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Python图像处理

Python图像处理 最近在做一件比较 evil 的事情——验证码识别,以此来学习一些新的技能。...因为我是初学,对图像处理方面就不太了解了,欲要利吾事,必先利吾器,既然只是一下实验,那用 Python 来作原型开发再好不过了。...在 Python 中,比较常用的图像处理库是 PIL(Python Image Library),当前版本是 1.1.6 ,用起来非常方便。...在这里,我主要是介绍一下图像识别时可能会用到的一些 PIL 提供的功能,比如图像增强、还有滤波之类的。最后给出使用 Python 图像处理与识别的优势与劣势。...增强亮度,factor取值[0,4],步进0.5 图 7 Contrast 增强对比度, factor 取值 [0,4],步进0.5 图 8 Sharpness

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    Python 文本挖掘的流程

    这个是 Python 做得最好的事情,优秀的包有很多,比如 scrapy,beautifulsoup等等。...由于 Python2 的历史原因,不得不在编程的时候自己处理。英文也存在 unicode 和 utf-8 转换的问题,中文以及其他语言就更不用提了。...同样,可以正则表达式完成 \W 就可以。 转换成小写。 去掉停用词。Matthew L. Jockers 提供了一份比机器学习和自然语言处理中常用的停词表更长的停词表。中文的停词表 可以参考这个。...nltk 里面提供了好多种方式,推荐 wordnet 的方式,这样不会出现把词过分精简,导致词丢掉原型的结果,如果实在不行,也 snowball 吧,别用 porter,porter 的结果我个人太难接受了...jieba 是纯 Python 写的,Stanford 的可以通过 nltk 调用,复旦 NLP 也可以 Python 调用。 END.

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    Python环境】 信息图:Python数据科学

    我想通过学习Python语言来学习数据科学,所以我在谷歌上搜索:“我想通过学习Python语言来学习数据科学。”而在谷歌,不一会儿的功夫就列出所有关于Python语言学习的链接。...然后,你会对于无数可行的关于学习Python语言的相关链接而感到困惑。最终,你会因此停下来反思:“我到底该从哪里入手?”。 真的是这样吗?不要担心。因为你以前从未遇到过这样的情况。...这里有很多可用的资源,它们将引导你如何学习Python从而学会编程和数据科学。而其中的问题是它很难找到一个结构化的方法来掌握这门语言。...为了解决这些问题,我们想出了一些在Python中学习数据科学的一些比较好的学习路径。 现在,我们按着这些步骤前进,同时为您提供一份相同效果的信息图表。...原文链接: http://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/05/infographic-quick-guide-learn-python-data-science/

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    python统计日志中IP的数量

    而对于不同的用户,我们往往又会根据IP来区分,所以统计日志文件中的IP访问,对于数据分析人员和相关运营专员来说,是一件重要的事情,这里,采用python这门语言来完成这个小功能。...1~9 [1-9] 10~99 [1-9][0-9] 100~199 1[0-9]{2} 200~249 2[0-4][0-9] 250~255 25[0-5]     所以一个1~255的数字可以正则表达式...“[1-9]|[1-9][0-9]|1[0-9]{2}|2[0-4][0-9]|25[0-5]”来表示 2) 分析IP     IP地址的长度为32位,分为4段,每段8位,十进制数字表示,每段数字范围为...0~255,段与段之间英文句点“.”隔开。...所以IP地址可以简单表示为: IP = (1~255.) *3 + (1~255)     相关正则表达式为:         设num(1~255) = [1-9]|[1-9][0-9]|1[0

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    python微博情感偏向分析

    首先需要说明的是内容有三点: 1)下面的例子仍然主要使用Python中NLTK和Scikit-Learn两个函数库。 2)SemEval 是NLP领域的带有竞赛性质的年度盛会,类似KDD-Cup。...要得到更高的准确率,需要在模型构建和特征选择上更深层次的思考。而这些“思考”已经超出本博文所讨论的范围。...这样的目的,在于我们期望剔除那些在全部训练数据集中极少出现的词汇(生僻词),以及那些频繁出现但毫无意义的词汇(通常我们称之为停词 stop words,例如 the, of, a等)。...当然这种追平可以是补齐,也可以是删减,所以通常,我们都是补齐短的这样的方式来实现维度一致。...vec.fit_transform(feature_dicts_tra) sparse_matrix_dev = vec.transform(feature_dicts_dev) 当然,这里你还可以下面的代码来测试一下他们的维度是否按我们预想的那样

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