最近开发时要实现一个业务逻辑: 调用中国气象数据网API接口获取广东省实时气象数据 根据数据,基于广东省地图渲染等压线图 最终效果图是这样的: 首先是获取实时气压数据,由于中国气象数据网每次只能获得30个站点的气象数据,而广东省共有86个气象站点,所以分成3批获取,存入数组. 获取到的数据格式是[{Station_Id_C,Year,Mon,Day,Hour,PES}],然后遍历气象站点列表,把对应的经纬度(longitude.latitude)存入数组中,得到了这样的三元组数组(longitu

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

pycharm python @符号不能识别 NameError: name 'app' is not defined 解决办法: 缺少:app = Flask(__name__) # 导入Flask类 from flask import Flask # 实例化,可视为固定格式 app = Flask(__name__) # route()方法用于设定路由:类似spring路由配置 @app.route('/quark/callback/<int:sid>') def hello_world(

@ 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之pytesseract 识别验证码 1.验证码来一个 2.适合什么样的验证码呢? 只能识别简单.静态.无重叠.只有数字字母的验证码 3.实际应用:模拟人工登录.页面内容识别.爬虫抓取信息 步骤一: 下载工具Tesseract-OCR,下载地址https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/,下载成功后,傻瓜式安装在英文路径下 安装后或出现一个目录:D:\syspath\tesseract\Tesseract-OCR,将安装路径配置环境变量 步骤

因为需求,所以接触了验证码这一块,原本感觉到会很难,学了之后挺简单的,但后来又发现自己还是too young... PIL(python Image Library) 目前PIL的官方最新版本为1.1.7,支持的版本为python 2.5, 2.6, 2.7, PIL官方网站:http://www.pythonware.com/products/pil/ 不支持python3,但有高手把它重新编译生成python3下可安装的exe了.这一非官方下载地址 http://www.lfd.uci.ed

工具 Tesseract pytesseract tesserocr 朋友需要一个工具,将图片中的文字提取出来.我帮他在网上找了一些OCR的应用,都不好用.所以准备自己研究,写一个Web APP供他使用. OCR1,全称Optical character recognition,或者optical character reader,中文译名叫做光学文字识别.它是把图像文件中的手写文本,打印文本转换为机器编码文本的一种方法. OCR技术广泛用于识别打印纸张中的文字数据 -- 比如护照,支票,银行声

1.背景    验证码自动识别在模拟登陆上使用的较为广泛,一直有耳闻好多人在使用机器学习来识别验证码,最近因为刚好接触这方面的知识,所以特定研究了一番.发现网上已有很多基于machine learning的验证码识别,本文主要参考几位大牛的研究成果,集合自己的需求,进行改进.学习. 2.基本工具    开发环境: python 3.5 + pycharm 模块: Pillow.sklearn.numpy及其他子模块 3.基本流程描述整个识别流程: ①验证码清理并生成训练集样本 ②验证码特征提取

下午的时候,配好了OpenCV的Python环境,OpenCV的Python环境搭建.于是迫不及待的想体验一下opencv的人脸识别,如下文. 必备知识 Haar-like 通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等. opencv api 要想使用opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做.于是API的重要性便体现出来了.就本例而言,使用到的函数

总结:  pytesseract 识别比较标准的图片  识别成功率   还是不错的. 验证码的图片识别 需要先处理好   再用pytesseract 识别 from PIL import Image  # 图片处理import pytesseract  #  识别 im = Image.open('/home/yuexinpeng/profit.jpg')out = imaa = pytesseract.image_to_string(out)print(aa) # 滤波处理 去掉背景色thre

本文的模型使用了C++工具箱 dlib 基于深度学习的最新人脸识别方法,基于户外脸部数据测试库Labeled Faces in the Wild 的基准水平来说,达到了99.38%的准确率. dlib :dlib C++ Library 数据测试库Labeled Faces in the Wild:LFW Face Database : Main 模型提供了一个简单的 face_recognition 命令行工具让用户通过命令就能直接使用图片文件夹进行人脸识别操作. 特征 在图片中捕捉人脸 在一

Python+Tensorflow的CNN技术快速识别验证码 文章来源于: https://www.jianshu.com/p/26ff7b9075a1 验证码处理的流程是:验证码分析和处理—— tensorflow安装 —— 模型训练 —— 模型预测 需要的准备. 1. 安装TensorFlow 2.  PIL 3. numpy 4. 用于训练的图片 0.文件目录: 红色部分有用,其他不用 1. 训练模型的图片:链接:https://pan.baidu.com/s/1kpgt7Pc-ni4Wn

N天前实现了简单的验证识别,这玩意以前都觉得是高大上的东西,一直没有去研究,这次花了点时间研究了一下,当然只是一些基础的东西,高深的我也不会,分享一下给大家吧. 关于python验证码识别库,网上主要介绍的为pytesser及pytesseract,其实pytesser的安装有一点点麻烦,所以这里我不考虑,直接使用后一种库. 要安装pytesseract库,必须先安装其依赖的PIL及tesseract-ocr,其中PIL为图像处理库,而后面的tesseract-ocr则为google的ocr识别

数据分析实例 -- 气象数据 一.实验介绍 本实验将对意大利北部沿海地区的气象数据进行分析与可视化.我们在实验过程中先会运用 Python 中matplotlib库的对数据进行图表化处理,然后调用 scikit-learn 库当中的的 SVM 库对数据进行回归分析,最终在图表分析的支持下得出我们的结论. 1.1 课程来源 本课程基于 图灵教育 的 <Python数据分析实战> 第2章制作,感谢 图灵教育 授权实验楼发布.如需系统的学习本书,请购买<Python数据分析实战>. 为了

人脸识别主要步骤: face_recognition 库的安装 安装此库,首先需要安装编译dlib,此处我们偷个懒,安装软件Anaconda(大牛绕过),此软件预装了dlib. 安装好后,我们直接通过pip 安装face_recognition库,命令如下 python -m pip install face_recognition 调用一下库,检查是否成功导入 没报错,就是安装成功了. 按照以上办法在安装numpy 和python-opencv 两个库就可以了 通过face_recogniti

介绍 人脸识别是什么?或识别是什么?当你看到一个苹果时,你的大脑会立刻告诉你这是一个苹果.在这个过程中,你的大脑告诉你这是一个苹果水果,用简单的语言来说就是识别.那么什么是人脸识别呢?我肯定你猜对了.当你看着你的朋友走在街上或他的照片时,你会认出他是你的朋友保罗.有趣的是,当你看你的朋友或他的照片时,你首先要看他的脸,然后再看其他东西.你想过为什么要这么做吗?这是为了让你看他的脸就能认出他来.好吧,这是你的面部识别. 但真正的问题是人脸识别是如何工作的?它非常简单和直观.举一个现实生活中的例子,

1.Python 3.6 安装包 1.要加环境变量 2.pip安装PIL库 3.pip安装pytesseract模块 2.tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe   ---光学识别软件    D:\Tesseract-OCR\tessdata  要加入环境变量. 3.jTessBoxEditor-2.2.0.zip  训练字库   ---依赖java环境 a del /a /f /q  "C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\te

前情:这篇文章所提及的内容是博主上个暑假时候做的,一直没有沉下心来把自己的心得写在纸面上,所幸这个假期闲暇时候比较多,想着能写多少是多少,于是就有了此篇. 验证码?我也能破解? 关于验证码的介绍就不多说了,各种各样的验证码在人们生活中时不时就会冒出来,博主身为东北大学的学生,日常接触最多的就是教务处系统的验证码了. 东大的验证码一直被学生吐槽,太难输入了,不仅区分大小写,有些时候你明明输入正确了,却提示出错,而这个时候 禁止你的左键复制 也许该弹出来了. (不过16-17学年度教务处更改了验证码

当前,人脸识别应用于许多领域,如支付宝的用户认证,许多的能识别人心情的 AI,也就是人的面部表情,还有能分析人的年龄等等,而这里面有着许多的难度,在这里我想要分享的是一个利用七牛 SDK 简单的实现人脸识别的方法,当然七牛的 SDK 中提供了很多的拓展,在返回的 JSON 中包含着如年龄等信息,这里就不进行分享了.这里我们要使用的是七牛云平台中由阅面科技提供的 API. 以下为官方给出的功能: 人脸 1v1 比对 人脸关键点(106 点) 人脸属性(年龄,性别) 我们要用的服务就是第一个:人脸

微信:一个提供即时通讯服务的应用程序,更是一种生活方式,超过数十亿的使用者,越来越多的人选择使用它来沟通交流. 不知从何时起,我们的生活离不开微信,每天睁开眼的第一件事就是打开微信,关注着朋友圈里好友的动态,而朋友圈中或虚或实的状态更新,似乎都在证明自己的“有趣”,寻找那份或有或无的存在感. ​ ​ 有人选择在朋友圈记录生活的点滴,有人选择在朋友圈展示自己的观点.有时我们想去展示自己,有时又想去窥探着别人的生活,而有时又不想别人过多的了解自己的生活,或是屏蔽对方,或是不给对方看朋友圈,又或是不想