PIL模块的安装 pip3 install pillow 生成随机验证码图片 import random from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont from io import BytesIO def random_str(): ''' 生成随机字符 :return:随机字符 ''' random_int = str(random.randint(0,9)) random_up = chr(random.randint(65,90)) random_

Python3 识别验证码(opencv-python) 一.准备工作 使用opencv做图像处理,所以需要安装下面两个库: pip3 install opencv-python pip3 install numpy 二.识别原理 采取一种有监督式学习的方法来识别验证码,包含以下几个步骤: 图片处理 - 对图片进行降噪.二值化处理 切割图片 - 将图片切割成单个字符并保存 人工标注 - 对切割的字符图片进行人工标注,作为训练集 训练数据 - 用KNN算法训练数据 检测结果 - 用上一步的训练结果

##前言 其实就是用到tesseract-ocr这个引擎来识别,只不过我们需要做一些在此之前的工作 将图片用pillow进行初步处理,将图片中的验证码显示的清晰一些,关于这些教程可以查看我的另一篇文章(现在还没写) 然后用tesseract-ocr将处理完的图片进行识别,当然不训练tesseract-ocr是不行的,还需要对其进行训练,后面我会说明怎么训练 windows 平台 1.安装 ######安装tesseract-ocr 地址: 点我点我! 注意:如果你要识别中文的需要在安装时把中文包

1.介绍 在爬虫中经常会遇到验证码识别的问题,现在的验证码大多分计算验证码.滑块验证码.识图验证码.语音验证码等四种.本文就是识图验证码,识别的是简单的验证码,要想让识别率更高, 识别的更加准确就需要花很多的精力去训练自己的字体库. 识别验证码通常是这几个步骤: 1.灰度处理 2.二值化 3.去除边框(如果有的话) 4.降噪 5.切割字符或者倾斜度矫正 6.训练字体库 7.识别 这6个步骤中前三个步骤是基本的,4或者5可根据实际情况选择是否需要. 经常用的库有pytesseract(识别库).O

http://my.cnki.net/elibregister/CheckCode.aspx每次刷新该网页可以得到新的验证码进行测试 以我本次查看的验证码图片为例,右键保存图片为image.jpg 下面用代码来对该图片验证码进行识别: #!usr/bin/env python # coding:utf-8 import tesserocr from PIL import Image image = Image.open(r'C:\Users\fengyun\Desktop\image.jpg')

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_190 我们知道,在前端界有一个共识:速度就是生命,带宽就是金钱.怎样将页面加载速度有效提升是无数前端工程师无时不刻在思考的课题,目前的网络环境中,除了视频,图片仍旧是占用流量较大的一部分,对于app端尤其如此,因此,如何在保证图片视觉不失真的前提下缩小图片体积,对于节省带宽和电池电量都十分重要,因此Google在十年前提出了一种新的图片压缩格式 :WebP,给图片的优化提供了新的方向. WebP的优势在于它具有更优的图像数据压

需求:按图片分辨率范围分类图片(每个商品有N张图片在一个目录内). 实现:用PIL Image打开图片并读取宽度和高度.然后按不同分辨率存档到不同目录. 问题:从原有目录移动到目标目录时出现 “PermissionError: [WinError 5] 拒绝访问.: 'E:\\src\\dir1' -> 'E:\\des\\dir1'” 和 “PermissionError: [WinError 32] 另一个程序正在使用此文件,进程无法访问.: 'E:\\src\\dir1\\imagenam

先来看看MuggleOCR简介(白嫖)这是一个为麻瓜设计的本地OCR模块只需要简单几步操作即可拥有两大通用识别模块,让你在工作中畅通无阻. 这套模型是基于 https://github.com/kerlomz/captcha_trainer 训练的,对工具核心感兴趣的可以自行了解 官方文档https://pypi.org/project/muggle-ocr/ 使用说明导入包 import time # 1. 导入包 import muggle_ocr """ 使用预置模型,

一.PIL介绍 PIL中所涉及的基本概念有如下几个:通道(bands).模式(mode).尺寸(size).坐标系统(coordinate system).调色板(palette).信息(info)和滤波器(filters) 1. 通道 每张图片都是由一个或者多个数据通道构成.PIL允许在单张图片中合成相同维数和深度的多个通道. 以RGB图像为例,每张图片都是由三个数据通道构成,分别为R.G和B通道.而对于灰度图像,则只有一个通道. 2. 模式(mode) 图像的模式定义了图像的类型和像素的位宽

24.实现一个整数加法计算器:如:content=input('请输入内容:')#如:5+9或5+ 9或5 + 9 content = input("请输入需要计算的:") #如:5+9或5+ 9或5 + 9 a = content.split("+") sum = 0 for item in a: sum += int(item) print(sum) 25.计算用户输入的内容中有几个十进制小数?几个字母?其他字符? 如:content=input('请输入内容:

此python文件来自D7哥, 放在这里备份. 用法 python3 PIL\&argparse.py 1.jpg -o test.txt --width 300 --height 300 python3 xxx.py 要识别的img 输出到文件 宽度 高度 程序 # coding:utf-8 from PIL import Image import argparse #命令行输入参数处理 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argumen

好的互联网产品不仅仅在功能上要高人一筹,在性能层面也需要出类拔萃,否则金玉其外败絮其中,页面是美轮美奂了,结果首屏半天加载不出来,难免让用户乘兴而来,败兴而归. 幸运的是,前端的性能优化有诸多有迹可循的理论和方法,其中相对权威的,无疑是LightHouse. LightHouse 是一个开源的自动化工具,它作为 Chrome 浏览器的扩展程序运行,提供一套完整的站点评分标准,我们可以依据此标准对站点进行基准测试,从而达到优化的效果. 怎么打开LightHouse?可以在Chrome浏览器开发人员

--------------默认自己无能,无疑是给失败制造机会!你认为自己是什么样的人,就将成为什么样的人. 要使用PIL模块. 安装: 1 pip3 install pillow 基本使用 1. 创建图片 1 2 3 4 5 6 7 8 9 from PIL import Image img = Image.new(mode='RGB', size=(120, 30), color=(255, 255, 255))    # 在图片查看器中打开 # img.show()    # 保存在本地

其中PIL为Python Imaging Library,已经是Python平台事实上的图像处理标准库了.PIL功能非常强大,但API却非常简单易用. PIL第三方库安装 pip install PIL Image 类是 PIL 库中一个非常重要的类,通过这个类来创建实例可以有直接载入图像文件,读取处理过的图像和通过抓取的方法得到的图像这三种方法. python中PIL模块中有一个叫做ImageEnhance的类,该类专门用于图像的增强处理,不仅可以增强(或减弱)图像的亮度.对比度.色度,还可以

Kernel_wu 快速学习的实践者 python3 破解 geetest(极验)的滑块验证码 from selenium import webdriver from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains import PIL.Image as image import time,re, random i

Python Imaging Library (PIL)是python下的图像处理模块,支持多种格式,并提供强大的图形与图像处理功能. 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,并不支持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.edu/~gohlke/pythonlibs/#pil 或者直接点下面: PIL-1.1.7.win32-py3.2.‌exe  [

基础: https://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5812291.html 实例: https://www.cnblogs.com/6324TV/p/8811249.html 一.安装PIL模块 pip install pillow 二.调用PIL的类 from PIL import Image from PIL import ImageFont from PIL import ImageDraw from PIL import ImageFilter 三

python3验证码机器学习 文档结构为 -- iconset -- ... -- jpg -- captcha.gif -- py -- crack.py 需要的库 pip3 install pillow or easy_install Pillow 必须文件下载地址 python3验证码机器学习 1.读取图片,打印图片的结构直方图 # !/usr/bin/python3.4 # -*- coding: utf-8 -*- # From:https://zhuanlan.zhihu.com/p

最近在用Python开发自己的博客,需要用到Python生成验证码,当然肯定要用到Python的图形处理库PIL,因为我用的是windows. 所以在安装好pil之后就开始写,就按照题目所说出现了The _imagingft C module is not installed 错误,找了很多建议,最后确定在windows下应该用pillpw.下载地址 点击打开链接 找到 Pillow‑2.5.2.win32‑py2.7.exe因为我用的是python2.7和win32系统,所以就应该下载这个,大

1.使用Python识别验证码需要安装Python的图像处理模块(PIL.pytesser.pytesseract) (安装过程需要pip,在我的Python中已经安装pip了,pip的安装就不在赘述了) PIL的安装 法1:直接在DOS下用命令:pip install PIL 法2:http://effbot.org/downloads/#Imaging  下载安装:(官方库) 法3:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pillow  如遇到6

问题描述: 做吴恩达深度学习第4课第3周编程作业时导入PIL包报错． 我的环境: 已经安装了Tensorflow GPU 版本 Python3 Anaconda 解决办法: 安装pillow模块,而不是PIL模块．原因是PIL模块不支持python3, 只支持python2. Python3下应安装pillow模块代, 替PIL即可． 下面内容是根据自己环境的记录: Ubuntu下我用Anaconda已经搭建好了Tensorflow GPU环境,环境名字是tf. 命令行下输入(下面命令不加sud