其他).你能给我一些关于怎么做的提示吗?

提前致谢

python algorithm image-processing python-imaging-library

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用于维基解密电缆的容错python解析器

前段时间我开始为维基解密发布电缆编写基于BNF的语法.但是我现在意识到我的方法可能不是最好的,我正在寻找一些改进.

电缆柜由三部分组成.头部有一些RFC2822风格的格式.这解析通常是正确的.文本部分有一个非正式的规范.例如,有一个REF- line.这应该从开始REF:,但我发现了不同的版本.以下正则表达式捕获大多数情况:^\s*[Rr][Ee][Ff][Ss: ].所以前面有空格,不同的情况等等.文本部分主要是纯文本,带有一些特殊的格式标题.

我们想要识别每个字段(日期,REF等)并放入数据库.我们选择了Pythons SimpleParse.此时,解析停在每个无法识别的字段.我们现在正在寻找一种更容错的解决方案.所有字段都有某种顺序.当解析器无法识别字段时,它应该向当前字段添加一些"未识别"的blob并继续.(或许你在这里有更好的方法).

你会建议什么样的解析器或其他类型的解决方案?有更好的东西吗?

python parsing bnf text-parsing

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如何在 LaTeX 中水平居中标题?

我无法让它发挥作用。我有这个:

%--------------------------------------------------------------------------------------
%   TITLE SECTION 
%--------------------------------------------------------------------------------------
\setbeamertemplate{title}[center]
\setbeamertemplate{frametitle}[default][center]

\title{My title is here....!} % Poster title
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

它会自动左对齐!虽然我希望它在中间对齐。

我在这里做错了什么?

这是我正在使用的模板:https://www.overleaf.com/15692924fftndxdzdqbs#/59666612/

latex alignment beamer

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