字符画是一系列字符的组合，我们可以把字符看作是比较大块的像素，一个字符能表现一种颜色（暂且这么理解吧），字符的种类越多，可以表现的颜色也越多，图片也会更有层次感。
数字图像实际上 是二维图像用有限数字数值像素的表示。每个像素具有整数行和列位置坐标，同时每个像素都具有整数灰度值或颜色值。
开源地理空间基金会中文分会 Pillow (PIL Fork) 10.0.1 文档
选自Medium 作者：Adam Geitgey 机器之心编译 参与：李泽南、蒋思源 登录网站时必须输入的图片验证码可以用来识别访问者到底是人还是机器——这同时也是某种程度上的「图灵测试」，人工智能研究者们寻求破解的方向，让计算机学会破解验证码，我们就距离通用智能更近了一步（前不久 Vicarious 发表在 Science 上的论文就介绍了一种用于破解图片验证码的机器学习新模型）。今天，破解全世界最为流行的图片验证码需要多久？本文作者 Adam Geitgey 告诉你：仅需 15 分钟。 每个人都讨厌
最小面积矩形。给一个坐标列表，计算这些坐标可以组成的最小矩形面积，其中矩形平行于 x 轴和 y 轴。
在现代世界的不同方面，信息技术的大规模集成导致了将车辆视为信息系统中的概念资源。由于没有任何数据，自主信息系统就没有任何意义，因此需要在现实和信息系统之间改革车辆信息。这可以通过人工代理或特殊智能设备实现，这些设备将允许在真实环境中通过车辆牌照识别车辆。在智能设备中,，提到了车辆牌照检测和识别系统。车辆牌照检测和识别系统用于检测车牌，然后识别车牌，即从图像中提取文本，所有这一切都归功于使用定位算法的计算模块，车牌分割和字符识别。车牌检测和读取是一种智能系统，由于其在以下几个领域的潜在应用，因此具有相当大的潜力：
最近接了一个新需求，需要获取一些信用黑名单数据，但是找了很多数据源，都是同样的几张图片，目测是excel表格的截图，就像下面这样：
自动化测试使用过程中，发现很多App无法获取到控件、资源ID等内部资源，而目前主要的移动端自动化测试工具基本都是基于获取内部控件元素来进行操作。因此，传统的测试框架和工具无法满足项目组游戏自动化测试的需求。
最近在做爬虫的时候发现手动输入验证码算是比较烦了，就网上搜了一下，结果发现真的有现成的，作者：老板丶鱼丸粗面，写的很完整，看一下。所有源码点击阅读原文。
“卷积”一词这个词一听，就把人吓跑了，好像数学中的复杂术语，但实际上并非如此。 实际上，如果您以前曾经使用过计算机视觉，图像处理或OpenCV，都用到了卷积，只是你不知道。 例如PS 中图像模糊 或 图像平滑；或者用过美图软件的；或 ppt里面的图像工具；都用到了卷积。
Hi，大家好。Python丰富的开发生态是它的一大优势，各种第三方库、框架和代码，都是前人造好的“轮子”，能够完成很多操作，让你的开发事半功倍。
在python爬虫爬取某些网站的验证码的时候可能会遇到验证码识别的问题，现在的验证码大多分为四类：
上一篇文章小编给大家讲解了需求分析和实现思路，Python项目实战篇——常用验证码标注和识别(需求分析和实现思路)，这篇文章继续沿着上一篇文章的内容，给大家讲解下数据采集/预处理/字符图切割内容。
这道题目是给两个单词 word1 和 word2，每次只能从中删除一个字符，最后两单词相等，求最少删除次数。
选自Medium 作者：Adam Geitgey 参与：李泽南、蒋思源 登录网站时必须输入的图片验证码可以用来识别访问者到底是人还是机器——这同时也是某种程度上的「图灵测试」，人工智能研究者们寻求破解的方向，让计算机学会破解验证码，我们就距离通用智能更近了一步（前不久 Vicarious 发表在 Science 上的论文就介绍了一种用于破解图片验证码的机器学习新模型）。今天，破解全世界最为流行的图片验证码需要多久？本文作者 Adam Geitgey 告诉你：仅需 15 分钟。 每个人都讨厌 CAPTCHA—
前言 继上一篇HashMap实现中文分词器后，对Trie Tree的好奇，又使用Trie Tree实现了下中文分词器。效率比HashMap实现的分词器更高。 Trie Tree 简介 Trie Tree，又称单词字典树、查找树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计和排序大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希表高。 性质 它有3个基本性质： 根节点不包含字符，除根节点外每一个节点都只包含一个字符。
【导读】你的五福集齐了吗？作为一名技术人，我们是不是可以用技术方法快速实现呢？今天，我们就为大家推荐四种新鲜的方法，生成风格不同又数量庞大的「福」字，让大家不用满世界找福字，动动手指即可。
这道题是一个从 1 到 n 的数组，共有 n! 个全排列序列，找到第 k 个全排列序列。
AR/VR的兴起，让我们喜欢上了3D电影和视频，前提是你需要戴上一副3D眼镜才能感受到3D效果。那么，它是如何工作的？当屏幕只是平面时，我们如何体验3D效果？其实，这些是通过一个叫立体相机的玩意儿来捕获的。
你可能已经(或可能没有)听过或看过增强现实电子游戏隐形妖怪或Topps推出的3D棒球卡。其主要思想是在平板电脑，PC或智能手机的屏幕上，根据卡片的位置和方向，渲染特定图形的3D模型到卡片上。 图1：隐形妖怪增强现实卡。 上个学期，我参加了计算机视觉课程，对投影几何学的若干方面进行了研究，并认为自己开发一个基于卡片的增强现实应用程序将是一个有趣的项目。我提醒你，我们需要一点代数来使它工作，但我会尽量少用。为了充分利用它，你应该轻松使用不同的坐标系统和变换矩阵。 <免责声明 首先，这篇文章并不是一个教
本文介绍了如何通过光学字符识别（OCR）技术来识别收据中的文本内容，并探讨了在识别过程中可能遇到的文本噪声问题，以及如何解决这些问题。同时，文章还介绍了如何使用CNN和LSTM等深度学习技术来提高文本识别的准确率。
光学字符识别技术（OCR）目前被广泛利用在手写识别、打印识别及文本图像识别等相关领域。小到文档识别、银行卡身份证识别，大到广告、海报。因为OCR技术的发明，极大简化了我们处理数据的方式。
本文介绍了如何使用Python和OpenCV库实现图像的局部敏感哈希(LSH)算法，并通过具体实验展示了该算法的有效性。同时，本文还探讨了如何将LSH算法应用于海量数据查找中，提供了一种高效的海量数据查找方法。
字符串类型是python的序列类型，他的本质就是字符序列，而且python的字符串类型是不可以改变的，你无法将原字符串进行修改，但是可以将字符串的一部分复制到新的字符串中，来达到相同的修改效果。
运行命令 pip install selenium jieba wordcloud matplotlib numpy 进行下载
在考察算法题时，我们往往离不开数据结构。而常见和常用的数据结构，以堆、栈、单/双链表、HashMap、各种二叉树（二叉树、平衡二叉树、搜索二叉树、红黑树）最为常见。另外，像bitmap等也比较多，尤其是需要位操作的时候。但还有一些数据结构也会占有一席之地，例如树中的Trie树（字典树），在检索类题目中也非常常见。
字典树，又称为Trie树，是一种用于处理字符串集合的树形数据结构。它通过将字符串的每个字符存储在节点中，形成树状结构，具有高效的插入、查找和删除操作。在本文中，我们将深入讲解Python中的字典树，包括字典树的基本概念、实现方式、插入、搜索和删除操作，并使用代码示例演示字典树的使用。
秘密数据可以是任何格式的数据，如文本甚至文件。简而言之，隐写术的主要目的是隐藏任何文件（通常是图像、音频或视频）中的预期信息，而不实际改变文件的外观，即文件外观看起来和以前一样。
你可能已经(或可能没有)听过或看过增强现实电子游戏隐形妖怪或Topps推出的3D棒球卡。其主要思想是在平板电脑，PC或智能手机的屏幕上，根据卡片的位置和方向，渲染特定图形的3D模型到卡片上。 图1：
今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域（ROI）。
在现代世界的不同方面，信息技术的大规模整合导致将车辆视为信息系统中的概念资源。由于自主信息系统在没有任何数据的情况下没有意义，因此需要在现实和信息系统之间改变车辆信息。这可以通过人工代理或通过特殊的智能设备来实现，这些设备将允许通过其登记板识别车辆。在智能设备中，提到了车辆号牌的检测和识别系统。
某次测试中遇到了汉字点选的验证码，看着很简单，尝试了一下发现有两种简单的识别方法，终于有空给重新整理一下，分享出来。
作者：Vikash Singh 编译：肖依月、吴双、钱天培 “当遇到一个文本处理问题时，如果你在第一时间想到了正则表达式，那么恭喜你，你的问题从一个变成了俩！“ 如果你曾参与过文本数据分析，正则表达式（Regex）对你来说一定不陌生。词库索引、关键词替换……正则表达式的强大功能使其成为了文本处理的必备工具。然而， 在处理大文本的情境下，正则表达式的低效率却常常让人抓耳挠腮。今天，文摘菌将为你介绍一款比正则表达式快数百倍的Python库——FlashText。 让人抓狂的数据清洗工作 即便是最简单的文本分析，
1.思路 通过pyautogui可以实现鼠标点击、滚动鼠标、截屏等操作。由此功能实现打开页面，进行点赞。 aircv可以从大图像获得小图像的位置，利用pyautogui截屏得到的图片，可以在页面获取
最后不少朋友问，OpenGL ES 入门后怎么学习写一些滤镜 ？怎么学习 shader ？
给定一个二维网格 board 和一个字典中的单词列表 words，找出所有同时在二维网格和字典中出现的单词。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~
从下午三点半到晚上十二点，一直卡在这个题，郁闷。经过好几番尝试后，用暴力法完成并提交了一版代码，测试结果超出时间限制。根据反馈的测试用例，专门针对特例做了下处理，才勉强通过测试。
本篇内容摘自出版图书《Python3 反爬虫原理与绕过实战》第 6 章中的第 3 小节 SVG 反爬虫
不论是数据分析还是机器学习，乃至于高大上的AI，数据源的获取是所有过程的入口。 数据源的存在形式多为数据库或者文件，如果把数据看做一种特殊格式的文件的话，即所有数据源都是文件。获得数据，就是读取文件的操作，文件有各种各样的格式即数据的组织形式，如何方便快捷地获取文件中的内容呢？
1、字符串的格式化 python将若干值插入到带有“%”标记的字符串中，实现动态地输出字符串。 格式： "%s" % str "%s%s" % (str_1, str_2) 例如： str_0
在python中提供函数strip()、lstrip()、rstrip()去掉字符串中的转义符。
给定一个 m x n 二维字符网格 board 和一个字符串单词 word 。如果 word 存在于网格中，返回 true ；否则，返回 false 。
大数据文摘作品 编译：Katrine Ren、朝夕、钱天培 验证码这种东西真的是反人类。虽然它在保证账号安全、反作弊以及反广告有着至关重要的作用，但对于普通用户来说，输验证码很多时候实在是让人抓狂。 文摘菌18岁的时候帮朋友刷QQ空间留言就天天和验证码作斗争，前几天传一个视频又创下了连续7次输错验证码的记录。不过好在文摘菌最近发现，用机器学习破解简单验证码已经是妥妥的小事了。 今天，文摘菌就带来了一个15分钟黑掉世界上最受欢迎的验证码插件的小教程。欢迎开启新年第一黑。 先给大家介绍一下今天我们要黑的验证码
字符串提供了很多内建方法，你必须掌握这些方法，否则，将无法娴熟的处理字符串。这些方法，暂时不需要你死记硬背，但至少你应该有一些印象，在处理字符串问题时，如果做不到信手拈来，可以查阅资料，寻访百度或是谷歌，下面这这些方法的列表
💟💟前言 🥇作者简介：友友们大家好，我是你们的小王同学😗😗 🥈个人主页：小王同学🚗 🥉 系列专栏：牛客刷题专栏📖 📑 推荐一款非常火的面试、刷题神器👉 牛客刷题 今天给大家带来的刷题系列是：剑指offer 第二期 📷 📷 里面有非常多的题库 跟面经知识 真的非常良心了！！ 目录 JZ12 矩阵中的路径🥣 题目描述🥣 解题思路🥣 代码详解🥣 过辣~ JZ16 数值的整数次方🥣 题目描述🥣 解题思路🥣 代码详解🥣 JZ40 最小的K个数🥣 题目描述🥣 解题思路🥣 代码详解🥣 JZ12 矩阵中的路
光学字符识别和手写文本识别是人工智能领域里非常经典的问题。OCR 很简单，就是将文档照片或场景照片转换为机器编码的文本；而 HTR 就是对手写文本进行同样的操作。作者在文章中将这个问题分解成了一组更小型的问题，并制作了如下的流程图。
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