项目的地址  http://git.oschina.net/bimingcong/MyScript #说明:MyScript是一种能够自动识别用户在屏幕上的手势,然后转化为相应的数学公式.图形(比如三角形 还可以在三角形里话角平分线等等)! ##自动识别是这个库的一大亮点,你只要稍微画出图形的轮廓   他会自动匹配出相应的精准图形

前言 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. GitHub上有大神总结的非常好的源码及博客,链接如下 GitHub: https://github.com/zhengwh/captcha-svm https://github.com/zhengwh/captcha-tensorflow 博客:htt

@ 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

/// <summary> /// 截取图片区域,返回所截取的图片 /// </summary> /// <param name="SrcImage"></param> /// <param name="pos"></param> /// <param name="cutWidth"></param> /// <param name="

/// <summary> /// 从图片中截取一部分图片 /// </summary> /// <param name="fromImagePath">来源图片地址</param> /// <param name="nX">从偏移X坐标位置开始截取</param> /// <param name="nY">从偏移Y坐标位置开始截取</param> /

 Appium无法识别的一些图片元素,必须先通过图片找坐标,进而通过点击坐标解决问题. 1.先在terminer运行安装命令: pip install robotframework-appiumlibrary 在目录:/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/AppiumLibrary/keywords  下的_element.py 添加以下方法(click_img)就好了. 2.代

recognition.py import numpy as np import face_recognition import os class recognition: def __init__(self): file_handle = open('picture_name.txt', 'r') nameStr = file_handle.readline().strip() self.total_image_name = nameStr.split(' ') file_handle.clo

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

使用环境 unity3D 5 pro vuforia 4 ios 8.1(6.1) xcode 6.1(6.2) 1.新建unity3d工程,添加vuforia 4.0的工程包 Hierarchy中 删除原有camera 添加ARCamera 添加ImageTarget 2.在vuforia网站申请key license以及上传自己的需要识别的图片.成功后下载图片包,并添加进unity3D工程.设置工程 成功在ARCamera中 Inspector - App License Key添加key

1载入图片到内存 (1).数码相机照片特别是大于3m以上的,内存吃不消,会报OutOfMemoryError,若是想仅仅显示原图片的1/8,能够通过BitmapFactory.Options来实现.详细代码例如以下: BitmapFactory.Options bmpFactoryOptions = new BitmapFactory.Options(); bmpFactoryOptions.inSampleSize = 8; Bitmap bmp = BitmapFactory.decodeF

1加载图片到内存 (1).数码相机照片特别是大于3m以上的,内存吃不消,会报OutOfMemoryError,若是想只显示原图片的1/8,可以通过BitmapFactory.Options来实现,具体代码如下: BitmapFactory.Options bmpFactoryOptions = new BitmapFactory.Options(); bmpFactoryOptions.inSampleSize = 8; Bitmap bmp = BitmapFactory.decodeFile

一.百度云AI服务 最近在调研一些云服务平台的AI(人工智能)服务,了解了一下阿里云.腾讯云和百度云.其中,百度云提供了图像识别及图像搜索,而且还细分地提供了相似图片这项服务,比较符合我的需求,且百度云提供了每日10000次入库和500次检索的免费次数,使得我可以更快地试用,且没有任何花费.更为重要的是,百度云提供了兼容.NET Core 2.0的C# SDK,这是更加让我选择试用的原因. 这里抛开BAT各个AI服务提供的算法的精准度不说,百度的AI服务的友好度还是蛮高的.废话不多说,这里我主要

1.问题描述 有209张图片作为训练集,50张图片作为测试集,图片中有的是猫的图片,有的不是.每张图片的像素大小为64*64 吴恩达并没有把原始的图片提供给我们 而是把这两个图片集转换成两个.h5文件:train_catvnoncat.h5(训练集),test_catvnoncat.h5(测试集). 这三这个文件的下载地址:https://pan.baidu.com/s/1bL8SC3gNxbzL9Xo4C6ybow    提取码: iaq7  这个h5文件是一种数据文件格式,关于它的写入和读取

原文链接:http://www.cnblogs.com/alex-blog/articles/2714984.html   项目主页地址:http://code.google.com/p/tesseract-ocr/ 相关资源下载地址:http://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/list 需要下载的资源有: 1.tesseract-ocr-setup-3.01-1.exe 因我本地为windows系统,所以用这个 2.chi_sim.trai

当我浏览http://code.google.com/p/tesseract-ocr并下载了几个文件下来之后顿时感到一头雾水,不知该如何下手.网上看到有人在linux操作系统下的实现, 如: 利用开源程序(ImageMagick+tesseract-ocr)实现图像验证码识别 但却很少看到在windows下的相关文章介绍. 接下来我将一步步讲述如何采用tesseract-ocr识别含有中文的图片. 1.下载tesseract-ocr(注意3.0版本之后才支持中文的识别) tesseract-oc

http://www.cnblogs.com/inkflower/p/6642264.html 最近在开发的时候需要识别图片中的一些文字,网上找了相关资料之后,发现google有一个离线的工具,以下为java使用的demo 在此之前,使用这个工具需要在本地安装OCR工具: 下面一个是一定要安装的离线包,建议默认安装 上面一个是中文的语言包,如果网络可以FQ的童鞋可以在安装的时候就选择语言包在线安装,有多种语言可供选择,默认只有英文的 exe安装好之后,把上面一个文件拷到安装目录下tessdata

这里我们讲一下使用HOG的方法进行手写数字识别: 首先把 代码分享出来: hog1.m function B = hog1(A) %A是28*28的 B=[]; [x,y] = size(A); %外圈补0 A(:,y+) = ; A(x+,:) = ; :x deltax(:,i)=A(:,i+)-A(:,i); end :y deltay(i,:)=A(i+,:)-A(i,:); end : : Px=deltax(i*-:i*+,j*-:j*+); Py=deltay(i*-:i*+,j*

1.自己定义返回button UIBarButtonItem *backItem = [[UIBarButtonItem alloc] initWithTitle:@"返回" style:UIBarButtonItemStyleBordered target:nil action:nil]; [self.moreItem setBackgroundImage:[UIImage new] forState:UIControlStateNormal barMetrics:UIBarMetr

先上图  不多说. 对于一般的用户来说识别率还是能达到百分之90以上. 已经打包成exe文件.windows用户可以直接使用.要软件的加我QQ python代码: # -*- coding: UTF-8 -*-from aip import AipOcrdef main(): img_path = input('请输入图片路径') # 定义常量 APP_ID = 'you APP_ID' API_KEY = 'YOU KEY' SECRET_KEY = 'YOU SECRET_KEY' # 初始

1.场景 最近在学习图片处理,就是特意把数字生成一个图片,然后再用程序去识别图片的数字.这就有了一下的学习过程. 2.原理分析 2.1 首先是将图片像素化,二值化,然后和字模去对比(需要相对于配置字模) || \/ || \/ 2.2 然后再这每个数字分别取出来,与字模库做比较,匹配成功即可获取对应的值 3.源码 3.1 经过我修改后的代码 使用说明:通过传入的图片地址获取图片的数字,$imgPath为图片路径 执行步骤:先把图片像素化,二值化,保存数组,先横向,再纵向,只要因为纵向方便处理单独

在上一篇的博客当中,写了前端如何将普通的图片格式转为base64的图片,今天开发的时候遇到了后台返回的图片格式是base64的,我这边需要把base64的图片格式转为普通的,搜了一下js的方法,感觉很复杂,后来找到了一种img的src的属性的方法,只要在src的后面加上一段过滤器即可. <img src="data:image/png;base64,这里放字符"/> $.ajax({ url: getv1 + '/weixin/pay/payOrder', type: 'P