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zxing 如何识别反转二维

这边生成二维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。 所以本篇说的 zxing 的坑就是无法识别反转二维。 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。

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Exchange Server 2013域名证书申请

继上面几篇完成了Exchange 2013的部署和配置之后,下面需要为Exchange 2013申请一个域名的证书,用来OWA访问和自动发现等功能。 一、为Exchange 2013准备证书申请。...1.登录到ECP中,依次打开服务器、证书,新建证书申请。 ? 2.在新的Exchange证书向导中,选择从证书颁发机构创建证书请求,然后单击下一步 ? 3.指定此证书的友好名称,然后单击下一步。 ?...4.如果要申请通配符证书,则勾选请求通配符证书选项进行申请,这里我不进行通配符证书申请,将手动指定域名证书。 ? 5.单击浏览,指定要将证书存储在 Exchange 服务器。 ?...二、证书申请。 1.打开证书服务申请页面,进行证书申请。 ? 2.打开刚才保存的REG文件,复制里面的内容,粘贴到保存的申请中。证书模板选择WEB 服务器 ? 3.提交申请,保存证书。 ?...4.回到ECP中,看到刚才申请的证书是搁置的请求,下面就来选择右边的“完成”来完成证书申请。 ? 5.填入导入的证书位置。 ? 6.选择应用证书的服务器。完成导入。 ?

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验证识别,发票编号识别

这个demo的初衷不是去识别验证,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。...验证识别 要想识别验证,必须要有制作好的字模数据库,然后一次进行下面过程: 验证图片的获取,该步骤验证的来源可以是从网络流中获取验证, 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识别结果。 下面是验证识别的具体流程: ?

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健康行程智能识别方案解析,双识别一步到位

一对的审核机制也加重了审核人本身工作量; 数量:针对上述情况,需要审核的健康/行程码数量也是指数级上涨; 项目繁:需检查的信息、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 健康行程智能识别 让我们来拆解一下究竟需要审查健康/行程哪些信息?...对于健康或行程里的姓名、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/黄/红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,双智能识别依赖于EasyDL多样化的功能 图像分类:可以将双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、结构不一样的扫识别都可以很好地处理,只要标注出关键检测点即可。

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VIN识别SDK:迅速录入汽车信息,支持平台开发

VIN,是英文Vehicle Identification Number(车辆识别)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,如果明白了识别的意义,那这些信息也就一目了然了。 ?...VIN识别SDK技术参数: (1)机动车VIN识别SDK支持平台:Android2.3以上、iOS6.0以上; (2)机动车VIN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识别SDK识别模式:视频预览模式ocr识别; (4)机动车VIN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识别录入,替代原来手工抄写、手工录入电脑的步骤。

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邓白氏编码申请条件_苹果邓白氏申请教程

一、填写申请表单 申请苹果开发者账号途中,我们会用到邓白氏编码,申请邓白氏编码的入口自然也是在申请苹果开发者账号途中进入。...一般情况下,从申请一个邓白氏编码到最后这个邓白氏编码生效,大概是需要5-7个工作天的时间。...(邓白氏号码审核进度查询), 并提供以下信息以供邓白氏公司查看贵公司的号码申请进度: Request ID (申请号码): Legal Entity Name (公司在邓白氏公司注册的英文名称...大致的意思就是: 你的D-U-N-S申请已经通过,可以在14天内开始使用你的号码。...四、申请开发者账号 1、Star your enrollment 2、选择注册类型 你可以选择个人、公司和企业 3、填写信息 这里需要确认你申请开发者账号的权利,如果你是公司所有者,

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Python验证识别:利用pytesser识别简单图形验证

来源: j_hao104 my.oschina.net/jhao104/blog/647326 一、探讨 识别图形验证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,目前是没法做到5%以上的识别率的。...不过google的验证基本上人类也只有30%的识别率。本文使用的验证例子比较容易识别

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VIN识别OCR识别软件特点

什么叫VIN?     VIN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OCR识别技术颠覆了手工录入VIN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的编号。...VIN识别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 3、适应性强,白天晚上均可准确识别车架号 VIN识别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识别

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Python验证识别

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的时候可能会遇到验证识别的问题,现在的验证大多分为四类...:     1、计算验证    2、滑块验证     3、识图验证     4、语音验证   这篇博客主要写的就是识图验证识别的是简单的验证,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 cutting_img_num

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验证识别思想

程序完成以后,我们将特征记录下来。在后面我们制作验证识别器的时候需要使用。...(未完待续 下一章,使用特征制作验证识别器) 上 一章我们说了特征及特征的提取,现在我们所需要的就是通过特征来实现验证识别,其实聪明的朋友已经猜到了,这个验证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 证的图片。...做好读取图片中的特征以后就是对我们图片中的特征进行对比,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。-_-!!!

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验证识别

概要:在爬虫中我们时常会碰见登录时候需要识别验证的问题, 当然,验证有很多,本篇文章只说最普通的图片验证。 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 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 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。

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TensorFlow验证识别

本节我们来用 TensorFlow 来实现一个深度学习模型,用来实现验证识别的过程,这里我们识别的验证是图形验证,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识别。...验证 首先我们来看下验证是怎样的,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,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,一个验证四个字符,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 进行验证识别的过程,代码见:https://github.com/AIDeepLearning/CrackCaptcha。 崔庆才 静觅博客博主

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Android zxing如何识别反转二维详解

这边生成二维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。 所以本篇说的 zxing 的坑就是无法识别反转二维。 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。

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模态情感识别_模态融合的情感识别研究「建议收藏」

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模态融合的问题。...提出一种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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如何利用python识别验证和车牌号?

想要自动爬取网页内容,但是有些网站需要输入验证,而验证总是随机的,为了解决这个问题,首先需要自动获取验证,然后将其下载下来,最后识别其中文字内容。...前面两步骤还是比较简单的,最后识别文字内容就比较麻烦了,查了很多资料,要用到ocr 文字识别技术,OCR 全称 Optical Character Recognition,是光学字符识别的意思,可以对图像上的文字进行识别...第一种方案:pytesseract结合pillow库识别。 试了一下,对于非常简单的字符到可以识别,稍微有些干扰就不行了,准确度非常低。...第二种方案:利用opencv结合机器学习,先下载很多的验证图片,然后将每个验证中的字符切割出来,接着进行特征标注,训练数据等,效果看了一下,训练的好的准确率能到80左右,差的有些一半都不到,试了一下...下载一张验证

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