前段时间搞抓包程序,打算使用Pcap4J实现,发现除了GitHub,其它资料少之又少,几乎都是不起作用. 被迫我一直看(日本作者!)英文注解的源码和sample和test,比较费劲+营养很少.因为几乎都是解析本地保存的抓包文件  同  初始化好的包类型对象做比较,没有对真实的网络环境抓包举例.都按指定类型初始化对象不是重点好不好,重点是怎么把抓到的包转换到指定类型! 说一下我们要使用Pcap4J的原因. 之前一直是使用jNetPcap的,但是它已经很久不更新代码了,并且在linux上跑不起来.使

为了简便财务总是要对照着别人发来的表格图片制作成自己的表格 图片识别 识别成表格 表格识别 ocr 使用阿里云api 购买(印刷文字识别-表格识别) https://market.aliyun.com/products/57124001/cmapi024968.html 获得阿里云图片识别表格的appcode 效果图如下 整合的代码 package com.xai.wuye.controller.api; import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.

人脸识别,基于人脸部特征信息识别身份的生物识别技术.摄像机.摄像头采集人脸图像或视频流,自动检测.跟踪图像中人脸,做脸部相关技术处理,人脸检测.人脸关键点检测.人脸验证等.<麻省理工科技评论>(MIT Technology Review),2017年全球十大突破性技术榜单,支付宝“刷脸支付”(Paying with Your Face)入围. 人脸识别优势,非强制性(采集方式不容易被察觉,被识别人脸图像可主动获取).非接触性(用户不需要与设备接触).并发性(可同时多人脸检测.跟踪.识别).深度

最近在弄深度学习,从网上找了一些资料.这是基于Tensorflow的深度学习的验证码识别.https://cuijiahua.com/blog/2018/01/dl_5.html http://blog.topspeedsnail.com/archives/10858    看到一个关于发票识别的关键区域定位    https://blog.csdn.net/m0_38097087/article/details/80281835

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

公司有个需求,简单点说需要从一张图片中识别出中文,通过python来实现,当然其他程序也行,只要能实现,而小编主要学习python,所以就提了python.一个小白在网上遨游了一天,终于找到一丝丝思绪,特意在此分享,希望大神提出宝贵的意见. 今天还是在学习OCR算法中,但是好像自己摸索确实比较难一点,而且python实现图片中文识别的方法还是不多,所以我打算记录一下自己学习的过程.今天看到一个菜鸟都可以用的开源项目,那就是OCR开源项目tesseract,可能对于还是菜鸟的我来说,最好不过了,可

Python人工智能之人脸识别face_recognition安装 face_recognition 模块使用系统环境搭建 系统环境 Ubuntu / deepin操作系统 Python 3.6 pycharm 开发工具 开发环境配置,安装各种系统包 人脸检测基于dlib,dlib依赖Boost和cmake 在windows中如果要使用dlib还是比较麻烦的,如果想省时间可以在anaconda中安装  conda install -c conda-forge dlib=19.4 $ sudo a

1.通过肉眼识别,然后输入到input里面 from PIL import image Image request.urlretrieve(url,'image')  #下载验证码图片 image = Image.open('image')  #程序内部打开图片 image.show()  #将图片显示出来 captch = input("请输入验证码")  #输入你看到的验证码 2.通过阿里云里面的付费识别:https://market.aliyun.com/products/571

关于中文的识别,效果比较好而且开源的应该就是Tesseract-OCR了,所以自己亲身试用一下,分享到博客让有同样兴趣的人少走弯路. 文中所用到的身份证图片资源是百度找的,如有侵权可联系我删除. 一.准备工作 1.下载Tesseract-OCR引擎,注意要3.0以上才支持中文哦,按照提示安装就行. 2.下载chi_sim.traindata字库.要有这个才能识别中文.下好后,放到Tesseract-OCR项目的tessdata文件夹里面. 3.下载jTessBoxEditor,这个是用来训练字库

1.创建应用-文字识别 https://console.bce.baidu.com/ai/#/ai/ocr/app/list 尽量勾选:文字识别.百度语音.图像设别.人脸识别.图像搜索 2.获取Access token生成签名 上图中应用:ALL_TEST获取API KEY ,Secret KEY 通过POSTMAN获取access_token(参考:APP-8.1-百度语音应用) access_token:24.fd0f63529528e77f5c13c1bcee4629a7.2592000.

**配置过程:** 1. 到[虹软官网](https://ai.arcsoft.com.cn/index.htm?utm_source=csdn&utm_medium=referral)下载SDK2.0版本,[点击下载](https://ai.arcsoft.com.cn/index.htm?utm_source=aaa&utm_medium=referral)2. 解压下载的x86或x64的zip包,本Demo以x64为例  3.  选择平台,如: ,将libarcsoft_face.d

基于 HTML5 的人脸识别技术 https://github.com/auduno/headtrackr/

身份证识别:https://github.com/wenchaosong/OCR_identify 遇到一个需求,要用手机扫描纸质面单,获取面单上的手机号,最后决定用tesseract这个开源OCR库,移植到Android平台是tess-two Android平台tess-two地址:https://github.com/tesseract-ocr 本文Demo地址:http://blog.csdn.net/mr_sk/article/details/79077271 评论里有人想要我训练的数字

HTTPS加密流程 由于HTTP的内容在网络上实际是明文传输,并且也没有身份验证之类的安全措施,所以容易遭到挟持与攻击 HTTPS是通过SSL(安全套接层)和TLS(安全传输协议)的组合使用,加密TCP载荷即HTTP报文内容,同时通过不对称密钥方式认证身份,保证传输的安全可靠 即:HTTP+加密+认证+完整性保护=HTTPS 对称加密与非对称加密 对称加密:编/解码使用相同密钥的算法,一般是共享密钥 非对称加密:非对称加密算法需要两个密钥,公开密钥(publickey:简称公钥)和私有密钥(pr

https://www.jianshu.com/p/848014d8dea9 https://www.pyimagesearch.com/2017/05/01/install-dlib-raspberry-pi/ 库下载 https://github.com/davisking/dlib 表情识别教程 https://www.cnblogs.com/qsyll0916/p/8893790.html 识别代码 https://gitee.com/Andrew_Qian/face/blob/mast

========================================================================================================== 写在前面: 还是遇到了传说中的登录验证识别码数字图片,从网上找了一些例子,然后觉得比较好的连接地址记录下来,然后修改相关的内容成为能用的. 内容还是蛮实用的,方便以后查阅. ========================================================

无耻收藏网页链接: 基于OpenCV快速实现人脸识别:https://blog.csdn.net/beyond9305/article/details/92844258 基于Opencv快速实现人脸识别(完整版):https://blog.csdn.net/beyond9305/article/details/93724948

百度OCR Baidu OCR API:一定额度免费,目前是每日500次 Python SDK文档:https://cloud.baidu.com/doc/OCR/OCR-Python-SDK.html 安装使用 1)首先注册一个百度云BCE账号 登录官网https://cloud.baidu.com/ --> 右上角‘管理控制台’ --> 产品服务 --> 文字识别https://console.bce.baidu.com/ai/#/ai/ocr/overview/index --&g

[转]CNN+BLSTM+CTC的验证码识别从训练到部署 转载地址:https://www.jianshu.com/p/80ef04b16efc 项目地址:https://github.com/kerlomz/captcha_trainer 作者:_Coriander 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

HTTPS加密原理与过程 HTTP 超文本传输协议一种属于应用层的协议 缺点: 通信使用明文(不加密),内容可能会被窃听 不验证通信方的身份,因此有可能遭遇伪装 无法证明报文的完整性,所以有可能已遭篡改 优点: 传输速度快 HTTPS HTTPS 并非是应用层的一种新协议.只是 HTTP 通信接口部分用 SSL (安全套接字层)和TLS (安全传输层协议)代替而已.即添加了加密及认证机制的 HTTP 称为 HTTPS ( HTTP Secure ). HTTP + 加密 + 认证 + 完整性保护

Python3.6安装face_recognition人脸识别库 https://www.jianshu.com/p/8296f2aac1aa