完整代码：GitHub 我的简书：Awesome_Tang的简书 整个项目代码分为三部分： Generrate_Captcha: 生成验证码图片（训练集，验证集和测试集）； 读取图片数据和标签（标签即为图片文件名...Generate Captcha 配置项 class Config(object): width = 160 # 验证码图片的宽 height = 60 # 验证码图片的高...dropout比例 print_per_batch = 20 # 每多少次输出结果 save_per_batch = 20 # 每多少次写入tensorboard 生成验证码（...class Generate） 验证码图片示例： ?...gen_captcha():生成验证码方法，写入之前检查是否以存在，如存在重新生成。
环境搭建： win10+python3.6 + tensorflow(1.13.1) 一、python3.6安装 Python官网下载自己电脑和系统对应的Python安装包 网址：https://www.python.org...，输入 pip install tensorflow-1.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl 直接pip： pip install tensorflow==1.13.1 到此环境搭建就好了
我想要做的是一个简单的应用程序的图像识别： 给定图像（500 x 500）pxs（1色背景） （50×50）像素将只有1个几何graphics（三angular形或方形或smaleyface :)）。...python会对graphics进行识别并显示几何graphics。...exp(-(x**2/float(size)+y**2/float(sizey))) return g / g.sum() 复制代码 OpenCV有blob分析工具，它会给你的形状，你可以喂你喜欢的模式识别...PCA将不会执行检测，但会将对象分隔成独特的层，您可以将其识别为三angular形等。另请注意：这不是缩放或旋转不变的情况。
但是在非按需播放的通道较多的情况下，单nginx处理比较仍然会放缓，解决此种问题，就是需要搭建多nginx来实现分流。...搭建方式： 1.先将服务关闭(ServiceUninstall-EasyNVR.exe)，随后复制nginx这个目录如下图（录像可以不复制）： 2.复制完成后进入该目录内将nginx.exe的名称更改...3.随后修改其配置文件，更改多nginx的端口占用，如果不更改会导致几个nginx都同时占用一个端口，更改为任意不冲突的端口即可，启用了几个nginx就修改几个端口。...4.更改完成后保存退出（注意更改前备份），随后修改EasyNVR目录下的easynvr.ini配置文件，在easynvr.ini配置文件将多nginx线程启动。...如果没有此段落请自行写入，修改完成后保存退出，重启服务多nginx运行是否生效。 5.在任务管理器或者Linux内的top命令都可以看到启动的多nginx，随后查看视频就会进行通道分发。
这边生成二维码使用的是网络上的一个网站联图 以百度为例，正常情况生成的二维码如下： ? 这种情况下用 zxing 分分钟就可以识别出来。 但是假设我将前景色和后景色调换，生成的二维码如下： ?...这种情况下 zxing 就识别不出了。 ? 所以说这种时候就很无奈了。毕竟有些场景就需要用到反转二维码。 所以本篇说的 zxing 的坑就是无法识别反转二维码。 咋办呢？凉拌。 ?...，需要如何处理呢？...到了这里，相信聪明的你应该知道如何让 zxing 同时支持两种格式了。...这样就可以解决正转和反转二维码的识别了。 NOTE： 1. 通过交替识别可能会降低识别速度，因此次数设置为多少需要自己调试把控。 2. 计数时注意避免次数溢出。 如果你有其他方法，欢迎留言讨论。
这个demo的初衷不是去识别验证码，是把验证的图像处理方式用到其他方面，车票，票据等。...这里最后做了一个发票编号识别的的案例： 地址：http://v.youku.com/v_show/id_XMTI1MzUxNDY3Ng==.html demo中包含一个验证码识别处理过程的演示程序，一个自动识别工具类库...图片字符的分割是验证码识别过程中最难的一步，也是决定识别结果的一步。不管多么复杂的验证码只要能准确的切割出来，就都能被识别出来。分割的方式有多种多样，对分割后的精细处理也复杂多样。...验证码识别 要想识别验证码，必须要有制作好的字模数据库，然后一次进行下面过程： 验证码图片的获取，该步骤验证码的来源可以是从网络流中获取验证码， 也可以从磁盘中加载图片。...4．识别结果，依次将所得到的字符C拼接起来，得到的字符串就是该验证码的识别结果。 下面是验证码识别的具体流程： ?
平时在开发项目的时候, 多个项目同时开发的时候会遇到都得放到根目录才能正常运行; 如果没有配置多站点就容易内容冲突 , 同时也不方便管理,在这里介绍下如果用 phpstudy 搭建多站点, 这样就可以解决不方便管理多个项目的问题了
一对多的审核机制也加重了审核人本身工作量； 数量多：针对上述情况，需要审核的健康码/行程码数量也是指数级上涨； 项目繁：需检查码的信息、个人信息、时间等要素 同时在数据采集方面，大多数通过微信管家或钉钉进行收集...基于EasyDL的 健康码行程码智能识别 让我们来拆解一下究竟需要审查健康码/行程码哪些信息？...对于健康码或行程码里的姓名、日期、身份证号，可以使用飞桨EasyDL OCR能力对相关字符及数字进行识别。而关于绿码/黄码/红码颜色辨别则可以使用飞桨EasyDL物体检测模型进行处理。...标注格式需要注意 值得提及的是，双码智能识别依赖于EasyDL多样化的功能 图像分类：可以将双码分类与颜色检测结合 物体检测：可以增加类别、以检测代替分类 文字识别：识别多种字体的文字和数字 在这一过程中可以发现飞桨...即使换成其他地区、结构不一样的扫码识别都可以很好地处理，只要标注出关键检测点即可。
VIN，是英文Vehicle Identification Number（车辆识别码）的缩写，也就是我们平时所说的车架号、大架号。...总共由17位字符组成，是汽车唯一的身份识别信息，好比于汽车的“身份证”。它包含了国家、生产厂家、年代、车型、发动机型号等信息，如果明白了识别码的意义，那这些信息也就一目了然了。 ?...VIN码识别SDK技术参数： (1)机动车VIN码识别SDK支持平台：Android2.3以上、iOS6.0以上； (2)机动车VIN码识别SDK支持二次开发：提供Android开发JAR包，IOS平台....a静态库开发包； (3)机动车VIN码识别SDK识别模式：视频预览模式ocr识别； (4)机动车VIN码识别SDK授权方式：项目授权、时间授权、版本授权、按终端数量授权（Android平台）； 每个人都有身份证...随着移动互联及移动终端的普及，OCR技术在移动端得到很好地应用，利用移动OCR技术直接进行汽车的VIN码识别录入，替代原来手工抄写、手工录入电脑的步骤。
来源： j_hao104 my.oschina.net/jhao104/blog/647326 一、探讨 识别图形验证码可以说是做爬虫的必修课，涉及到计算机图形学，机器学习，机器视觉，人工智能等等高深领域...…… 简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。...三、一般思路 验证码识别的一般思路为： 1、图片降噪 2、图片切割 3、图像文本输出 3.1 图片降噪 所谓降噪就是把不需要的信息通通去除，比如背景，干扰线，干扰像素等等，只剩下需要识别的文字，让图片变成...3.2 图片切割 识别验证码的重点和难点就在于能否成功分割字符，对于颜色相同又完全粘连的字符，比如google的验证码，目前是没法做到5%以上的识别率的。...不过google的验证码基本上人类也只有30%的识别率。本文使用的验证码例子比较容易识别。
什么叫VIN码？ VIN码又叫车架号也叫车辆识别代码，是制造厂为了识别而给一辆车指定的一组编号。由于VIN码的数字和英文字母是不断切换，共有十七个数字及字母组成的编码。...现在，通过自主研发的OCR技术，研发出VIN识别码OCR识别技术颠覆了手工录入VIN码信息的传统方式，解决了录入中容易出现问题的痛点，VIN识别码OCR识别技术是采用视频流识别的形式，只需用手机扫一扫，...车架号VIN识别码OCR识别技术是基于移动端（Android、iOS）操作系统开发的快速输入技术，通过手机摄像头可以快速读取汽车VIN码的编号。...VIN识别码OCR识别软件特点如下： 1、秒速识别车架号，彻底解决手工输入痛点 2、视频预览识别VIN码 3、适应性强，白天晚上均可准确识别车架号 VIN识别码OCR识别技术参数： (1)支持平台：Android2.3...，识别时保持手机对焦清晰； 2、避免强光，如反光可换个角度识别； 3、识别时，软件识别区对准完整的VIN码部位； 4、如在夜间识别，光线比较暗的情况下，可打开闪光灯进行VIN码的识别。
原网址: https://www.cnblogs.com/qqandfqr/p/7866650.html 大致介绍 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...： 1、计算验证码 2、滑块验证码 3、识图验证码 4、语音验证码 这篇博客主要写的就是识图验证码，识别的是简单的验证码，要想让识别率更高，识别的更加准确就需要花很多的精力去训练自己的字体库...识别验证码通常是这几个步骤： 1、灰度处理 2、二值化 3、去除边框（如果有的话） 4、降噪 5、切割字符或者倾斜度矫正 6、训练字体库 7、识别...其实到了这一步，这些字符就可以识别了，没必要进行字符切割了，现在这三种类型的验证码识别率已经达到50%以上了 字符切割 字符切割通常用于验证码中有粘连的字符，粘连的字符不好识别，所以我们需要将粘连的字符切割为单个的字符...识别 识别用的是typesseract库，主要识别一行字符和单个字符时的参数设置，识别中英文的参数设置，代码很简单就一行，我这里大多是filter文件的操作 代码： # 识别验证码 cutting_img_num
基于人脸识别的智能人脸识别技术就是这样一种安全措施，本文我们将研究如何利用VGG-16的深度学习和迁移学习，构建我们自己的人脸识别系统。...简介 本项目构建的人脸识别模型将能够检测到授权所有者的人脸并拒绝任何其他人脸，如果面部被授予访问权限或访问被拒绝，模型将提供语音响应。...如果识别出正确的面部，则授予访问权限并且用户可以继续控制设备。完整代码将在文章末尾提供Github下载链接。 搭建方法 首先，我们将研究如何收集所有者的人脸图像。...keras.initializers.glorot_normal(seed=3), name='Output')(FC2) model1 = Model(inputs=VGG16_MODEL.input,outputs=Out) 人脸识别模型将使用迁移学习进行训练...回调函数 在下一个代码块中，我们将查看面部识别任务所需的回调。
TESSDATA_PREFIX C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR //有的博文写到“TESSDATA_PREFIX”目录需要到tessdata，但是我电脑配置到tessdata就会多一级...Image im=Image.open('D:/py3.8/src/商标/8.jpg') code = pytesseract.image_to_string(im).strip() print('验证码识别结果...print(type(code)) if(code =='51188'): print('ok') # print(pytesseract.image_to_string(im)) 执行结果 验证码识别结果...:51188 ok Process finished with exit code 0 只能识别部分验证码，加条线，下划线好像不行！
程序完成以后，我们将特征码记录下来。在后面我们制作验证码识别器的时候需要使用。...(未完待续 下一章，使用特征码制作验证码识别器) 上 一章我们说了特征码及特征码的提取，现在我们所需要的就是通过特征码来实现验证码的识别，其实聪明的朋友已经猜到了，这个验证码的识别到了这里就很明白 了，...没什么特别的就是将第每个色块提到的特征码进行对比，识别过程就是一个对比的过程。...首先我们要做就是先将特征码做做成一个字符串数组，在上面已经给出了，这里就不重复给出了，接着我们需要的就是载入图片，这里所载入的图片是需要识别的验 证码的图片。...做好读取图片中的特征码以后就是对我们图片中的特征码进行对比，首先是字符串的长度对比，当字符串的长度不相等的时候就不用判断了，因为这是不可能正确的，跳过，不能识别。-_-!!!
概要：在爬虫中我们时常会碰见登录时候需要识别验证码的问题， 当然，验证码有很多，本篇文章只说最普通的图片验证码。 1、首先需要下载OCR OCR，光学字符识别，作用是通过扫描图片，将其转换为文本。...3、识别 3.1、首先随便去网站找几个验证码 3.2、识别测试 ? open()方法打开图片 show()方法弹出图片 image_to_text()将图片中的字符提取出来。 结果： ?...3.3、处理验证码 一、灰度化处理 ? 用convert()传入L进行灰度化处理 二、二值化处理 在此之前需要了解像素值，用0-255表示，0表示的是黑，255表示的白。 ?...这个验证码识别的效率比较低，我们不追求100%的成功，我们需要了解的这个思路。 有兴趣的可以自己训练自己的字体库，来提高我们的识别效率。 5、完。
验证码可以说是爬虫中最常见的，本次介绍的方法可以处理如下简单的验证码： ? ? ? 可以观察到，此类验证码特点明显，4位数字，每个数字所处位置固定。...样本数据 在`src/data/captcha`下存放验证码图片，一般名字就是答案，然后需要在`src/data/captcha.json`中描写对应关系，例如 { "3601.jpg": "3601
本节我们来用 TensorFlow 来实现一个深度学习模型，用来实现验证码识别的过程，这里我们识别的验证码是图形验证码，首先我们会用标注好的数据来训练一个模型，然后再用模型来实现这个验证码的识别。...验证码 首先我们来看下验证码是怎样的，这里我们使用 Python 的 captcha 库来生成即可，这个库默认是没有安装的，所以这里我们需要先安装这个库，另外我们还需要安装 pillow 库，使用 pip3...预处理 在训练之前肯定是要进行数据预处理了，现在我们首先定义好了要生成的验证码文本内容，这就相当于已经有了 label 了，然后我们再用它来生成验证码，就可以得到输入数据 x 了，在这里我们首先定义好我们的输入词表...，由于大小写字母加数字的词表比较庞大，设想我们用含有大小写字母和数字的验证码，一个验证码四个字符，那么一共可能的组合是 (26 + 26 + 10) ^ 4 = 14776336 种组合，这个数量训练起来有点大...代码 以上便是使用 TensorFlow 进行验证码识别的过程，代码见：https://github.com/AIDeepLearning/CrackCaptcha。 崔庆才 静觅博客博主
这边生成二维码使用的是网络上的一个网站联图 以百度为例，正常情况生成的二维码如下： ? 这种情况下用 zxing 分分钟就可以识别出来。 但是假设我将前景色和后景色调换，生成的二维码如下： ?...这种情况下 zxing 就识别不出了。 所以说这种时候就很无奈了。毕竟有些场景就需要用到反转二维码。 所以本篇说的 zxing 的坑就是无法识别反转二维码。 咋办呢？凉拌。...，需要如何处理呢？...到了这里，相信聪明的你应该知道如何让 zxing 同时支持两种格式了。...这样就可以解决正转和反转二维码的识别了。 NOTE： 通过交替识别可能会降低识别速度，因此次数设置为多少需要自己调试把控。 计数时注意避免次数溢出。
情感识别是模式识别的重要研究领域,它将情感维度引入人机交互。情感表达的模态包括面部表情、语音、姿势、生理信号、文字等,情感识别本质上是一个多模态融合的问题。...提出一种多模态融合的情感识别算法,从面部图像序列和语音信号中提取表情和语音特征,基于隐马尔可夫模型和多层感知器设计融合表情和语音模态的情感分类器。...实验结果表明,融合表情和语音的情感识别算法在识别样本中的高兴、悲伤、愤怒、厌恶等情感状态时具有较高的准确率。...提出的多模态识别算法较好地利用了视频和音频中的情感信息,相比于仅利用语音模态的识别结果有较大的提升,相比于表情模态的识别结果也有一定改进,是一种可以采用的情感识别算法。
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