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【python 从菜鸟

Program Files\下 5、找到 pytesseract.py 更改 tesseract_cmd = 'C:/Program Files/Tesseract-OCR/tesseract.exe' 二、英文 三、验证码 ? ? ? 二、实现源代码 1、英文 #-*-coding:utf-8-*- import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import time Python27\Lib\site-packages\pytesseract\test.png') code = pytesseract.image_to_string(image) print(code) 2、验证码 img = image.convert('L') # 把片变成二值

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我们的大脑使视觉看起来很容。人类不会分解一只狮子和一只美洲虎,看一个标志,或认出一个人的脸。但这些实际上是用计算机解决的难题:他们看起来很容,因为我们的大脑非常好地理解。 特地,我们发现一种称为深卷积神经网络的模型 可以在硬性视觉任务上实现合理的性能 - 匹配或超过某些领域的人类表现。 我们现在正在采取下一步,发布在最新型号Inception-v3上运行的代码。 Inception-v3 使用2012年的数据对ImageNet大型视觉挑战进行了培训。  ,您可以看到网络正确她穿着军装,得分高达0.8。 这给我们一个Tensor对象的向量,在这种情况下,我们知只有一个对象很长。Tensor在这种情况下,您可以将其视为多维数组,并将其作为浮点值保存299素高,299素宽,3通

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    ——MNIST

    本文使用NEURAL程序来介绍一下在SAS里如何实现。例子所用的数据集是MNIST数据集,从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/可以获取。 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的0-9的数字构成,正确地这些手写数字是机器学习研究中的一个经典问题。 02模型训练过程:采用SAS中的神经网络过程步: ***自编码******************* 03结果展示 最后,来看一下原始数据和模型训练结果的对比效果: 10个 MNIST 数据集的原始数字

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    Airtest

    Airtest是一款网出品的基于面向手游UI测试的工具,也支持原生Android App基于元素的UI自动化测试。 示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的进行代码走读,加深对原理的理解(公众号贴出的代码显示不全仅供参考,详细代码可以在github查看)。 概括来说aircv.find_template 主要做了这几件事情: 1、校验输入; 2、计算模板匹配的结果矩阵res; 3、依次获取匹配结果; 4、求取可信度; 5、求取位置。 这里可以看到,Airtest也没有自研一套很牛的算法,直接用的OpenCV的模板匹配方法。 四、接着看另外一个方法 aircv.find_sift 定义在sift.py里面: ? ? 六、总结 1、,对不能用ui控件定位的地方的,使用来定位,对一些自定义控件、H5、小程序、游戏,都可以支持; 2、支持多个终端,使用的话可以一套代码兼容android和ios哦,

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    H5

    对比 ---- 1、百度 发现百度的片搜索率不是特,下面为测试片跟测试后的结果: 测试片: 下面为测试后的结果: 2、采用 tesseract.js 后结果 H5 (采用Tesseract.js 进行) ---- 简单的文案之类的,的还算可以,但是稍微复杂点的,准确率就不是那么好了,在学习中。。。 第一个参数,可以是 img 路劲地址,可以是片base64位的二进制码、也可以是Image对象 等。 附上实现的代码: <! ,initial-scale=1,shrink-to-fit=no,user-scalable=no,minimum-scale=1,maximum-scale=1"> <title> :33%}</style> </head> <body> <fieldset> <legend>

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    Python3 (二)

    三、均值hash 下面的例子是使用了素平均值,又叫均值哈希。 优点:均值哈希较为简单。 缺点:对灰度的平均值特敏感,也不具备旋转不变性。 把缩小为8 * 8,并转化为灰度 src = cv2.imread(path, 0) src = cv2.resize(src, (8, 8), cv2.INTER_LINEAR) hamming(h3,h4)) 结果: 1&2 --> 1 1&3 --> 0 1&4 --> 1 2&3 --> 1 2&4 --> 1 3&4 --> 1 四、余弦感知哈希 为了提升更好的效果 优点:能够处理旋转形。 缺点:只能够变形程度在25%以内的片。 步骤: 1.缩小尺寸:将缩小到32*32,并转为灰度。 2.计算DCT:对进行二维离散余弦变换。 把缩小为32 * 32,并转化为灰度 src = cv2.imread(path, 0) src = cv2.resize(src, (32, 32), cv2.INTER_LINEAR

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    之GridMask

    GridMask: https://arxiv.org/abs/2001.04086

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    之augmix

    augmix: https://github.com/google-research/augmix

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    Python3 (一)

    1.Python3.x(我是用的是Python3.6.5),这个问题不大,只要3.4以上就OK。

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    之mixupcutmix

    本人kaggle分享链接:https://www.kaggle.com/c/bengaliai-cv19/discussion/126504 效果: (目标检测中) ?

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    智能采用了什么原理?智能有哪些应用?

    ,那么智能采用了什么原理? 智能有哪些应用? 智能采用了什么原理? 人工智能技术是涵盖了非常多样的领域的,其中技术就是现在发展比较火爆的重要领域,对于各种都可以通过人工智能进行,从而达到各种目的,很多人会问智能采用了什么原理? 智能是通过的特征为基础从而达到结果的,每个都会有自己的特征,在完整的库里面就可以找寻出相同特征的。 智能有哪些应用? 智能这项技术虽然并没有完全成熟,但是基础的技术已经能够应用到很多方面的,那么智能有哪些应用?

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    (三)cifar10.py

    tensor_name + '/activations', x) #tf.summary.histogram(tags, values, collections=None, name=None) 用来显示直方信息 创建直方及衡量x的稀疏性,并在tensorboard展现出来。 应用计算后的梯度 apply_gradient_op = opt.apply_gradients(grads, global_step=global_step) # 为可训练的变量添加直方 for var in tf.trainable_variables(): tf.summary.histogram(var.op.name, var) # 为梯度添加直方 for

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    为何机器学习声音还做不到片那么容

    根据这个预测,我们已经征服了字幕和语音领域,但使用更广泛的机器声音仍落在后面。 众多机器学习的突破背后依赖于一个精心组建的数据集。 比如:在研究对象的时我们可以用 ImageNet(译者注:ImageNet是一个被广泛应用于研究的数据库),而在研究语言数据联盟和语音时则可以参考GOOG-411(译者注:GOOG- 回想一下上一次你听到一辆救护车从你的公寓楼下冲过, 即使多普勒效应造成声波的变化频率会影响你听到的警笛的音调,你仍然能很容出冲过的是辆救护车。 即使是人类自己也不容分离这些混合的声音信号。如果你曾经尝试在一个喧哗的餐厅里试听清楚其中一个桌子上的对话,你就知理解混合在一起的声音有多么困难。 ? 然后将这些声轨切割成每段20秒来创建许多个谱。利用这50首歌的谱,他们的模型能在新的歌曲中分离人声和背景乐器。 但这仅仅是把一首歌分成五个的部分。

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    算法集锦(14)|| 算法的罗夏测试

    随着对基于深度学习的算法的大量研究与应用,我们倾向于将各种各样的算法组合起来快速进行和标注。 优化后的算法在内存的使用和模型训练上表现越来越好,但当这些算法应用于模糊的、意义不确定的时,它们的表现又会如何呢? 施测时按10张片顺序一张一张地交给受试者,要他说出在中看到了什么,不限时间,尽可能多地说出来,这一阶段称联想阶段;看完10张,再从头对每一回答询问,问受试者看到是整还是中的哪一部分,为什么这些部位所说的内容 对于这些复杂就比较难以理解了,比如第10张卡片竟被认为是托盘。 import numpy as np import pandas as pd import json 然后我们创建一个函数来返回一个dataframe,其中包含每个库前10个结果的分数,以便快速地组合每个的分数

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    如何边缘?

    作者: 阮一峰 日期: 2016年7月22日 (image recognition)是现在的热门技术。 文字、车牌、人脸都是它的应用。 让我们从人眼说起,学者发现,人的视觉细胞对物体的边缘特敏感。也就是说,我们先看到物体的轮廓,然后才判断这到底是什么东西。 计算机科学家受到启发,第一步也是先的边缘。 ? Deshpande 写了一篇文章《A Beginner's Guide To Understanding Convolutional Neural Networks》,介绍了一种最简单的算法,非常具有启发性,体现了的基本思路 首先,我们要明白,人看到的是,计算机看到的是一个数字矩阵。所谓"",就是从一大堆数字中找出规律。 怎样将转为数字呢? 上右边是一个圆角模式,左边是它对应的 7 x 7 灰度矩阵。可以看到,圆角所在的边缘灰度值比较高,其他地方都是0。 现在,就可以进行边缘了。下面是一张卡通老鼠的片。 ?

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    (二) cifar10_input.py详解

    每个通 1024( 32 * 32) 个字节。 tf.cast(read_input.uint8image, tf.float32) height = IMAGE_SIZE width = IMAGE_SIZE # 随机裁剪 set_shape和reshape的区:使用了set_shape后,(tensor)中的信息已经改变了,输入的数据与的shape不相符,则会报错;而reshape并没有改变的信息,它只是创建了一个新的给我们使用 min_queue_examples, batch_size, shuffle=False) def distorted_inputs(data_dir, batch_size)函数随机打乱、随机裁剪 ,数据用于训练模型 def inputs(eval_data, data_dir, batch_size)函数顺序读取、从中间裁剪,数据用于评估模型 参考资料: tf.variable_scope和

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    如何边缘?

    (image recognition)是现在的热门技术。 文字、车牌、人脸都是它的应用。 让我们从人眼说起,学者发现,人的视觉细胞对物体的边缘特敏感。也就是说,我们先看到物体的轮廓,然后才判断这到底是什么东西。 计算机科学家受到启发,第一步也是先的边缘。 ? Deshpande 写了一篇文章《A Beginner's Guide To Understanding Convolutional Neural Networks》,介绍了一种最简单的算法,非常具有启发性,体现了的基本思路 首先,我们要明白,人看到的是,计算机看到的是一个数字矩阵。所谓"",就是从一大堆数字中找出规律。 怎样将转为数字呢? 上右边是一个圆角模式,左边是它对应的 7 x 7 灰度矩阵。可以看到,圆角所在的边缘灰度值比较高,其他地方都是0。 现在,就可以进行边缘了。下面是一张卡通老鼠的片。 ? 取出左上角的区块。

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    如何边缘

    ?的搜寻结果 百度百科 [最佳回答],是指利用计算机对进行处理、分析和理解,以各种不同模式的目标和对的技术。 一般工业使用中,采用工业相机拍摄片,然后再利用软件根据片灰阶差做进一步处理,软件国外代表的有康耐视等,国内代表的有智能等。另外在地理学中指将遥感进行分类的技术... 机器学习算法与Python学习 9999……999条好评 (image recognition)是现在的热门技术。文字、车牌、人脸都是它的应用。 让我们从人眼说起,学者发现,人的视觉细胞对物体的边缘特敏感。也就是说,我们先看到物体的轮廓,然后才判断这到底是什么东西。 计算机科学家受到启发,第一步也是先的边缘。 ? ? 首先,我们要明白,人看到的是,计算机看到的是一个数字矩阵。所谓"",就是从一大堆数字中找出规律。 怎样将转为数字呢?

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    python--验证码

    (error_lines) > 0: 5 return '\n'.join(error_lines) 6 else: 7 return error_string.strip() 如果要更多的文字 ,需要在安装tesseract-ocr的时候选择全部语言,也就1.3G 精度不是很高,要不就是现在的验证码太变态,人为也看不出来是什么

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    Fashion_mnist 数据集

    fashion_mnist 和 mnist 一样,都是深度学习入门用的简单数据集,两者的片尺寸一样,都是28x28。 fashion_mnist的训练集有6万张片,测试集有1万张片,全是衣服、鞋、包包之类的片,共10个类: Label Class: 0 T-shirt/top 1 Trouser 2 Pullover 3 Dress 4 Coat 5 Sandal 6 Shirt 7 Sneaker 8 Bag 9 Ankle boot 下显示的是训练集中的前 25张片: ? test_labels[i]]) plt.title("prediction: %s"%name) plt.tight_layout() plt.show() 可以看出,测试集的前25张片全部都能正确

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