往期的4篇已经把Docker+Keras+Flask+JS的全栈+深度学习介绍完整了： 自己动手做一个识别手写数字的web应用01 自己动手做一个识别手写数字的web应用02 自己动手做一个识别手写数字的...web应用03 自己动手做一个识别手写数字的web应用04 今天更新一篇关于：图像处理。...再回顾下MNIST手写字数据集的特点：每个数据经过归一化处理，对应一张灰度图片，图片以像素的重心居中处理，28x28的尺寸。...上一篇文章中，对canvas手写对数字仅做了简单对居中处理，严格来说，应该做一个重心居中的处理。今天就介绍下： 如何实现前端的手写数字按重心居中处理成28x28的图片格式。...我们先把前端canvas中的手写数字处理成二值图，求重心主要运用了二值图的一阶矩，先来看下零阶矩： ? 二值图在某点上的灰度值只有0或者1两个值，因此零阶矩为二值图的白色面积总和。 ?
今天要写的就是其中的第0000题，下面我们来看下它的要求： 将你的 QQ 头像（或者微博头像）右上角加上红色的数字，类似于微信未读信息数量那种提示效果。 类似于图中效果： ?...ImageDraw中操作的图片都要先进行这个对象的创建。...# 设置字体和字号 myfont = ImageFont.truetype('C:/windows/fonts/ARLRDBD.TTF', size=60) # 设置要添加的数字的颜色为红色...fillcolor = "#ff0000" # 昨天博客中提到过的获取图片的属性 width, height = img.size #设置添加数字的位置，具体参数可以自己设置...draw.text((width/1.2, 20), '99', font=myfont, fill=fillcolor) # 将修改后的图片以JPEG格式存储 img.save
抢票插件的核心功能之一，便是自动识别登录过程中的验证码图片，原本这个验证码图片是用来阻止程序自动登录的，然而道高一尺魔高一丈，任你采取图片验证码又如何，抢票插件照样能够识别出图片所呈现出来的形状。...验证码图片识别，最简单的是数字验证码，因为数字只有从0到9一共十个字符，并且每个数字的形状也比较简单，所以本文就从数字验证码的识别着手，拨开高大上的迷雾，谈谈人工智能的初级应用。...这张验证码图片蕴含的数字串为8342，拿到该图片，接下来要进行以下步骤的处理： 首先对该图片进行裁剪操作，去掉外围的空白区域，把每个数字所处的区域单独抠出来。...分别判断九个方位上的线条像素，即可筛选符合条件的数字，进而推断出最可能的数字字符。...一般情况下，图片中的数字颜色较深，其它区域颜色较浅，通过判断每个方格上的像素点颜色深浅，就能得知该方格是否有线条经过。
https://blog.csdn.net/u010105969/article/details/52937404 最近项目中有了新需求：在原有UITabBarController上新增一个视图控制器...在TabBar上新增的item的图片居中。 如果直接添加新的item，item的图片不会居中。效果图： ?...注意：在设置item图片的偏移的时候top和bottom要相同。
eog 命令 eye of gnome,用来在服务器端查看图片。
本篇使用TensorFlow框架，利用MNIST手写数字数据集来演示深度学习的入门概念。其训练集共有60000个样本（图片和标签），测试集有10000个样本。...手写数字的图片都是尺寸为28*28的二值图： ?...tf.argmax()函数求出输出层节点中最大的数的索引，范围0~9，该索引值即为手写数字的估计值） ?...注：上述图片仅做示意，每层节点数，以及隐藏层的层数以代码为准 #模型路径 MODEL_SAVE_PATH ="/model_path/" MODEL_NAME = "MNIST_model1.ckpt...30000步迭代之后，在测试集上的准确率已高达98.5%。
从而做到使用更小的储存来表达对应的信息。 二、色彩空间转换 颜色具体显示的时候需要是RGB的形式，比如每个像素由三个8字节的数字组成。 这样的表示相当于使用三个互相独立的颜色矩阵组合成了一张图片。...矩阵的数据缩小之后有了另外一个特性：大多连续数据是相同的了，右下角的数据大部分是0了。 这里需要提到的一点是对矩阵等比例缩小实际上就是乘以另外一个矩阵。...而这个矩阵称为量化表，一般这个量化表是固定的。 前段时间google宣传提高了JPEG的压缩率，实际上就是找到了一个整体情况更好的量化表（应该是这样）。...七、总结 经过上面五大步操作，JPEG图片就完成了压缩。 可以看到这个压缩算法分工很明确： 算法上： 色彩空间转换，DCT变换都是无损可逆的转换算法。 缩减取样和量化是有损可逆的算法。...依赖上: 色彩空间转换算法为缩减取样与量化做好了准备：维度的轻重分离。 DCT变换也为量化做好准备：矩阵的轻重分离。 量化为熵编码技术做好了准备：重复数据连续性特点。
使用深度学习神经网络对数字识别，大体需要4个步骤：①读取数据。②建立模型。③训练。④测试、验证。 其基本流程示意图如下： ? 上图由左至右依次为输入层、神经层a、神经层b、输出层。...(3, 3, i+1) # 3 * 3 的图片输出样式 plt.tight_layout() plt.imshow(img[i][0]*0.3081+0.1307...import torch from torch import nn # nn用于完成神经网络间的相关操作 from torch.nn import functional as F # F为神经网络运算的常用计算包...torch.utils.data import DataLoader,Dataset import matplotlib.pyplot as plt 首先开始导入数据 batch_size = 512 # 同时并行处理512张图片...# 准备构建三层神经网络，每一层都是xw+b函数 self.fc1 = nn.Linear(28*28, 256) # 构建线性层 # 初始图片的像素是
package main import ( "bufio" "flag" "fmt" "image" "ima...
平时在网络上搜索一些图片或者是需要使用一些图片素材的时候，往往需要在图片上添加一些文字。...但有时候在一些场景当中是不需要给图片添加文字的，如果搜索到的图片素材当中有文字，而自己又恰恰需要这张图片，该如何处理图片上的文字呢？现在来看一看如何处理图片上的文字的方法和技巧。...如何处理图片上的文字？ 每一张图片上的文字都是后来经过制图软件给添加上去的。如何处理图片上的文字，也同样可以通过专业的作图软件来进行处理。...如果需要把图片上的文字进行清除的话，可以选定一些其他的图层素材直接遮盖掉图片上的文字内容。如果文字内容比较多也比较大的话，那么可以通过更精细的处理，比如涂层转换或者是涂抹工具来处理。...图片添加之后也是可以去除的，并且可以随时更改它的大小颜色以及形式样式。 以上就是如何处理图片上的文字的相关内容。
将extension_dir =改为你的php_gd2.dll所在目录; ***************************************************************...> ZwelL图片上传程序 上传文件: 允许上传的文件类型为...imagecreatefromwbmp($destination); break; default: die("不支持的文件类型...($image_size[1]*$imgpreviewsize); echo " alt=\"图片预览:\r文件名:".$destination."
，内容是可以公开的； 2:分部给你写的信是汇报工作，内容是需要保密的。...于是坏人就用自己的私钥解密分部的信件偷看内容，并用自己的私钥给你的分部发送假的命令。...这样你的分部无论和谁通信，只要验证一次政府的公钥是合法的并且信任后，就确保从证书中拿出的是真正的公钥。...，这就要求提供一条安全的渠道使通讯双方在首次通讯时协商一个共同的密钥，而这在开放的互联网中是不现实的；密钥的分发是一件潜在危险的事情，并且其安全的前提是平台和商户均能够妥善的保管密钥。...2）为保证安全平台方需要对于每一个合作者都使用不同的密钥，需要管理大量的密钥； 3）对称加密算法不能防抵赖，能够实现加密但无法验证发送者身份； 非对称加密 非对称加密算法的典型应用是数字签名，需要公开密钥和私有密钥两个密钥
很多狐友都不知道VFP，如何显示网络上的图片，今天加菲猫就写一点小代码，轻巧完成这个功能。...string 字符串 bin 二进制流 Thisform.image1.PictureVal=Qiyu_HttpClient.Send(cUrl) Qiyu_HttpClient VFP做前端应用的核心类了...，有很多有趣的玩法。...猫框即加菲猫开发的祺佑三层开发框架，特点是C/S B/S APP 小程序 公众号都可以用它开发，拥有少写代码，极速开发的特点。 ?
0 前言 最近在极客时间上学习数据分析的内容，刚好老师在课程上讲了爬虫的内容，而且是爬取豆瓣上的图片，把老师给的代码稍微修改了一下，再加上了我的理解和说明。...download 函数，传入的 src 是图片的链接，传入的 id 是图片的名称，图片的完整名就是图片对应的 id 再加上 .jpg。...dir 就是图片的路径，先是请求图片，如果遇到网络问题导致请求不到，那么就捕获 requests 的 ConnectionError 异常。...如果能够请求到，那就打开以 wb 也就是二进制写模式打开图片，图片的路径就是上面说到的dir 。打开之后就把请求到的图片的内容写入，然后关闭。...有一点需要注意，我把图片链接中的 thumb 全部替换成了 l，因为测试的时候发现替换之后的图片是大图，试试下面这个链接就知道了。
MNIST 数据为 7万张（6万张训练+1万张测试 0-9的手写数字图片。建立模型预测图片中的数字是多少。...数据处理前 x_train: 6万张训练数字图片 60000 * 28 * 28 形状的 0-255的数字 y_train：6万个训练数字0-9标签 60000 形状的 0-9的数字 x_test：1万个测试数字图片...10000 * 28 * 28 形状的 0-255的数字 y_test：1万个测试数字0-9标签 10000 形状的 0-9的数字 数据处理后 x_train: 6万张训练数字图片 60000 * 784...形状的 0到1的数字 y_train：6万个训练数字0-9标签 60000 * 10 形状的 0或1的数字 x_test：1万个测试数字图片 10000 * 784 形状的 0到1的数字 y_test...：每个图片的形状为784位数字的输入层 第一层:使用 'relu' 的256个tensor 的隐藏层 (relu 是什么？
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 微信上的小程序相信大家都不陌生，近年来，微信小程序从“跳一跳”之后，越发火了。...由于小程序的出现，微信上的功能也逐渐增加了，今天就给大家介绍一个小程序，比较实用，它可以快速识别图片上的文字，这个小程序呢就叫“迅捷文字识别”。...这是一个比较智能的文字识别的小程序，它可以将识别出来的字汉英互译，还可以直接拍照翻译，接下来就给大家介绍一下这个小程序的操作方法。...1.首先，我们现在微信上找到这个程序，点击进入它的识别界面； 2.进入以后，可以点击“照片/拍照”，然后，选择你要识别的图片； 3.等文字识别出来了，就可以将这些文字给复制到你需要的地方去； 这是一个比较实用的小程序
，在图片的指定位置绘制图片(要当做水印的图片)。...三、核心代码 可以传入任意尺寸的图片进行生成绘制。..._BMP_HEAD { char type[2]; //图片的类型 "BM" unsigned int size; //文件大小 unsigned short r1; //保留...=4) { printf("传入的参数格式: ./a.out \n"); printf("例如: ....\n",cnt); /*4.添加水印: 制作图片的数据*/ int one_line_byte=bmp_info.w*3; //BMP图片一行的字节数 while(one_line_byte
前者是在不改变图片尺寸的情况下，改变图片的存储体积，而后者则是降低图像尺寸，达到相同目的。 由于本文的篇幅问题，分为上下两篇发布。...比如一个文件中可能会出现五个值 a,b,c,d,e，它们用二进制表达是： a. 1010 b. 1011 c. 1100 d. 1101 e. 1110 我们可以看到，最前面的一位数字是 1，其实是浪费掉了...但是怎么去获取每一个元素，对于图片就是每一个像素中 argb 的权重呢，只能去循环整个图片的像素信息，这无疑是非常消耗性能的，所以早期 android 就使用了默认的哈夫曼表进行图片压缩。...由上可知，如果设置 optimize_coding 为 TRUE，将会使得压缩图像过程中，会先基于图像数据计算哈弗曼表。由于这个计算会显著消耗空间和时间，默认值被设置为 FALSE。...而至于这个标志所产生的体积差距也没有 5-10 倍那么大，大约可以在原图的基础上缩小 10%～50% 的体积，经过修改前后不同 Android 版本实测，数据吻合。
最近工作中有把图片中的文字和数字识别出来的需求，但是网上的图片转excel有些直接收费，有些网址每天前几次免费，后续依然要收费。...其中tesseract_cmd中的路径为你安装tesseract软件的路径。 二、识别英文和数字 软件安装和配置好后，就可以进行图片识别啦。...首先来看下用python识别简单的数字图片，效果怎么样，具体图片如下： ?...可以发现数字的识别结果和原图是完全一致的，这种数字识别可以应用在验证码的识别中。 接下来看下常见的由英文表头和数字内容组成的图片表格，这种类型图片的识别效果。 ?...会发现网上自动识别结果也存在一些问题，不过比一个一个手敲数据要好很多。 以上讲的都是英文和数字的识别，要想识别中文可以选择加载相应的中文包，也可以调用百度API。
golang/freetype" "image" "image/color" "image/png" "io/ioutil" "log" "os" ) func main() { //图片的宽度...srcWidth := 200 //图片的高度 srcHeight := 200 imgfile, _ := os.Create("out.png") defer imgfile.Close...() img := image.NewRGBA(image.Rect(0, 0, srcWidth, srcHeight)) //为背景图片设置颜色 for y := 0; y < srcWidth...f.SetDPI(100) //设置字体 f.SetFont(font) //设置尺寸 f.SetFontSize(26) f.SetClip(img.Bounds()) //设置输出的图片...f.SetDst(img) //设置字体颜色(红色) f.SetSrc(image.NewUniform(color.RGBA{255, 0, 0, 255})) //设置字体的位置 pt
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