代码参考于:https://github.com/rainyear/lolita/issues/8 简单的手势识别,基本思路是基于皮肤检测,皮肤的颜色在HSV颜色空间下与周围环境的区分度更高,从RGB转换到HSV颜色空间下针对皮肤颜色进行二值化,得到mask: def HSVBin(img): hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2HSV) lower_skin = np.array([100,50,0]) upper_skin = np.array([125

前期准备 1. 安装包,直接在终端上输入pip指令即可: # 发送浏览器请求 pip3 install requests # 文字识别 pip3 install pytesseract # 图片处理 pip3 install Pillow PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加下方的群去找免费管理员领取 可以免费领取源码.项目实战视频.PDF文件等 2. 新建项目 需要的模块安装好后,新建一个项目wordsDistinguish. 在项目包下新建三个.py文件 test_pytesse

关键字:Python,SVM,字符验证码,机器学习,验证码识别 1   概述 基于Python使用SVM识别简单的验证字符串的完整代码开源分享. 因为目前有了更厉害的新技术来解决这类问题了,但是本文作为初级入门方法,还是具有一定的学习意义的,所以就将源码和相关的素材开源出来. 本文虽然已经不具备太强的实战性和迁移性,但是主要希望能够是以一个有趣的应用点来让对机器学习有兴趣的同学找到入门点. 上面提到的 “更厉害的新技术” 是指 “CNN 卷积神经网络”,这个工具基本上免去了本文介绍的繁杂的图片预

http://www.newsmth.NET/nForum/#!article/Python/128763 最近程序化交易很热,量化也是我很感兴趣的一块. 国内量化交易的平台有几家,我个人比较喜欢用的是JoinQuant,里面有篇干货贴分享给大家,希望对各位有帮助.       =========================== 量化交易策略 ===========================   价值投资 成长股内在价值投资:http://www.joinquant.com/post/

原文链接 Github地址 一.陈述 1,我到底能用Python做什么? 我观察注意到Python三个主要流行的应用: 网站开发: 数据科学——包括机器学习,数据分析和数据可视化: 做脚本语言. 二.网站开发 网站框架将帮助你创建基于Python的服务器端代码(后端代码),这些代码将在你的服务器上运行,与用户的设备和浏览器截然相反(前端代码).像Django和Flask这样基于Python网站框架最近在网页开发中变得流行起来. 1,为什么我需要一个网站框架? 因为网站框架将会更容易的建立后端的共

转自:http://blog.csdn.net/gzlaiyonghao/article/details/1852726  最近在做一件比较 evil 的事情——验证码识别,以此来学习一些新的技能.因为我是初学,对图像处理方面就不太了解了,欲要利吾事,必先利吾器,既然只是做一下实验,那用 Python 来作原型开发再好不过了.在 Python 中,比较常用的图像处理库是 PIL(Python Image Library),当前版本是 1.1.6 ,用起来非常方便.大家可以在 http://www

音频信号的读写.播放及录音 标准的python已经支持WAV格式的书写,而实时的声音输入输出需要安装pyAudio(http://people.csail.mit.edu/hubert/pyaudio).最后我们还将使用pyMedia(http://pymedia.org)进行Mp3的解码和播放. 音频信号是模拟信号,我们需要将其保存为数字信号,才能对语音进行算法操作,WAV是Microsoft开发的一种声音文件格式,通常被用来保存未压缩的声音数据. 语音信号有三个重要的参数:声道数.取样频率和

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:郑善友 腾讯MIG后台开发工程师 导语:在没有CNN以及更先进的神经网络的时代,朴素的想法是用多层感知机(MLP)做图片分类的识别:但残酷的现实是,MLP做这事的效果并不理想.本文通过使用MLP做图片分类识别的尝试作为思路指引,实为下一篇CNN相关笔记的引子文章. 本文的文档和代码,传送门: github项目地址 一. 用MLP做图像分类识别? 在没有CNN以及更先进的神经网络的时代,朴素的想法是用多层感知机(MLP)做图片分类的

scikit-learn 是 Python 非常强大的一个做机器学习的包,今天介绍scikit-learn 里几个常用的分类器 SVM, KNN 和 logistic regression,用来做笑脸识别. 这里用到的是GENKI4K 这个数据库,每张图像先做一个人脸检测与剪切,然后提取HOG特征.这个数据库有 4000 张图,分成4组,做一个 cross validation,取平均值作为最终的识别率: import string, os, sys import numpy as np imp

Tensor Flow 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor). 这是谷歌开源的一个强大的做深度学习的软件库,提供了C++ 和 Python 接口,下面给出用Tensor Flow 建立CNN 网络做笑脸识别的一个简单用例. 我们用到的数据库是GENKI4K,这个数据库有4000张图像,首先做人脸检测与剪切,将图像resize到 64

@ 目录 技术介绍 运行效果 关键代码 写在最后 技术介绍 你好! python flask图片识别系统使用到的技术有:图片背景切割.图片格式转换(pdf转png).图片模板匹配.图片区别标识. 运行效果 第一组: 图片1: 图片2: 开始上传: 上传成功.图片预览: (emmm..抱歉图片大小未处理,有点大哈) 识别效果: 成功了... 第二组: 这会搞个复杂些的,也是实用的图片 图片1:(图片仅供交流,侵权删) 图片2: 你会发现,其实图片2是图片1的子图,这下我们看看程序处理的效果: 还可

Python批量图片识别并翻译--我用python给女朋友翻译化妆品标签 最近小编遇到一个生存问题,女朋友让我给她翻译英文化妆品标签.美其名曰:"程序猿每天英语开发,英文一定很好吧,来帮我翻译翻译化妆品成分","来,帮我看看这个面膜建议敷几分钟"....看来斥巨资买化妆品不算完,还需要会各种英文介绍. 默默收起大学考的一摞429分的四级证书,我打开了IDE...我打算开发一个能批量翻译的图片的demo,把家里的各种化妆品都翻译好.机智如我,是不会自己从训练模型做起的

python做反被爬保护的方法 网络爬虫,是一个自动提取网页的程序,它为搜索引擎从万维网上下载网页,是搜索引擎的重要组成.但是当网络爬虫被滥用后,互联网上就出现太多同质的东西,原创得不到保护.于是,很多网站开始反网络爬虫,想方设法保护自己的内容. 一: User-Agent +Referer检测 User-Agent 是HTTP协议的中的一个字段, 其作用是描述发出HTTP请求的终端的一些信息. 使得服务器能够识别客户使用的操作系统及版本.CPU 类型.浏览器及版本.浏览器渲染引擎.浏览器语言.

这里总结一个guide,主要针对刚开始做数据挖掘和数据分析的同学 说道统计分析工具你一定想到像excel,spss,sas,matlab以及R语言.R语言是这里面比较火的,它的强项是强大的绘图功能以及强大丰富的统计包,通过这个平台你可以了解统计前言的一些实现.它的唯一的问题就是性能问题.所以有时候你需要借用python. 使用R语言你可能需要Rstudio这个工具. python在在任何方面都有相当丰富的模块,科学计算领域也不例外,你可以查看python wiki也可以寻找相关的团体. 你可能会

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[转自] 用Python做统计分析 (Scipy.stats的文档) 对scipy.stats的详细介绍: 这个文档说了以下内容,对python如何做统计分析感兴趣的人可以看看,毕竟Python的库也有点乱.有的看上去应该在一起的内容分散在scipy,pandas,sympy等库中.这里是一般统计功能的使用,在scipy库中.像什么时间序列之类的当然在其他地方,而且它们反过来就没这些功能. 随机变量样本抽取 84个连续性分布(告诉你有那么多,没具体介绍) 12个离散型分布 分布的密度分布函数,累

最近帮别人做一个项目,主要是使用摄像头做人脸识别 github地址:https://github.com/qugang/AVCaptureVideoTemplate 要使用IOS的摄像头,需要使用AVFoundation 库,库里面的东西我就不介绍. 启动摄像头需要使用AVCaptureSession 类. 然后得到摄像头传输的每一帧数据,需要使用AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate 委托. 首先在viewDidLoad 里添加找摄像头设备的代

这几天有django和python做了一个多用户博客系统(可选择模板) 没完成,先分享下 断断续续2周时间吧,用django做了一个多用户博客系统,现在还没有做完,做分享下,以后等完善了再慢慢说 做的时候房展了博客园的部分功能,百度空间和新浪博客等,实现主要功能有 用户注册.登录,博客的发表.修改,文章分类的管理. 在文章发表里面用的是百度的ueditor,目前仅仅是用它来编辑,没有图片的上传等其他高级功能 在文章分类里面,要在数据库里面有一条记录 id为1,名称为未分类 用来做为所有用户的未分

这篇博客根据中文自然语言预处理的步骤分成几个板块.以做LDA实验为例,在处理数据之前,会写一个类似于实验报告的东西,用来指导做实验,OK,举例: 一,实验数据预处理(python,结巴分词)1.对于爬取的评论做分词和词性标注处理(mac-result.txt)2.对于结果只用公版的停用词表去停用词,不进行人工筛选(mac-result1.txt)3.保留:名词,名词短语(两者为评论描述主题) 形容词,动词,动词短语(对主题的描述)以及其他可能有实意的词   去除:副词,标点,拟声词等无实意词包括

机缘巧合之下,报名参加了阿奎老师发布在"好班长"的课程<用Python做HTTP接口测试>,报名费:15rmb,不到一杯咖啡钱,目前为止的状态:坚定不移的跟下去,自学+课程模式每天一小时! 1.学习初衷 打算学习Python,这个想法开始于2017年,和在网络上遇到的绝大多数测试人员不同,我的工作单位是一个大型国企,虽然从事软件测试工作已经有四年,可事实上,无论是测试理论还是实际项目经验,都处于一种停滞不前的状态,作为一个有理想的测试猿(害羞脸),这样的工作状态让人心酸,因

由于需要在半结构化的文本数据中提取一些特定格式的字段.数据辅助挖掘分析工作,以往都是使用Matlab工具进行结构化数据处理的建模,matlab擅长矩阵处理.结构化数据的计算,Python具有与matlab共同的特点:语法简洁.库丰富,对算法仿真来说都是一门简洁易用的语言. Python做字符串匹配相对来说上手比较容易,且具有成熟的字符串处理库re供我们使用: 在re库的帮助下,只需简单的两步就可完成匹配工作,对做数据分析/算法的工作者来说,轻松了许多: step1:构建正则表达式模式,并使用co