1. 基于 inpaint 方法(网上的方法,处理质量较低) 算法理论:基于Telea在2004年提出的基于快速行进的修复算法(FMM算法),先处理待修复区域边缘上的像素点,然后层层向内推进,直到修复完所有的像素点 处理方式:由ui人员制作出黑底白色水印且相同位置的水印蒙版图(必须单通道灰度图),然后使用inpaint方法处理原始图像,具体使用时可把水印区放粗,这样处理效果会好点 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 src = cv2.imread('src.j…

BugKu杂项-2B 下载图片后,binwalk下跑一跑,发现有个zip,分离. 值得一提的是,这个zip是伪加密的. 但是你在分离的时候,伪加密的图片也给你分离出来了.这两个图片2B和B2肉眼看起来长得是一样的,名字也很有意思. 2B和B2这两张极为相似的,这时候想到就是隐写里的提取盲水印,脚本我目前找到了两个(需要opencv,下面会有安装方法),并且这两个不完全一样,怎么说呢,用其中一个加上水印,用另一个解不开,所以还是都存起来吧.下载地址: https://github.com/liny…

spring的aop确实好用,能够在不影响业务功能的情况下,实现一些低耦合的功能. 而aop又有两种常用的实现方式,一种是用aspectj表达式去匹配,实现全局的配置,表达式还可以使用与或非符号去连接,从而达到一个aop应用于多个切面多个切点. 但是这样的用法不够灵活,不够插件化,最好的方式就是开箱即用,随用随加.基于这样的需求,aop基于注解的实现方式,才是最灵活的. 基本步骤 构建自定义注解 构建注解aop的编织类(aspectj) 在配置文件中声明编织类(应用于controller的注解一…

 下面将在用户和账户进行一对一查询的基础上进行介绍SpringBoot集成Mybatis实现多表查询的基于xml的两种方式.   首先我们先创建两个数据库表,分别是user用户表和account账户表     user表:  account表:  然后创建实体类        **第一种通过创建子类的方式查询                             需求:查询所有的用户基础信息以及其所属的账户中的金额     1.创建想要得到多表查询数据的实体类(子类)            …

关联查询: 一个用户对应多个订单,一个订单只有一个用户 订单关联用户:两种方式 一:基于resultTYpe,一个与表关系一样的pojo实现 主表订单,从表用户 首先要有一个与关联查询表关系一样的pojo 在代理接口添加方法,配置代理映射 最后进行单元测试  二 : 基于resultMap(推荐,更符合面向对象思想) pojo:在订单类中放置用户类对象,并且提供对应的setget方法  在ResultMap中配置两表关系 基于resultMap配置关联查询的方法 单元测试:…

假设网站A有以下功能需求:1,pc端微信扫码登录:2,微信浏览器中的静默登录功能需求,这两种需求就需要用到用户的unionID,这样才能在多个登录点(终端)识别用户.那么这两种需求下用户的unionID该如何获取呢? 1,先看pc端的解决方案 以snsapi_login为scope发起网页授权,先拿网站应用的appid和secret用授权接口获取“网页授权access_token”,再利用“网页授权access_token”通过“拉取用户信息的api接口”拉取用户信息从而获得unionId. 此…

有两种让IE6支持position:fixed1.用CSS执行表达式 *{margin:0;padding:0;} * html,* html body{ background-image:url(about:blank); background-attachment:fixed; } * html .fixed{ position:absolute; bottom:auto; top:expression(eval(document.documentElement.scrollTop+ doc…

图片修复程序-可用于水印去除 在现实的生活中,我们可能会遇到一些美好的或是珍贵的图片被噪声干扰,比如旧照片的折痕,比如镜头上的灰尘或污渍,更或者是某些我们想为我所用但有讨厌水印,那么有没有一种办法可以消除这些噪声呢? 答案是肯定的,依然是被我们用了无数次的OpenCV这款优秀的框架. 效果预览 图片修复原理 那OpenCV究竟是怎么实现的,简单的来说就是开发者标定噪声的特征,在使用噪声周围的颜色特征推理出应该修复的图片的颜色,从而实现图片修复的. 程序实现解析 标定噪声的特征,使用cv2.inR…

import cv2 # 读取图片 img = cv2.imread("image.jpg") # 加载模型,模型可以从https://github.com/opencv/opencv/blob/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml下载 classifier = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")…

Blog:https://blog.csdn.net/qq_40962368/article/details/89312429(Verification_Code_Identification) 步骤: (1)获取批量验证码图片(利用某高校登录页面的验证码图片) (2)为验证码图片做信息标注(手动标记,要确保百分百正确) (3)利用Tesseract-OCR对验证码图片进行识别并测试识别效果 一.爬取某高校页面的验证码图片100张 打开网址:http://jwxt.qlu.edu.cn/veri…