毕业设计做了一个简单的研究下验证码识别的问题，并没有深入的研究，设计图形图像的东西，水很深，神经网络，机器学习，都很难。这次只是在传统的方式下分析了一次。 今年工作之后再也没有整理过，前几天一个家伙要这个demo看下，我把一堆东西收集，打包给他了，他闲太乱了，我就整理记录下。这也是大学最后的一次作业，里面有很多记忆和怀念。 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
2、把js代码分割成一小块，尽量小。然后用逐行填充的方式，分别替换到上一步生成的字符画里去
无人驾驶空中系统（UAS）在过去十年中被广泛应用，尽管 UAS 最早被应用在军事上，事实证明，它们在很多其它领域都是有用的，包括农业、地理制图、航空摄影、搜索和救援等。然而这些系统都需要一个人循环完成远程控制、场景识别和数据获取。这不仅增加了操作成本，而且将应用范围极大程度上限制在了能够进行远程控制的应用范围内。
二值图像分析最基础的也是最重要的方法之一就是连通域标记，它是所有二值图像分析的基础。它通过对二值图像中目标像素的标记，让每个单独的连通区域形成一个被标识的块，进一步的我们就可以获取这些块的轮廓、外接矩形、质心、不变矩等几何参数。
近期，2023年度视觉与学习青年学者研讨会 (Vision And Learning SEminar, VALSE) 在无锡圆满落幕，此研讨会是图像视觉领域的重磅会议。作为智能文档处理领域代表的合合信息自然不会缺席，合合信息出席会议并进行智能文档处理技术研发与实践成果分享，重点介绍了其在版面分析与文档还原技术实现上的新突破。
地址：http://v.youku.com/v_show/id_XMTI1MzUxNDY3Ng==.html
我们经常在登录app或者网页的时候，都会需要我们输入图形验证码上的内容，以验证登录。有些是纯数字的图形验证码，有些是字母和数字，有些是图案，有些是数学表达式……不同的网站，采用的图形验证码的形式也不一样。那么，图形验证码到底是什么呢？
就像一个盒子(或者容器），可以通过使用定义变量的方式，开辟一块内存空间存储数据，定义变量之后使用变量名调用数据。
OCR，即Optical Character Recognition，光学字符识别，是指通过扫描字符，然后通过其形状将其翻译成电子文本的过程，对应图形验证码来说，它们都是一些不规则的字符，这些字符是由字符稍加扭曲变换得到的内容，我们可以使用OCR技术来讲其转化为电子文本，然后将结果提取交给服务器，便可以达到自动识别验证码的过程。
strstr在一个字符串中另外一个字符串是否存在， 若存在：返回字符串的第一个出现的字符串的首地址 若不存在：返回NULL 示例：
图像分割技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，也是图像语义理解的重要组成部分。图像分割是指将图像分割为具有相似属性的几个区域的过程。从数学的角度来看，图像分割是将图像分割成不相交区域的过程。该区域可以是图像的前景和背景，也可以是单个对象。可以使用颜色、边缘或邻域的相似性等要素构造这些区域。
好吧，看题目就知道我是要写一个爬虫，这个爬虫的目标网站有一些反爬取意识，所以就有了本文了。 我先说说场景吧： 由于工作需要，平时有一大堆数据需要在网上查询，并归档存库。某次，这种任务也给我安排了一份。观察了一网站，我的第一反应就是用爬虫取抓取。这种机械的工作何必人工呢？ 由于这家网站有反爬虫的意识，做了些工作，给我的爬虫去爬取数据造成了某些麻烦。 先列举出问题所在： 首当其冲，验证码，该网站采用了数字加中文的简单四则运算作为验证码。 查询目标路径参
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。
基于分割的识别算法是自然场景文本识别算法的一个重要分支(Wang 等，2012;Bissacco 等，2013;Jaderberg 等，2014)，通常包括3 个步骤:图像预处理、单字符分割和单字符识别。基于分割的自然场景文本识别算法通常需要定位出输入文本图像中包含的每个字符的所在位置，通过单字符识别器识别出每一个字符，然后将所有的字符组合成字符串序列，得到最终的识别结果。
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。图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。计算机涉及到的几何图形处理一般有 2维到n维图形处理，边界区分，面积计算，体积计算，扭曲变形校正。对于颜色则有色彩空间的计算与转换，图形上色，阴影，色差处理等等。 在破解验证码中需要用到的知识
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。图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。计算机涉及到的几何图形处理一般有 2维到n维图形处理，边界区分，面积计算，体积计算，扭曲变形校正。
在上篇文章我们讨论了使用 脏矩形渲染，通过重渲染局部的图形来提优化 Canvas 的性能，将 GPU 密集转换为 CPU 密集。
本周主要是介绍了两个方面的内容，一个是如何进行大规模的机器学习，另一个是关于图片文字识别OCR 的案例
在低方差的模型中，增加数据集的规模可以帮助我们获取更好的结果。但是当数据集增加到100万条的大规模的时候，我们需要考虑：大规模的训练集是否真的有必要。获取1000个训练集也可以获得更好的效果，通过绘制学习曲线来进行判断。
常用的C++的字符串类型主要是std::string。它是模板std::basic_string的一个实例化。另外还有三个实例化std::wstring、std::u16string、std::u32string，不过不是很常用。
数据：是描述客观事物的符号，是计算机中可以操作的对象，是能被计算机识别，并输入给计算机处理的符号集合。数据不仅包括整型、实型等数值类型，还包括字符及声音、图像、视频等非数值类型。
数据是信息的载体，是描述客观事物的数、字符以及所有能输入到计算机中并被计算机程序识别和处理的符合的集合。
相关术语： （1） OCR：OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程 （2） Matlab：商业数学软件； （3） CUDA： (Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台（由ISA和GPU构成）。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题 （4） OpenCL: OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架，此异构平台可由CPU，GPU或其他类型的处理器组成。 （5） OpenCV：开源计算机视觉库；OpenGL：开源图形库；Caffe：是一个清晰，可读性高，快速的深度学习框架。 （6） CNN：（深度学习）卷积神经网络（Convolutional Neural Network）CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。 （7） 开源库：指的是计算机行业中对所有人开发的代码库，所有人均可以使用并改进代码算法。
如图1所示，交通摄像头对公路上移动的汽车进行实时的定位，随着小汽车的移动，红色框也跟随小汽车移动，实时将小汽车框起来。
在lattice图形中，lattice函数默认的图形参数包含在一个很大的列表对象中，你可通过trellis.par.get()函数来获取，并用trellis.par.set()函数来修改。show.settings()函数可展示当前的图形参数设置情况。查看当前的默认设置，并将它们存储到一个mysettings列表中：
满足业务是第一需要，不同于大厂，对外服务API，要求大并发那么强，多样性品类完备，我们更强调单品要做到尽量达到业务要求，更强调定制化，可以分布走，业务上可以给反馈不断改进。
如今，智慧办公是企业办公领域数字化转型的题中之义。作为国内最早开发的软件办公系统之一，金山办公如何应用深度学习实现复杂场景文档图像识别和技术理解？本文将从复杂场景文档的识别与转化、非文本元素检测与文字识别、文本识别中的技术难点等多个方面进行深度解析。 作者 | 金山办公CV技术团队 出品 | 新程序员 在办公场景中，文档类型图像被广泛使用，比如证件、发票、合同、保险单、扫描书籍、拍摄的表格等，这类图像包含了大量的纯文本信息，还包含有表格、图片、印章、手写、公式等复杂的版面布局和结构信息。早前这些信息均采用
作者：曹阳敏 万达网络科技 | 资深研发经理 量子位 已获授权编辑发布 转载请联系原作者 一年多以前我脑子一热，想做一款移动应用：一款给学生朋友用的“错题集”应用，可以将错题拍照，记录图像的同时，还能自动分类。比如拍个题目，应用会把它自动分类为”物理/力学/曲线运动”。 当然，这个项目其实不靠谱，市场上已经有太多“搜题”类应用了。但过程很有趣，导致我过了一年多，清理磁盘垃圾时，还舍不得删掉这个项目的“成果”，所以干脆回收利用一下，写篇文章圈圈粉。 源码地址： https://github.com/caoym
要说大英博物馆里最出名的文物，罗塞塔石碑（Rosetta Stone）绝对名列前三。它矗立在橱窗里，古老、神秘，沉默不语，但身上密密麻麻的字，却记载着古埃及的历史。
在本文中，决策树是对例子进行分类的一种简单表示。它是一种有监督的机器学习技术，数据根据某个参数被连续分割。决策树分析可以帮助解决分类和回归问题
Stanford CS231A: Computer Vision-From 3D Reconstruction to Recognition
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2003.05593v4.pdf
新学期伊始，年度抢课大戏同步上映，学校的正方教务系统也迎来了前所未有的流量冲击。教务系统这个跑在 Windows 2003 的上古时期的 ASP.NET 程序的服务器自然也承受不住，在选课高峰期频频崩溃，从而也导致了用户登录的账户在选课期间频频掉线的问题。
Radhakrishna Achanta, Appu Shaji, Kevin Smith, Aurelien Lucchi, Pascal Fua, and Sabine S¨usstrunk
我们可以看成是坐标轴。很自然的，小编给大家推荐一个学习氛围超好的地方，C/C++交流企鹅裙：【 六二七，零一二，四六四 】适合在校大学生，小白，想转行，想通过这个找工作的加入。裙里有大量学习资料，有大神解答交流问题，每晚都有免费的直播课程
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
1．灰度等级为256级，分辨率为2048*1024的显示器，至少需要的帧缓存容量为（ ）
前段时间，基于“类付款码”的原理，通过手机二维码+人脸设备摄像头实现了IoT设备通信互联，有感兴趣的小伙伴可以私我交流一下，其中涉及了一些二维码的基础知识和底层原理，我们一起来看一下~
车牌识别是一种图像处理技术，用于识别不同车辆。这项技术被广泛用于各种安全检测中。现在让我一起基于OpenCV编写Python代码来完成这一任务。
Abstract：我们介绍和解决了Zero-Shot 目标检测（ZSD）的问题，它旨在检测训练期间未观察到的物体类别。我们与一组具有挑战性的对象类一起工作，而不是将我们限制在类似和/或细粒度的类别中。之前的zero-shot classification工作。我们遵循一个原则性的方法，首先适应ZSD的视觉语义嵌入。然后我们讨论与选择背景类相关的问题，并激发两种背景感知方法来学习鲁棒检测器。其中一个模型使用固定的背景类，另一个基于迭代的潜在分配。我们还概述了与使用有限数量的训练类别相关的挑战，并提出了基于使用大量类别的辅助数据对语义标签空间进行密集采样的解决方案。我们提出了两种标准检测数据集 - MSCOCO和VisualGenome的新型分割，并讨论了广泛的实证结果，以突出所提出的方法的优点。我们提供有用的insights into the algorithm，并通过提出一些开放问题来鼓励进一步的研究。
如果你在运营一个2C的平台，那么你肯定关心用户流失的问题。腾讯有个产品叫信鸽Pro，它能够通过对用户往期行为的挖掘，预测用户潜在的流失（付费）行为，进而实现精准营销。据说，腾讯自己的手游就是用这个系统做用户分析的。
这篇文章调查了大量（两百篇以上）的相关文献资料，对NLP领域中深度学习的技术和应用层面进行了综述与讨论，非常适合于想要快速了解该领域整体概貌的研究者。
1） 提出了一种基于学习的用于实时实例分割的蛇算法，介绍了用于轮廓学习的圆形卷积。
决策树（Decision Tree）又称为分类树（Classification Tree），是最为广泛的归纳推理算法之一，处理类别型或连续型变量的分类预测问题，可以用图形和if-then的规则表示模型，可读性较高。决策树模型通过不断地划分数据，使因变量的差别最大，最终目的是将数据分类到不同的组织或不同的分枝，在因变量的值上建立最强的归类。
1. AS WE ALL KNOW, 将像素分组为小区域(超像素)通常会产生更鲁棒的处理。
最近想要找点新的点子来优化之前看到的一些立体匹配论文，我之前一直是用图割做立体匹配，刚开始时候用图割做图像分割，后来发现这块都被人做烂了，继续往下看发现图割还能搞立体匹配，效果也挺好。但是后面发现掉大坑里面了。
场景描述：利用深度学习算法 GAN 可实现动作追踪与迁移，将某人物动作复制到其他人，应用到舞蹈领域，人人皆可成舞王。
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