使用python3 学习了决策树分类器的api 涉及到 特征的提取,数据类型保留,分类类型抽取出来新的类型 需要网上下载数据集,我把他们下载到了本地, 可以到我的git下载代码和数据集: https://github.com/linyi0604/MachineLearning import pandas as pd from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.feature_extraction impor

一.前言   身份证识别,又称OCR技术.OCR技术是光学字符识别的缩写,是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.   因为项目需要,所以这些天查阅了相关资料,想在网上看看有没有大神封装的现成的demo可以用.但是无果,网上关于ocr这一块的资料很少,比较靠谱的都是要收费的,而且价格也不便宜.但是在天朝,收费感觉心里不爽,所以就决定自己研究一番.   先上一个最终实现的效果(如果mac不是r

概述 Android 身份证号码识别 (本地,在线,实时),网络识别用的别人的接口,不保障什么时候就用不了了,本地识别基于tess_two,位置对的话识别准确率达到90%以上. 详细 代码下载:http://www.demodashi.com/demo/11963.html 前些天下午没什么事,朋友有个需求,说要识别身份证上面的身份证号码,刚好闲着,就帮他解决了一下,不说多完美,但是至少算是解决需求了,好了,闲话少说. 先来看一下我的DEMO吧 接下来我们一个个介绍 一.联网识别 也是从别人的D

# !/usr/bin/python # -*-coding:utf-8-*- import sys import time time1 = time.time() from PIL import Image import pytesseract ###########二值化算法 def binarizing(img, threshold): pixdata = img.load() w, h = img.size for y in range(h): for x in range(w): if

一.背景 先说下开发背景,今年有次搬家找房子(2020了应该叫去年了),发现每天都要对着各种租房广告打很多电话.(当然网上也找了实地也找),每次基本都是对着墙面看电话号码然后拨打,次数一多就感觉非常麻烦,如果没看清还容易输错一个号码. 图片来自于网络 当时就想现在OCR技术那么流行,为什么不能做个程序来解决这个问题.因为租房电话有部分还是手写号码,所以也要解决手写识别的问题.同时租房信息其实也有很多是中介或者其他诈骗类等等.所以有部分并不是我们所需要的,为什么这块信息就不能做个平台进行共享,类似

决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(

字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 1   摘要 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. 2   关键词 关键词:安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL 3   免责声明 本文研究所用素材来自于某旧Web框架的网站 完全对外公开 的公共图片资源. 本文只做了该网

国庆节过完了,回家好好休息一天,今天好好分享一下CallKit开发.最近发现好多吃瓜问CallKit的VoIP开发适配,对iOS10的新特性开发和适配也在上个月完成,接下来就分享一下VoIP应用如何使用CallKit后台.锁屏接听和号码识别功能. 一.首先使用CallKit能做什么:(一句话,不仅让VoIP应用具有系统电话一样的功能,还能帮助系统实现来电识别等功能) 1.后台或锁屏时直接通过系统电话界面接管VoIP语音来电,并更新回调电话操作到app(包括接听.挂断.暂停/保留.静音.DTMF信

最近在做身份证号码识别,在网上搜索的一番后发现目前开源的OCR中tesseract-ocr算是比较强大的了,它由HP于1985年到1995年间开发,后来由google直接负责,经过谷歌进一步开发后,目前的tesseract-ocr有了显著的改进. tesseract-ocr和Leptonica图像库一起工作,它可以读取多种图像格式,并将其转换成超过60种语言的文本.可以工作在Linux,Windows,Mac OSX等系统上,并且可以在android和iphone平台上编译. 目前android

字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 首先很感觉这篇文章的作者,将这篇文章写的这么好.我呢,也是拿来学习,觉得太好,所以忍不住就进行了转载. 因为我个人现在手上也有个验证码识别的项目,只是难度高一些,不过看完后觉得收获不少. 这个后面可以优化,cnn(卷积神经网络),能处理的更好. 1   摘要 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

字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 1   摘要 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. 2   关键词 关键词:安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL 3   免责声明 本文研究所用素材来自于某旧Web框架的网站 完全对外公开 的公共图片资源. 本文只做了该网

目录 前言 通用卡证识别的应用场景 如何使用通用卡证识别服务 集成通用卡证识别服务的关键流程 开发实战 1 开发准备 1.1 在项目级gradle里添加华为maven仓 1.2 在应用级的build.gradle里面加上SDK依赖 1.3 配置混淆脚本 1.4 在AndroidManifest.xml文件里面申请相机和存储权限 2 代码开发 2.1 启动卡证识别 2.2 对识别后的内容做后处理,进行关键信息提取 Demo 效果 github 源码 前言   华为HMS MLKit提供的服务越来越

1.概述 今天老同事发了一张图片, 结果后面有几个家伙回了“中毒了...”“这是挖墙脚的节奏么”(对了,这个老同事也离职了). 本来也想说上几句的,发现激情难在. 不过,最近了解到DIP.DM.ML.NPL方面的知识.让大脑跑一遍吧. 主题:如何过滤图片? 首先,要做基础的技术点了解. 2.DIP Dip,Digital Image Processing,数字图像处理. 其能够做什么? 图像灰度处理,二值化,反色,分割,投影,识别. 典型应用:验证码识别,车牌号码识别,借助ML可以实现人脸识别库

2014-VGG-<Very deep convolutional networks for large-scale image recognition>翻译 原文:http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperuri%3A%282801f41808e377a1897a3887b6758c59%29&filter=sc_long_sign&tn=SE_xueshusource_2kduw22v&sc_vurl=http%3A%2F%2Farxiv.

积累太少,时间管理技巧欠缺,所以导致了博客更新的速度迟缓.学习中成长,成长中学习.加油吧!最近在做h5的项目,对于meta标签层出不穷的各式属性值有点头晕,所以查资料整理了下. 关键字:meta name http-equiv content 一.概念1.解释 <meta> 标签提供关于 HTML 文档的元数据,位于head之中.2.作用 meta定义的元数据不会显示在页面上,但是对于机器(这里指浏览器或者搜索引擎等)是可读的. 大多数情况下,meta 元素被用于规定页面的描述.关键词.文档的

1.设置activity无标题,全屏 // 设置为无标题栏 requestWindowFeature(Window.FEATURE_NO_TITLE); // 设置为全屏模式 getWindow().setFlags(WindowManager.LayoutParams.FLAG_FULLSCREEN, WindowManager.LayoutParams.FLAG_FULLSCREEN); 2.获得屏幕高度和宽度 //获取屏幕的高度和宽度用到WindowManager这个类 WindowMan

Tesseract是一个开源的OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)引擎,可以识别多种格式的图像文件并将其转换成文本,目前已支持60多种语言(包括中文). Tesseract最初由HP公司开发,后来由Google维护,目前发布在Googel Project上.地址为http://code.google.com/p/tesseract-ocr/. 使用默认的语言库识别   1.安装Tesseract         从http://code.google

SIP(会话发起协议)SIP是类似于HTTP的基于文本的协议.SIP可以减少应用特别是高级应用的开发时间.由于基于IP协议的SIP利用了IP网络,固定网运营商也会逐渐认识到SIP技术对于他们的深远意义. SIPSIP(Session Initiation Protocol)是一个应用层的信令控制协议.用于创建.修改和释放一个或多个参与者的会话.这些会话可以是Internet多媒体会议[1] .IP电话或多媒体分发.会话的参与者可以通过组播(multicast).网状单播(unicast)或两者的

Tesseract是一个开源的OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)引擎,可以识别多种格式的图像文件并将其转换成文本,目前已支持60多种语言(包括中文). Tesseract最初由HP公司开发,后来由Google维护,目前发布在Googel Project上.地址为http://code.google.com/p/tesseract-ocr/. 使用默认的语言库识别   1.安装Tesseract         从http://code.google

1.设置activity无标题,全屏 // 设置为无标题栏 requestWindowFeature(Window.FEATURE_NO_TITLE); // 设置为全屏模式 getWindow().setFlags(WindowManager.LayoutParams.FLAG_FULLSCREEN, WindowManager.LayoutParams.FLAG_FULLSCREEN); 2.获得屏幕高度和宽度 //获取屏幕的高度和宽度用到WindowManager这个类 WindowMan

安装Tesseract-OCR 1. leptonica 需要源码编译安装http://www.leptonica.org/ leptonica 包: leptonica-1.73.tar.gz  解压后切换到leptonica-1.68 根目录   ./configure make make install2.tesseract安装:  依赖安装完毕后开始安装tesseract  下载tesseract-3.01 安装包: http://tesseract-ocr.googlecode.com