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python--验证码

jaist.dl.sourceforge.net/project/tesseract-ocr-alt/tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe,安装在C:\Program Files\下 4、要求python (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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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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    python---------片相似度计算

    1.背景 要两张片是否相似,首先我们可能会区分这两张是人物照,还是风景照等......对应的风景照是蓝天还是大海......做一系列的分类。 从机器学习的的角度来说,首先要提取片的特征,将这些特征进行分类处理,训练并建立模型,然后在进行。 但是让计算机去区分这些片分是哪一类是很不容易的,不过计算机可以知道素值的,因此,在过程中,通过颜色特征来是相似片是我们常用的(当然还有其特征还有纹理特征、形状特征和空间关系特征等 精彩推荐 knn分类器实现人脸 mnist手写数字------原理及源码 win10下安装GPU版本的TensorFlow(cuda + cudnn) TensorFlow-GPU线性回归可视化代码 ,以及问题总结 简单的验证码(一)------------环境搭建 简单的验证码(二)----------------原理介绍 简单的验证码(三)----------------代码实现

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    使用Python移动滑块验证码

    今天kimol君将带领大家用python出滑块验证中的缺口位置。 一、缺口 片中的缺口,主要是利用python中的处理库cv2,其安装方法如下: pip install opencv-python 注:这里并不是“pip install cv2”哦~ 2.片边缘 为了更好地将缺口与背景匹配,我们首先得片的边缘: # 片边缘 bg_edge = cv2.Canny(bg_img, 100, 200) tp_edge = cv2. # 片边缘 bg_edge = cv2.Canny(bg_img, 100, 200) tp_edge = cv2.Canny(tp_img, 100, 200 ,在爬虫过程中其实不是特方便。

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    python人工智能-

    PIL:(Python Imaging Library)是Python平台上的处理标准库,功能非常强大。 pytesseract:库。 错误提示的很明显: No such file or directory :”tesseract” 这是因为我们没有安装tesseract-ocr引擎 二、tesseract-ocr引擎 光学字符 Tesseract的OCR引擎最先由HP实验室于1985年开始研发,至1995年时已经成为OCR业内最准确的三款引擎之一。然而,HP不久便决定放弃OCR业务,Tesseract也从此尘封。 0:定向脚本监测(OSD) 1: 使用OSD自动分页 2 :自动分页,但是不使用OSD或OCR(Optical Character Recognition,光学字符) 3 : 7 :将视为单个文本行。 8 :将视为单个词。 9 :将视为圆中的单个词。 10 :将视为单个字符。

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    python用TensorFlow做的实现

    TensorFlow就可以将优化结果显示出来,节省了很大量的编程时间,TensorFlow的功能很多很强大,这边挑选了一个比较简单实现的方法,就是利用TensorFlow的逻辑回归算法对数据库中的手写数字做 ,让机器找出规律,然后再导入新的数字让机器。 1、因为结果少,只有十个,比较好训练 2、片的容量小,不占空间,下面是部分的训练数据案例 ? 就是要判断计算出来的Y和实际的Y损失值(loss)是多少,并尽量减少loss,这边我们使用softmax函数来计算,softmax函数在计算多类分类上的表现比较好,有兴趣可以百度一下,这边就不展开说明了 到此这篇关于python用TensorFlow做的实现的文章就介绍到这了,更多相关TensorFlow 内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn

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    Python之利用opecv (模板匹配)

    这是一个相对好玩的,你可以利用做很多事情,但是这种模板匹配的方法是相对比较笨的方法,对于我正在学习的神经网络所实现的来说,模板匹配的健壮性不是很好,不过还是有很多事情可以用模板匹配做到的 模板匹配的意思是,拿两张片,或者是一张大一张小,在大中判断有没有类似小素,如果有则匹配的上,反则没有匹配,大致就,有一张模板片,然后一张测试片,拿着模板片在测试片中找相同的地方。 例如,这样一张作为模板匹配在判断的时候,如果测试人物左转一下,便判断不出来。 ,就是想要从中判断有没有模板片的片,即上面程序的截位置 imgdraw:是模板片,假设我们要从A片中判断有没有B片,这个B片就是模板片 cv2.TM_CCOEFF_NORMED:即是我们的匹配方法 这里的是必须在界面的前台的,因为是截的,如果编辑器挡住要判断的部分是的不出结果的。

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    项目实战-RuoYi后台管理系统-用Python基于技术处理登录页面的验证码

    之前在群里咨询,做自动化的时候,接口怎么去处理验证码的,接下来介绍一下如何通过技术去实现。 这里要用到ddddocr的库,暂不支持python最新版本,因此,建议使用python3.7去使用。 .b64decode(img_str) file = open('验证码.jpg', 'wb') file.write(imgdata) file.close() 步骤三、基于 ,用dddocr库验证码 def ocr(): ocr = ddddocr.DdddOcr() with open('验证码.jpg', 'rb') as f: img_bytes def run(): code = get_code() save_images(code) ocr() show_code(code) run() 当然,这个的具体准确率怎么样

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    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。 您将学习如何使用Python或C ++ 将分类为1000个类。我们还将讨论如何从此模型中提取更高级的功能,这些功能可能被重用于其他视觉任务。 我们很高兴看到社区将如何处理这种模式。 运行以下命令: cd models/tutorials/image/imagenet python classify_image.py 上述命令将对所提供的熊猫的进行分类。 ?  ,您可以看到网络正确她穿着军装,得分高达0.8。

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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是一款网易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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    Python+百度OCR进行

    本文给大家介绍下利用百度OCR进行文字。 实验环境 Python (3.9.12) Kali Linux 百度OCR 访问百度智能云,开通API 网址:https://cloud.baidu.com/campaign/OCR202203/index.html 新建应用,获取token 在控制台-文字-概览中点击创建应用 应用归属选择个人,应用名称和概述就随便填 创建完成之后,进入应用列表,可以看到API Key和Secret Key,记下来。 根据官方示例,写了Python的简单列子。参考如下: 车牌号 image.png 效果如下: image.png 行程码 image.png 其他 在此基础上,我们可以深度开发。 比如批量处理文件夹中的片,并将其文件中的文字信息导出到Excel中。后期有时间深度研究下吧。

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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)

    2.Numpy(直接pip安装即可) pip install numpy 3.OpenCV(找到与你Python相对应的版本即可,注意32bit和64bit) 下载地址:https://www.lfd.uci.edu

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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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    使用 Inception-v3,实现Python、C++)

    目录 简介 使用 Python API 使用 C++ API ---- 简介 对于我们的大脑来说,视觉似乎是一件特简单的事。人类不费吹灰之力就可以分辨狮子和美洲虎、看懂路标或人脸。 现在我们将采取后续步骤,发布用于在我们的最新模型 Inception-v3 上进行的代码。 Inception-v3 使用 2012 年的数据针对 ImageNet 大型视觉挑战赛训练而成。它的层次结构如下所示: ? 小伙伴们将了解如何使用 Python 或 C++ 将分成 1000 个类。此外,我们还将讨论如何从该模型提取更高级的特征,以重复用于其他视觉任务。 ,您可以看到,网络可正确她穿的是军装,分数高达 0.8。

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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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