上一篇文章小编给大家讲解了需求分析和实现思路,Python项目实战篇——常用验证码标注和识别(需求分析和实现思路),这篇文章继续沿着上一篇文章的内容,给大家讲解下数据采集/预处理/字符图切割内容。
这篇文字讲述如何使用Python把一张完整的大图切割成9份小图片,制作朋友圈九宫格图文分享。
在日常的生活中,大家偶尔会看到朋友圈发的照片由一张被切成九张的效果,有时由一张照片被切成九张照片所带来的视觉盛宴是不一样的!
Hello~各位小伙伴们大家好。现在大家是越来越离不开手机,离不开微信了。每天打开手机的第一或者第二件事就是赶紧打开朋友圈看看有什么好玩的东西。偶尔忍不住了自己也发两条……好了,今天教大家用Python发一个不一样的朋友圈。
一.起因 设计师小姐姐要求快速切分序列图 二.直接上可视化代码 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2020/11/18 12:51 # @Author : ywy # @Platform: from tkinter.filedialog import * import windnd from tkinter.messagebox import showerror,showinfo from PIL import Image d
今天给大家分享的实战项目是常用验证码标注&识别,从想法诞生到实现思路,再到编码实战的整体过程,这个过程我前后整理了上万字,计划分章节来发布。言归正传,一起来看看今天的内容吧!今天这篇内容主要讲解这篇文章的创作灵感、需求分析和实现思路。
验证码识别涉及很多方面的内容。入手难度大,但是入手后,可拓展性又非常广泛,可玩性极强,成就感也很足。
作者: xiaochao 原文:http://www.bugcode.cn/break_captcha.html 概述 很多开发者都讨厌网站的验证码,特别是写网络爬虫的程序员,而网站之所以设置验证码,是为了防止机器人访问网站,造成不必要的损失。现在好了,随着机器学习技术的发展,机器识别验证码的问题比较好解决了。 样本采集工具 这里我们采用wordpress的Really Simple CAPTCHA生成验证码的插件,之所以选择这个插件,一个是它的安装量很大,二个是因为它是开源的,我们可以利用它批量的生成验证
前面寻找smoke的故事中,我用来最终解决胖子老板的smoke次数寻找问题。 因为findall找出来返回的是一个list,那么只要用len()方法就可以知道次数了。
记得那时我刚从健身房出来,当我在公交车站台等车的时候,无聊刷起了朋友圈,看到朋友圈里有好友在发九宫格的动态,就觉得好洋气呀,于是我就萌生了一个罪恶的想法,能不能借助Python帮我自动处理一下图片呢,毕竟我手残,搞不了这么精细的活,对吧,于是就诞生了这篇分享文章;
项目简介:本实验通过一个简单的例子来实现破解验证码,非常适合Python新手练手。从中我们可以学习到 Python 基本知识,PIL 模块的使用,破解验证码的原理。 本项目完整教程及在线练习地址:Python 破解验证码 (Python学习路径中的基础练手项目) 一、实验说明 本实验将通过一个简单的例子来讲解破解验证码的原理,将学习和实践以下知识点: Python基本知识 PIL模块的使用 二、实验内容 安装 pillow(PIL)库: $ sudo apt-get update $ sudo apt-g
视频资料:https://tv.sohu.com/v/dXMvMzM1OTQyMDI2LzExMzQxMDY1MS5zaHRtbA==.html 视频的内容介绍:一张照片,横着切成若干条,并且没有打乱,随后隔条分成了两份,然后把这两份各自拼接在一起,出现了跟两张原图一模一样的图片,将两张图竖着切成若干条,并且没有打乱,随后隔条分成了四份,出现了四张跟原图一模一样的图片(等比例缩小)
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。
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
最近在做爬虫的时候发现手动输入验证码算是比较烦了,就网上搜了一下,结果发现真的有现成的,作者:老板丶鱼丸粗面,写的很完整,看一下。所有源码点击阅读原文。
1.安装第三方库(matplotlib,jieba,wordcloud,numpy)
在python爬虫爬取某些网站的验证码的时候可能会遇到验证码识别的问题,现在的验证码大多分为四类:
pip3 install pillow or easy_install Pillow
何谓马赛克拼图,简单来说就是将若干小图片平凑成为一张大图,如下图路飞一样,如果放大看你会发现里面都是一些海贼王里面的图片。
大家应该都很熟悉 点击滑块然后移动到图片缺口进行验证 现在越来越多的网站使用这样的验证方式 为的是增加验证码识别的难度 那么 对于这种验证码 应该怎么破呢 接下来就是 打开 b 站的登录页面 http
还有微博九宫格图 https://weibo.com/2717930601/JjpKtlUZ9 :
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。
(1)图像验证码:这是最简单的一种,也很常见。就比如CSDN登录几次失败之后就会出验证码。
声明:本文均在pycharm上进行编辑操作,并本文所写代码均是python3进行编写,如果不能正常运行本文内的代码,请自己调试环境
正好,我也是这沙雕网友大军中的一员,通过各种渠道收集了一些杰尼龟的表情包。但,我想要更多,只有拥有沙雕表情包最多的人才能在斗图中立于不败之地,于是便有了用Python获取可能是全网最全的杰尼龟表情包这一系列。本系列旨在获取更多更多的杰尼龟表情包,传递更多欢乐。
最近的瓜可谓真有意思,南山头铁鹅也默默吞下下了1000瓶老干妈。此时用这张1000张老干妈辣椒酱图片组成的企鹅来表达最适合不过了
在编写自动化测试用例的时候,每次登录都需要输入验证码,后来想把让python自己识别图片里的验证码,不需要自己手动登陆,所以查了一下识别功能怎么实现,做一下笔记。
怎么算呢?趁着高数知识还没忘完,赶紧拿起纸演算起来。大部分人是这么做的。但是如果现在跟你说,可以用 AI 来做,你信吗?
本文仅为个人学习使用,使用python中的opencv库进行图像模板匹配,如有不对,还望指正
本文讲述如何通过对比学习算法实现手写数字识别,并使用一个基于SVM的算法进行测试。通过对比不同算法的效果,得出结论:使用基于SVM的算法可以较好地识别手写数字。
对于一个架构师或者任何一个软件工程师而言,绘制架构图都是一个比较值得学习的技能。这就像我们学习的时候整理的一些Xmind那种思维逻辑图一样,不仅可以帮我们看到组件之间的联系和层级,还能够展示出组件的全貌。虽然我们也可以用Visio或者Edraw等专业绘图工具来绘制架构图,但是对于工程师而言,用代码来直接绘制架构图,会显得更加的优雅。这里我们介绍的diagrams,就是一个可以用来绘制架构图的python包。
验证码使我们生活中最为常见的防治爬虫和机器人登录攻击的手段,一般的验证码主要由数字和字母组成,故我们可以设想:我们是否可以根据文本识别训练模型进行识别验证码呢?当然可以,今天我们就将利用KNN实现验证码的识别。
验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的 防火墙功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻。本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程,对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义。
2022年,当AI开始绘画的时候,很多设计师们觉得没什么。当AI开始生成代码的时候,很多程序员也觉得没什么。当ChatGPT出现的时候,才将AIGC这一领域彻底引爆。被称为AI届的『iPhone时刻』。
转载请附:博文网址: urlteam ,github 网址:tensorflow_cnn
对于需要根据用户“定制”、“生成”的图片,这样的方式就有了一个上传图片---->后端计算---->返回结果的时间,等待时间也许就比较长了。由此,我尝试着利用 canvas在前端进行图片主题色的提取。
传统的UI自动化框架(UIAutomator、Espresso、appium等),或多或少在这些方法做的不够完美。
在破解Amazon的验证码的时候,利用机器学习得到验证码破解精度超过70%,主要是训练样本不够,如果在足够的样本下达到90%是非常有可能的。 update后,样本数为2800多,破解精度达到90%以上,perfect!
所谓降噪就是把不需要的信息通通去除,比如背景,干扰线,干扰像素等等,只剩下需要识别的文字,让图片变成2进制点阵最好。
很多网站登录都需要输入验证码,如果要实现自动登录就不可避免的要识别验证码。本文以一个真实网站的验证码为例,实现了基于一下KNN的验证码识别。
一、准备工作与代码实例 1、PIL、pytesser、tesseract (1)安装PIL:下载地址:http://www.pythonware.com/products/pil/(CSDN下载) 下载后是一个exe,直接双击安装,它会自动安装到C:Python27Libsite-packages中去, (2)pytesser:下载地址:http://code.google.com/p/pytesser/,(CSDN下载) 下载解压后直接放C:Python27Libsite-packages(根据你安装的P
又来到了测试网络会议的第九期培训,本期的主讲人皮卡丘,培训的是关于OCR-tesseract 使用,话不多说详情如下:
这篇文字讲述如何使用Python把一张完整的大图切割成9份小图片,制作朋友圈九宫格图文分享。 原图如下:
OCR(Optical Character Recognition),译为光学字符识别,是指通过扫描等光学输入方式将各种票据、报刊、书籍、文稿及其它印刷品的文字转化为图像信息,再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入技术。
近年来,机器学习变得愈加火热,中国选手柯洁与AlphaGo的人机大战更是引起热议。目前,在图像识别和视觉分析研究中,卷积神经网络(CNN)技术的使用越来越多。Tensorflow 是由 Google 团队开发的神经网络模块,短短几年间, 就已经有很多次版本的更新。最近我也在自学Tensorflow,想通过卷积神经网络快速识别整块验证码(不分割字符)。期间也碰到许多问题,诸如软件安装,Tensorflow版本差异等。一开始学习tensorflow是盲目的,不知如何下手,网上的资料都比较单一,为了回报社会,让大
让我们不妨先来盘点下从 2016 年起过去三年间 Google I/O 开发者大会亮相的重磅 AI 产品:
前面文章,我们实现了框架的一部分功能,包括日志类和浏览器引擎类的封装,今天我们继续封装一个基类和介绍如何实现POM。关于基类,是这样定义的:把一些常见的页面操作的selenium封装到base_page.py这个类文件,以后每个POM中的页面类,都继承这个基类,这样每个页面类都有基类的方法,这个我们会在这篇文章由宏哥实现。
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