📘 教程：图像分割、文本优化与 Vim 文本编辑

🌟 介绍

本教程主要探讨了如何处理 PNG 图片、使用 Swift 进行 OCR 代码优化、处理文本内容和使用 Vim 进行文本编辑。

🚀 1。PNG 图片处理

1.1。将长截图分割成多个小于 800kb 的文件

首先，我们需要导入必要的库并定义一个 split_image 函数来处理图片分割。

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from PIL import Image
import os

def split_image(filepath):
    image = Image.open(filepath)
    width, height = image.size
    # 根据图像大小进行简单估计，这里的切割策略可以根据需要进行优化
    slice_height = int(height / 2) 

    for i, h_slice in enumerate(range(0, height, slice_height)):
        cropped = image.crop((0, h_slice, width, h_slice + slice_height))
        save_path = "{}-{}.png".format(filepath.rsplit('.', 1)[0], i+1)
        cropped.save(save_path)
        if os.path.getsize(save_path) < 800 * 1024:
            break

1.2。分割完后删除原图片

在 split_image 函数最后加入以下代码：

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os.remove(filepath)

1.3。遍历当前目录及子目录中的 *.png 文件，并处理大于 800kb 的图片

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def process_directory(directory="."):
    for root, dirs, files in os.walk(directory):
        for filename in files:
            if filename.endswith('.png'):
                file_path = os.path.join(root, filename)
                if os.path.getsize(file_path) > 800 * 1024:
                    split_image(file_path)

process_directory()

🖥 2。OCR 代码优化

2.1。使用 Swift 和 Vision 库的代码优化

目前，Swift 的 Vision 库为单线程执行，若需多核或 GPU 支持，建议查看 TensorFlow 或 PyTorch 等库。但 Vision 在 macOS 平台上效率已很优化。

2.2。使用多核 CPU 和 GPU

建议尝试使用深度学习库，如 TensorFlow 或 PyTorch，它们支持多核 CPU 和 GPU。

📝 3。文本内容处理

3.1。使用 Python 处理特定模式的文本内容

首先，我们需要一个映射规则，再定义一个函数遍历文本。

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import os
import re

name_map = {...}  # 你的映射规则

3.2。修改现有的代码来保留 “文件来源：” 开头的行

你可以通过去除特定代码行来实现这一目的。

3.3。基于 Bash 合并特定子目录下的 .txt 文件内容

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#!/bin/bash
# 遍历当前目录的所有子目录
for dir in 2022* 2023*; do
    ...
done

🛠 4。Vim 文本编辑

4.1。使用 Vim 删除空白行的方法

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:g/^\s*$/d

4.2。使用 Vim 删除不包含中英文、数字的行的方法

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:g/^[^a-zA-Z0-9\u4e00-\u9fa5]*$/d

🎉 结束

通过以上步骤，你应该已经学会了如何处理 PNG 图片、进行 OCR 代码优化、处理文本内容和使用 Vim 进行文本编辑。希望这些技巧能助你一臂之力！

注：上述代码仅作为示例和教程使用，实际应用可能需要根据具体需求进行适当的修改和优化。