先到百度云申请文字识别API ,会给你一个API KEY和一个SECRET KEY,免费,一天最多500次请求. try: temp_url = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=[API KEY]&client_secret=[SECRET KEY]' temp_res = requests.post(temp_url) temp_token = eval(t

  本文将会介绍如何使用百度AI开放平台中的文字识别服务来识别图片中的文字.百度AI开放平台的访问网址为:http://ai.baidu.com/ ,为了能够使用该平台提供的AI服务,你需要事先注册一个百度账号. 创建百度AI文字识别应用   在百度AI开放平台中,登录自己的百度账号,点击"文字识别"服务中的"通用场景文字识别",选择"创建应用",填好应用名称,选择应用类型,填好应用描述,这样就创建好了"通用场景文字识别"服务

百度图片识别api接口 public static JObject GeneralBasic(string apikey,string secretkey,string path) { var client = new Baidu.Aip.Ocr.Ocr(apikey, secretkey); var image = File.ReadAllBytes(path); // 通用文字识别 var result = client.GeneralBasic(image, null); return r

MUI框架-11-MUI前端 +php后台接入百度文字识别API 这里后台不止一种,Python,Java,PHP,Node,C++,C# 都可以 这里使用的是 php 来介绍,已经解决所有问题,因为处理很多错误,可能会比较复杂,请大家坚持按步骤来, 大概流程就是:前端发送 Ajax 请求,php 后台实现文字识别,并将识别后的文字返回到前端页面 先放上效果图: (一)准备阶段 1.到百度云官网注册,几秒就可以,这个不需要审核,不像腾讯开发者认证好几天,注册然后登陆 百度云官网:https://

先用websocket与后台建立通讯:用trackingjs在页面调用电脑摄像头,监听人脸,发现有人脸进入屏幕了,就把图片转成base64字符串,通过websocket发送到后端:后端拿到图片,调用百度的人脸识别API,去人脸库中匹配(当然事先要在百度云建立好了自己的人脸库),得到相似度最高的那个人的信息,签到表中纪录这个人,然后把这个人在人脸库中的姓名.照片等信息返回给前端显示.流程图如图所示. -------中间隔了几天,实际尝试后,发现上面的思路有问题,websocket传输的数据大小最大

1.需求及方案: 近两年用外币进行诈骗的案件很多.例如:2015年12月,一安徽诈骗团伙,用不值1角人民币的50印蒂(intis,秘鲁旧货币,1991年发行新货币后已停止流通,目前无货币价值,仅有"收藏"价值),在豫皖鲁苏四省行骗,却屡屡得手.该团伙今年以来已诈骗20多起,至12月8日,警方已查明落实了6起,骗款达20多万元. 同时随着我国经济的发展,出国旅游的人越来越多,在兑换货币的时候也经常有国人被骗的消息. 能否开发一款方便的应用,借AI的力量,给大家一双慧眼呢?正好现在百度推出

在公司做了个年会的签到.抽奖系统.用java web做的,用公司的办公app扫二维码码即可签到,扫完码就在大屏幕上显示这个人的照片.之后领导让我改得高大上一点,用人脸识别来签到,就把扫二维码的步骤改成人脸识别. 了解了相关技术后,大致思路如下:先用websocket与后台建立通讯:用trackingjs在页面调用电脑摄像头,监听人脸,发现有人脸进入屏幕了,就把图片转成base64字符串,通过websocket发送到后端:后端拿到图片,调用百度的人脸识别API,去人脸库中匹配(当然事先要在百度云建

一．百度人脸识别服务 1.官方网址:http://apistore.baidu.com/apiworks/servicedetail/464.html 2.提供的接口包括: 2.1 多人脸比对:请求多个人脸图片做比对,使用前无需人脸注册过程.即同时上传多张图片,返回结果为每对图片的比对分数 2.2 人脸识别:返回指定group中所有username的注册人脸和query人脸的相似度,返回结果按照相似度排序:人脸识别需要先在group里注册username和人脸图片,您可以使用这个功能自己实现一个

用python来做人脸识别代码量少 思路清晰, 在使用之前我们需要在我们的配置的编译器中通过pip       install baidu-aip  即可 from aip import AipFace 就可以开始使用api了 我们第一次接触这个东西不妨 help(AipFace) 你就可以看到他所支持的功能. 在使用之前我们需要在百度的后台创建应用.将我们人脸都存放入库中. 其次我们要了解一个概念,我们要将本机中的图片与后台的人脸对比的话我们需要将图片转成base64的字符串的格式 impor

import requests import base64 import keyboard import mouse import time import os from PIL import ImageGrab TEMP_FILE_PATH = r'shortcut/temp.txt' if not os.path.exists('shortcut'): os.mkdir('shortcut') if keyboard.wait(hotkey='ctrl+1') == None: if mou

异常com.baidu.ocr.sdk.exception.SDKError[283604]App identifier unmatch.错误的packname或bundleId.logId::30309247 本文的案例源码下载地址在这里哦!!!! https://download.csdn.net/download/pyfysf/10406761 最终实现的效果(识别的有些慢,是由于我的网速原因.-＿-) ​ 最近有个小项目使用到了OCR技术,顺便到网上搜索了一下,大家都在使用百度的API.

今天对应一些免费的人脸识别的api 做了一下简单的对比,觉得百度开发出来的人脸识别接口还是最符合的我的要求,简单易用,容易上手. 据说百度的一些门禁也使用上了人脸识别的功能了,功能很强大,而且能识别出事实时的人物还是图片而已. 对于一些初创公司来说,只要有机器学习的员工搭建一套人脸检测系统也不难,主要是这个训练和调优上花些时间,但是要用在互联网上供能多人使用,那对服务器的性能要求十分高,要用到GPU服务,在网上稍微看了一下,租一个月普遍最低价都是2.5k/月以上,而且是GPU里的低配,相比之下,

以下示例代码适用于 www.apishop.net 网站下的API,使用本文提及的接口调用代码示例前,您需要先申请相应的API服务. 六位图片验证码生成:包括纯数字.小写字母.大写字母.大小写混合.数字+小写.数字+大写.数字+大小写等情况. 四位图片验证码生成:包括纯数字.小写字母.大写字母.大小写混合.数字+小写.数字+大写.数字+大小写等情况. 简单验证码识别:验证码类型 : 数字+字母, 纯英文, 纯数字,计算题 英数_验证码识别:纯数字,纯英文,数字+英文 中英数_验证码识别:英文.数

一篇文章搞定百度OCR图片文字识别API https://www.jianshu.com/p/7905d3b12104

http://www.cnblogs.com/Charltsing/p/OcrAnswerer.html 联系qq:564955427 最新版为v4.1版,开放一定概率的八窗口体验功能,请截图体验(多点几次图片).更新日期:2018.12.30  最终版,去除时间限制. 工具特色: 1.鼠标划框.三种截图方式.急速截图 2.八窗口搜索.高亮匹配答案.二级链接精准搜索 3.两种OCR引擎.Nlp分词,高亮匹配更完善 4.双题库分别支持精确和模糊两种检索,答案更迅速   **************

文章地址:https://www.cnblogs.com/Charltsing/p/OcrAnswerer.html 最新版为v4.1版,开放一定概率的八窗口体验功能,请截图体验(多点几次图片).更新日期:2018.8.6  22:00 工具特色: 1.鼠标划框.三种截图方式.急速截图 2.八窗口搜索.高亮匹配答案.二级链接精准搜索 3.两种OCR引擎.Nlp分词,高亮匹配更完善 4.双题库分别支持精确和模糊两种检索,答案更迅速   *******************************

1.知识点 """ 验证码分析: 对图片进行分析: 1.分割识别 2.整体识别 输出:[3,5,7] -->softmax转为概率[0.04,0.16,0.8] ---> 交叉熵计算损失值 (目标值和预测值的对数) tf.argmax(预测值,2)验证码样例:[NAZP] [XCVB] [WEFW] ,都是字母的 """ 2.将数据写入TFRecords import tensorflow as tf import os os.env

0x01 使用背景 在渗透测试和src挖洞碰到验证码不可绕过时,就会需要对存在验证码的登录表单进行爆破,以前一直使用PKav HTTP Fuzzer和伏羲验证码识别来爆破,但是两者都有缺点PKav HTTP Fuzzer只能对简单的验证码进行识别,伏羲验证码识别需要自己制作验证码识别的模块需要耗费一定时间训练,而captcha-killer可以直接调用云打码平台的验证码识别接口可以带来一定的便利(花费钱的代价). github项目地址:https://github.com/c0ny1/captc

验证码识别(少样本,高精度)项目地址:https://github.com/kerlomz/captcha_trainer 1. 前言 本项目适用于Python3.6,GPU>=NVIDIA GTX1050Ti,原master分支已经正式切换为CNN+LSTM+CTC的版本了,是时候写一篇新的文章了. 长话短说,开门见山,网络上现有的代码以教学研究为主,本项目是为实用主义者定制的,只要基本的环境安装常识,便可很好的训练出期望的模型,重定义几个简单的参数任何人都能使用机器学习技术训练一个商业化成品

--------------------------------------------------低调的分割线--------------------------------------------------- Linux下有两个重要的编程准则,甚至是设计哲学,就是:模块原则(使用简洁的借口拼合简单的部件)和组合原则(设计时考虑拼接组合).在Linux 下面有无数个小程序,体积小,功能简单.但是当我们将它们按一定的方式组合起来以后,它们 几乎无所不能.命令行的一个很大的好处就是方便组合.试想