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scrapy框架爬虫_bootstrap是什么框架

Scrapy主要包括了以下组件: • 引擎(Scrapy): 用来处理整个系统的数据流,触发事务(框架核心); • 调度器(Scheduler): 用来接受引擎发过来的请求,压入队列中,并在引擎再次请求的时候返回。可以想像成一个URL(抓取网页的网址或者说是链接)的优先队列,由它来决定下一个要抓取的网址是什么,同时去除重复的网址; • 下载器(Downloader): 用于下载网页内容,并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的); • 爬虫(Spiders): 爬虫是主要干活的,用于从特定的网页中提取自己需要的信息,即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面; • 项目管道(Pipeline): 负责处理爬虫从网页中抽取的实体,主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后,将被发送到项目管道,并经过几个特定的次序处理数据; • 下载器中间件(Downloader Middlewares): 位于Scrapy引擎和下载器之间的框架,主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应; • 爬虫中间件(Spider Middlewares): 介于Scrapy引擎和爬虫之间的框架,主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出; • 调度中间件(Scheduler Middewares): 介于Scrapy引擎和调度之间的中间件,从Scrapy引擎发送到调度的请求和响应。

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构建自动车牌识别系统

在上面的架构中,有六个模块。标记、训练、保存模型、OCR和模型管道,以及RESTful API。但是本文只详细介绍前三个模块。过程如下。首先,我们将收集图像。然后使用python GUI开发的开源软件图像标注工具对图像进行车牌或号牌的标注。然后在对图像进行标记后,我们将进行数据预处理,在TensorFlow 2中构建和训练一个深度学习目标检测模型(Inception Resnet V2)。完成目标检测模型训练过程后,使用该模型裁剪包含车牌的图像,也称为关注区域(ROI),并将该ROI传递给Python中的 Tesserac API。使用PyTesseract,我们将从图像中提取文本。最后我们将所有这些放在一起,并构建深度学习模型管道。在最后一个模块中,将使用FLASK Python创建一个Web应用程序项目。这样,我们可以将我们的应用程序发布供他人使用。

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