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OCR识别初(一)

设置汉化包: 一) 下载 汉化压缩包,githhub上下载太慢,下载不下来,网上找的资源, 下载云盘里的 tessdata.zip文件 二) 压缩后的所有文件复制到 Tesseract-OCR tessdata目录 如:D:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tessdata 设置了环境变量后需要重启下才生效 执行前文代码即可 ‘’示例 识别结果 识别原

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密深度,使用深度来复原

恢复主要有三个任务: 1. 去噪 去噪是指对加性噪声污染的进行恢复。这是恢复中最简单的任务,因此已被多个技术团广泛研究。 ? Dmitry Ulyanov在其令人吃惊的论文《Deep Image Prior》中指出,为了恢复这样的逆问题,网络的结构是充分的,并且在从退化中恢复原始时施加了一个强先。 利用贝叶斯规则,我们可以把它表示为似然×先 ? 我们可以把这个方程写成最优化问题,而不是单独处分布: 对式(1)加个负号 ? 这是有可能的,因为从论上讲,如果g是满射的g:θ↦x (如果至少一个θ映射到x )那么这个优化问题是等价的,这样他们有相同的决方案。但是在实践中,优化方法搜索空间的方式发生了巨大的变化。 一步一步来做深度 ẋ=损坏(观察) 初始化z:用均匀噪声或任何其他随机填充输入z。 求,利用基于梯度的方法对函数进行优化。 ?

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    Python+OpenCV

    11、轮廓发现功能 12、人脸检测功能 ---- 这个项目是我在GitHub上看到的,和我之前的Python+OpenCV实时,异曲同工,只不过是我对实时视频的处,这个是,功能上感觉这个项目更加全面一些 ,特学习并分享~ 该项目可实现的多样化处,基本上包含了OpenCV模块常用的功能,非常适合初学者和应用,包括:灰度化功能、反转功能、通道分离功能、噪音滤波功能、高斯双边滤波功能、均值偏移滤波功能 中值滤波器的基本思想使用素点邻域灰度值的中值来代替该素点的灰度值,它可以去除脉冲噪声、椒盐噪声同时保留边缘细节。中值滤波不依赖于邻域内与典型值差别很大的值,处过程不进行加权运算。 (2) 边缘保持滤波器:由于均值滤波:平滑外还可能导致边缘模糊和中值滤波:去除脉冲噪声的同时可能将中的线条细节滤除。 (src, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) self.decode_and_show_dst(src) 请关注微信公众号,回复关键字:

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    Opencv:证码

    本篇讲的主要是对证码片的二值去边去线降噪。 最近天热了。人也有点疲惫,不打太多字。 这个具要看你的片的边框值是多少,需要你看情况。 现在我们来去除下线:也就是干扰线降噪 这个原呢,就是来判断这个素点旁边是不是白的,如果是说明他是干扰线,就把他也变成白的。 这可通过高斯函数(钟形函数,即喇叭形数)的权重方案来决 # 将每个素替换为该素周围素的均值 image1 = cv2.imread('66666.png') result = cv2.blur( 其实没多少东西,如果想研究下降噪的原话,可以与我联系一起再深入学习下。

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    OpenCV4.2修复重建函数---鸡肋

    上次看到OpenCV4.2的changelog之后一直想尝试一下新的修复重建功能,看下面显示的结果很不错,想试试是否真的如此好用。 ? ,那么我们改一下测试方法,先准备正常片如下: ? cv2.imshow("img",img)cv2.imwrite("mask.jpg",img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows() 那么我得到一张有文字遮挡的破损如下 同样的,我知道文字的具坐标、大小,那么我可以创建一个和原相同大小的纯白黑色文字的mask如下: ? 然后直接调用这句代码是不是就可以了? 所以自己用的时候,我怎么知道我遇到的能够恰好符合它的mask要求呢?太鸡肋了。当然如果只是很细微的破损是可以直接用的,大家有兴趣不妨试试吧。

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    Java版流媒码和(JavaCPP+FFmpeg)

    : 打开指定的流媒 取一帧码,得到YUV420P格式的 将YUV420P格式的转为YUVJ420P格式 将用jpg格式保存在指定位置 释放所有打开的资源 可见上述一系列步骤已覆盖编码和等常见操作 ,以及底层指针对应的java类: 接着是常用API,按照雷神的协议、封装、码思路(还有反过来的编码和封装处)去分类和,很容易将它们梳清楚: 版本信息 本次编码涉及的操作系统、软件、库的版本信息如下 pFrame : null; } 码后的是YUV420P格式,咱们将其转成YUVJ420P: /** * 将YUV420P格式的转为YUVJ420P格式 * ,将压出来的YUV420P的转换为YUVJ420P的 sws_scale(sws_ctx, sourceFrame.data(), sourceFrame.linesize() ,片已经生成: 至此,Java版流媒码存的实战就完成了,咱们对JavaCPP包装的FFmpeg常用函数有了基本的了,知道了编码和的常见套路,后面在使用JavaCV工具类时,也明白了其内部基本原

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    特征总简述

    特征总简述 纹是一种反映中同质现象的视觉特征,它现了物表面的具有缓慢变化或者周期性变化的表面结构组织排列属性。 但由于纹只是一种物表面的特性,并不能完全反映出物的本质属性,所以仅仅利用纹特征是无法获得高层次内容的。 ; 从2-D中反映出来的纹不一定是3-D物表面真实的纹; 二. 由估计的模型参数来对灰度进行逐点的最大后概率估计,确定素及其邻域情况下该素点最可能归属的概率。随机场模型实际上描述了素对邻域素的统计依赖关系。 缺点: 正交小波变换的多分辨分只是将低频部分进行进一步的分,而对高频部分不予考虑;而真实的纹信息往往也存在于高频部分。

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    python-实现证码片(上)

    前言 本系列课程是针对无基础的,争取用简单明了的语言来讲,学习前需要具备基本的电脑操作能力,准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发,有问题的地方也欢迎指出,在此先行谢过。 我们平常登录网站时,都会有见到要我们输入证码的情况,证码是用来区分用户是计算机还是人,主要是防止恶意破密码、刷票、爬取数据等(现在通过其它技术同样可以识别,这里就不做讨论了)。 给片写上文字 证码的实现其实和我们之前讲的片上写文字是一个原,只不过对片和文字做了一些处,下面是最简单的证码,在一张片上写上qwert。 ? 调整字和显示位置 上面字比较小,且没有局中,通过调整一些字大小和显示位置,让整个证码看上去更舒服一点。 ? 片随机证码实现 上面的方法帮助我们生成了所有的可能字符串,为了方便,直接将他们放到一个变量里面,接着从里面实现一个随机的字符code,从而达到随机证码的效果。 ?

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    python-实现证码片(下)

    前言 本系列课程是针对无基础的,争取用简单明了的语言来讲,学习前需要具备基本的电脑操作能力,准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发,有问题的地方也欢迎指出,在此先行谢过。 之前的证码片是纯黑色底色的,利用识别工具还是很好识别的,下面我们在将背景的片变成素风格的,看上去由密密麻麻的彩色点组成,原就是给每一个位置随机写入一个颜色,从而实现这种效果。 ? 滤镜模糊处 上面的看上去很不错,但是还是比较清晰的,下面就通过滤镜去模糊处一下,这里具使用那个滤镜可以根据自己需要来。 ? 字颜色随机 上面的字颜色和背景都比较单一,下面通过给颜色也也设置一个随机值,实现不同的效果。 ? 循环显示多张片 下面通过循环的方式展示出不同的一个效果,更多的效果 ? ? ?

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    php之生成证码

    \(^o^)/~ 现在网上越来越离不开证码了,不知道小伙伴们知不知利用php的GD库就可以生成证码,Σ(⊙▽⊙"a ...... 首先介绍几个需要用的函数。 1.imagesetpixel() 这个函数可以进行素点的绘制,在证码中,我们称之为“噪点”,简直是一个神器。不知道小伙伴有没有想起来证码上的点点呢,就是用这个函数生成的。 6 $white = imagecolorallocate($img, 0xFF, 0xFF, 0xFF); 7 imagefill($img, 0, 0, $white); 8 //生成随机的证码 rand(0, 40), $black); 19 imageline($img, 0, rand(0, 40), 100, rand(0, 40), $white); 20 } 21 //输出证码 22 header("content-type: image/png"); 23 imagepng($img); 24 //销毁片 25 imagedestroy($img); 26 //生产随机证码的函数

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    证码

    无意之中发现一个好玩的东西,那就是生成证码片,感觉还挺好玩的。 意外看到 kaptcha 项目是 github 开源的,具的项目源码细节自行参考 来看一下这个神奇的东西吧 依赖 <dependency> <groupId>com.github.penggle Producer,别人自己叫负责创建带有在其上绘制的文本的证码。 这个里面只有两个方法,首先是 创建将写入扭曲文本的。 ,各自有各自的看法吧,闲着也是闲着,为后面的证做一下准备,证码已存在于session中,证时,只需要对传递过来的证码正文进行校即可。

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    PicGo片上传+管

    PicGo片上传+管 下载链接 Github:片上传+管 选择自己系统所对应的版本,Windows选择所对应的位数 应用概述 PicGo: 一个用于快速上传片并获取片 URL 链接的工具 PicGo 本支持如下床: 七牛床 v1.0 腾讯云 COS v4\v5 版本 v1.1 & v1.5.0 又拍云 v1.2.0 GitHub v1.5.0 SM.MS V2 v2.3.0 -beta.0 阿里云 OSS v1.6.0 Imgur v1.6.0 本不再增加默认的床支持。 特色功能 支持拖拽片上传 支持快捷键上传剪贴板里第一张片 Windows 和 macOS 支持右键片文件通过菜单上传 (v2.1.0+) 上传片后自动复制链接到剪贴板 支持自定义复制到剪贴板的链接格式 开发、修改或自行构建 PicGo,可以依照下面的指示: 如果想学习 Electron-vue 的开发,可以查看我写的系列教程——Electron-vue 开发实战 你需要有 Node、Git 环境,了

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    TensorFlow 预处(一) 码,尺寸调整

    TensorFlow提供了几类函数,下面介绍的编码与码,尺寸调整。 编码与码与编码:一张RGB三通道的彩色可以看成一个三维矩阵,矩阵中的不位置上的数字代表素值。然后在存储时并不是直接记录这些矩阵中的数字,而是经过了压缩编码。 所以将一张还原成一个三维矩阵的过程就是码的过程,反之就是编码了。其实如果大家熟悉opencv的话,imread和imwrite就是一个码和编码的过程。 (默认值为ResizeMethod.BILINEAR)提供了四种插值算法,具释可以参考几何变换(缩放、旋转)中的常用的插值算法 tf.image.resize_image_with_crop_or_pad :剪裁或填充处,会根据原的尺寸和指定的目标的尺寸选择剪裁还是填充,如果原尺寸大于目标尺寸,则在中心位置剪裁,反之则用黑色素填充。

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    边缘检测算法步骤(Photoshop,Matlab)

    今天给大侠带来一本学习完收益颇多的数字的资料《冈萨雷斯数字MATLAB版》.中文版(第二版),请在“FPGA技术江湖”公众号内回复“ 冈萨雷斯数字”,可获取电子版书籍文件。 边缘检测算法步骤(Photoshop,Matlab): 1. 确定你的电脑上已经安装了Photoshop和Matlab; 2. 使用手机或其他任何方式,获得一张彩色(任何格式),建议颜色丰富,分辨率比较高,具有比较明显的边界(卡通,风景,桌面); 3. 将该彩色转换为亮度,即点击下拉菜单【】-【模式】-【灰度】,如提示是否合并,选择“Yes”; 8. 可以用不同的做对比,后续课程释算法后,可以变换不同的阈值,得到不同的边缘

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    SpringBoot初及原

    二、SpringBoot初 首先,我们按照下中的步骤生成一个SpringBoot项目: ? 压后的项目文件在idea中打开以后,我们会看到如下的项目结构: ? 以及@EnableMBeanExport等,@EnableAutoConfiguration注念和工作原和它们其实一脉相承。 EnableAutoConfigurationImportSelector.class可以帮助SpringBoot应用将所有符合条件的@Configuration配置类都加载到当前SpringBoot创建并使用的IoC容器,就一个 下面我们给出EnableAutoConfigurationImportSelector.java的父类AutoConfigurationImportSelector.java的部分源码,来释和证上 再不火,没天不是。下篇文章我们来聊一聊SpringBoot的启动流程。期待的小伙伴,评论扣1. ​

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    荐读:FPGA设计经

    今天和大侠简单聊一聊基于FPGA的,之前也和各位大侠聊过相关的,这里面也超链接了几篇,具如下: 边缘检测算法步骤(Photoshop,Matlab) 算法系列:基于 FPGA 所以要了FPGA进行的优势就必须FPGA所能进行的实时流水线运算和DSP,GPU等进行的运算有何不同。 DSP,GPU,CPU对的处基本是以帧为单位的,从相机采集的数据会先存在内存中,然后GPU会读取内存中的数据进行处。 2)均值滤波器设计 设计一个滤波器可以成设计一个响应函数g(x,y)=Σi=-rrΣj=-rr I(x+i,y+j)) / (2r+1)2 数学公式很好,就是求一个窗口的所有素灰度值之后后再除以整个窗口的面积也就是素点个数 在上对目标素给一个模板, 该模板包括了其周围的临近素(以目标素为中心的周围 8 个素,构成一个滤波模板,即去掉目标素本身),再用模板中的全素的平均值来代替原来素值。 ?

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    博客园自动发帖--证码

    这篇文章我主要是提供另一种滑动证码的处方式,看过我文章的朋友应该知道那篇极证码破之selenium,在那篇文章中我们通过分析元素中的片信息拼接完整片和缺口片,然后通过素对比计算移动距离 为什么要用的方式 在上一篇极证码破的文章中,我们能找到片拼接信息还原原来的片,但是后来我发现在很多网站中极证码的显示都是使用canvas进行渲染的,在网页元素中是找不到片信息的, ,然后把整个片中部分进行裁剪处,得到全和缺陷。 得到x、y坐标和大小 使用Image库打开保存的截文件,然后使用crop函数进行截,再使用灰度处(灰度处主要是为了减少素点的处,不是必须的) ? ? 移动处 这里的移动处同极证码破之selenium中一样,具释可以查看上篇文章 移动处这里识别率不是很高,当我们移动失败后,要进行重试,如果证成功后面提示显示登录成功,我们通过查看tip_btn

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    全卷积网络:从素级

    卷积神经网络(CNN):级语义的利器 自2012年AlexNet提出并刷新了当年ImageNet物分类竞赛的世界纪录以来,CNN在物分类、人脸识别、检索等方面已经取得了令人瞩目的成就。 全卷积网络:从素级 与物分类要建立任务不同的是,有些应用场景下要得到素级别的分类结果,例如:1)语义级别分割(semantic image segmentation 以语义分割(semantic image segmentation)为例, 数据集中的物有时候非常大, 比如上中马的分割例子, 如果不取比较大的块,难以抽取到有效的特征区分该素块是否属于一匹马 Lonjong等发表在CVPR2015的论文提出了全卷积网络(FCN)进行素级的分类从而高效的决了语义级别的分割(semantic segmentation)问题。 在Longjon的试中一共有20个语义类别, 加上背景类别每个素应该有21个softmax预测类, 因此pixel-wise prediction中channel=21。 ?

    1.1K80

    PHP技术实例总结【绘、水印、证码、压缩】

    本文实例总结了PHP技术。 分享给大家供大家参考,具如下: 1、绘 场景: 证码、水印、压缩处 php绘坐标系是从0,0点越向右值越大,越向下值越大 需要开启php的gd2扩展 php.ini 中 参数1:资源 :imagecopy ( p1, p2, p3, p4, p5, 6, 7, 8) 参数1:目标 参数2:字 1,2,3,4 或 5,则使用内置字 参数3:目标坐标x 参数4:目标坐标 //显示的证码的字符个数 private $_font = 15; //证码字大小 private $_fontfile = 'STXINWEI.TTF'; //创建证码 public '; $captcha = new Captcha(); $captcha - makeImage(); } 4、压缩 对进行压 缩处非常简单,因为就一个函数 参数1:目标资源(画布)

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    PHP技术实例总结【绘、水印、证码、压缩】

    本文实例总结了PHP技术。 分享给大家供大家参考,具如下: 1、绘 场景: 证码、水印、压缩处 php绘坐标系是从0,0点越向右值越大,越向下值越大 需要开启php的gd2扩展 php.ini 中 参数1:资源 ( $p1, $p2, $p3, $p4, $p5, $6, $7, $8) 参数1:目标 参数2:字 1,2,3,4 或 5,则使用内置字 参数3:目标坐标x 参数4:目标坐标y 参数 = 4; //显示的证码的字符个数 private $_font = 15; //证码字大小 private $_fontfile = 'STXINWEI.TTF'; //创建证码 缩处非常简单,因为就一个函数 参数1:目标资源(画布) 参数2:等待压缩资源 参数3:目标点的x坐标 参数4:目标点的y坐标 参数5:原的x坐标 参数6:原的y坐标 参数7:目的地宽度(

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