python中验证码连通域分割的方法详解 这篇文章主要给大家介绍了关于python中验证码连通域分割的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家学习或者使用python具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧 实现思路 是用深度遍历,对图片进行二值化处理,先找到一个黑色像素,然后对这个像素的周围8个像素进行判断,如果没有访问过,就保存起来,然后最后这个数组的最小x和最大x就是x轴上的切割位置.这种分割的方法还是只能适用于没有粘连的验证码,比垂直分割的好处是,可以处理

基于YOLO和PSPNet的目标检测与语义分割系统 源代码地址 概述 这是我的本科毕业设计 它的主要功能是通过YOLOv5进行目标检测,并使用PSPNet进行语义分割. 本项目YOLOv5部分代码基于 ultralytics YOLO V5 tag v5.0 . 相应地,我也使用了ultralytics/YOLOv5的预训练模型. 我通常使用两个最简单的预训练模型--yolov5s.pt和yolov5s.pt.你可以在./weights中直接看到它们. 在语义分割部分,我使用了PSPNet(全称

http://blog.csdn.net/xiaqunfeng123/article/details/17121195Otsu法是1979年由日本大津提出的.该方法在类间方差最大的情况下是最佳的,即统计鉴别分析中所用的度量.Otsu方法有一个重要的特性,就是它完全以在一幅图像的直方图上执行计算为基础,而直方图是很容易得到的一维阵列. 具体的公式推理及公式细节就不说了,详见 Conzalez 那本书,我是第三版的,在P.479——P.482 上面. 给出具体步骤如下: 1.计算输入图像的直方图,并

图像中像素的灰度值小于阈值T的像素个数记作N0,像素灰度大于阈值T的像素个数记作N1,则有: 图像大小:M*N T为二值化的阈值: N0为灰度小于T的像素的个数,N0的平均灰度为μ0 N1 为灰度大于T的像素的个数,N1的平均灰度为μ1 ω0=N0/ M×N (1)   //落在N0的概率 ω1=N1/ M×N (2) //落在N1的概率 N0+N1=M×N (3) ω0+ω1=1 (4) μ=ω0*μ0+ω1*μ1 (5) //平均灰度乘以概率 再相加 g=ω0(μ0-μ)^2+ω1(μ1-μ

#!/usr/bin/python # -*- coding=utf-8 -*- # author : Manuel # date: 2019-05-15 from xml.etree import ElementTree as ET import numpy as np from skimage import data,filters,segmentation,measure,morphology,color from scipy.misc import imread import os fr

http://blog.csdn.net/xw20084898/article/details/17564957 一.工具:VC+OpenCV 二.语言:C++ 三.原理 otsu法(最大类间方差法,有时也称之为大津算法)使用的是聚类的思想,把图像的灰度数按灰度级分成2个部分,使得两个部分之间的灰度值差异最大,每个部分之间的灰度差异最小,通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别 来划分. 所以 可以在二值化的时候 采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化.otsu算法被认为是图像分割中阈值选取的最

http://blog.csdn.net/xw20084898/article/details/17564957 一.工具:VC+OpenCV 二.语言:C++ 三.原理 otsu法(最大类间方差法,有时也称之为大津算法)使用的是聚类的思想,把图像的灰度数按灰度级分成2个部分,使得两个部分之间的灰度值差异最大,每个部分之间的灰度差异最小,通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别 来划分. 所以 可以在二值化的时候 采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化.otsu算法被认为是图像分割中阈值选取的最

图像算法:图像阈值分割 SkySeraph Dec 21st 2010  HQU Email:zgzhaobo@gmail.com    QQ:452728574 Latest Modified Date:Dec.21st 2010 HQU 一.工具:VC+OpenCV 二.语言:C++ 三.原理(略) 四.程序 主程序(核心部分)  代码 1 /*===============================图像分割=====================================*/

本文从阐述Python实现客观赋权法的四种方式: 一. 熵权法 二. 因子分析权数法(FAM) 三. 主成分分析权数法(PCA) 四. 独立性权系数法 Python实现客观赋权法,在进行赋权前,先导入数据(列:各维属性:行:各样本),并自行进行去空值.归一化等操作. import pandas as pd import numpy as np data=pd.DataFrame(pd.read_excel('路径')) 一. 熵权法 若某个指标的信息熵越大(即离散程度越大),表明指标提供的信息量

版权声明:本文为博主林炳文Evankaka原创文章,转载请注明出处http://blog.csdn.net/evankaka 一.准备工作与代码实例 1.PIL.pytesser.tesseract (1)安装PIL:下载地址:http://www.pythonware.com/products/pil/(CSDN下载) 下载后是一个exe,直接双击安装,它会自动安装到C:\Python27\Lib\site-packages中去, 个人补充:上面是32位,个人查到64位地址 http://ww

前景分割中一个非常重要的研究方向就是背景减图法,因为背景减图的方法简单,原理容易被想到,且在智能视频监控领域中,摄像机很多情况下是固定的,且背景也是基本不变或者是缓慢变换的,在这种场合背景减图法的应用驱使了其不少科研人员去研究它. 但是背景减图获得前景图像的方法缺点也很多:比如说光照因素,遮挡因素,动态周期背景,且背景非周期背景,且一般情况下我们考虑的是每个像素点之间独立,这对实际应用留下了很大的隐患. 这一小讲主要是讲简单背景减图法和codebook法. 一.简单背景减图法的工作原理. 在视频

一.准备工作与代码实例 1.PIL.pytesser.tesseract (1)安装PIL:下载地址:http://www.pythonware.com/products/pil/(CSDN下载) 下载后是一个exe,直接双击安装,它会自动安装到C:\Python27\Lib\site-packages中去, (2)pytesser:下载地址:http://code.google.com/p/pytesser/,(CSDN下载) 下载解压后直接放C:\Python27\Lib\site-pack

验证码探究 如果你是一个数据挖掘爱好者,那么验证码是你避免不过去的一个天坑,和各种验证码斗争,必然是你成长的一条道路,接下来的几篇文章,我会尽量的找到各种验证码,并且去尝试解决掉它,中间有些技术甚至我都没有见过,来吧,一起Coding吧 数字+字母的验证码 我随便在百度图片搜索了一个验证码,如下 今天要做的是验证码识别中最简单的一种办法,采用pytesseract解决,它属于Python当中比较简单的OCR识别库 库的安装 使用pytesseract之前,你需要通过pip 安装一下对应的模块 ,

Python的注释 注释的作用:用自己熟悉的语言,对某些代码进行标注说明,增强程序的可读性: 在python解释器解释代码的过程中,凡是#右边的,解释器都直接跳过这一行: 注释的分类 单行注释 # 这里是注释 print("hello world") print("hello python") # 也可以这样进行注释 #后面的就是注释了,为了增强代码的可读性,#后面记得加一个空格: 单行注释一般放在要被注释代码的上一行或者被注释代码的后面,放在后面记得注释和代码之间

1:注释 C# 中 单行注释:// 多行注释:/**/ python 中 单行注释:# 多行注释:“““内容””” 2:字符串 C#中 "" 用双引号如("我是字符串") Python中 "我是字符串" '我是字符串' """我是字符串""" '''我是字符串''' 2.1 字符串支持乘法 (特有).表示输出多次 n1 = "Aaron" n2 = n1 * 字符串乘

知识内容: 1.python输出及注释 2.变量及常量 3.python用户输入 4.Hello,World程序 一.python输出及注释 1.python输出 在python2和python3中的输出均依靠print来实现,不过区别是python2中print为语句而在python3中print为内置函数 python3中的print原型: print(...) print(value, ..., sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False

1.变量,指计算机中存储数据的空间 2.变量的命名方式:变量名 = 值 3.变量的命名规定(标识符的命名规定): 只能由数字,字母,下划线组成(可以用中文但是不推荐) 不能以数字开头 不能与关键词重名 区分大小写 4. 变量的命名约定: 下划线分割法:在Python中主要用于定义变量(全部小写的单词使用_分割) 驼峰命名: 大驼峰命名,在python中主要定义类名(每一个单词的开头用大写) 小驼峰命名,在python中主要定义函数(首字母小写后面的单词都大写)

原文出处: 林炳文(@林炳文Evankaka) 一.准备工作与代码实例 1.PIL.pytesser.tesseract (1)安装PIL:下载地址:http://www.pythonware.com/products/pil/(CSDN下载) 下载后是一个exe,直接双击安装,它会自动安装到C:Python27Libsite-packages中去, (2)pytesser:下载地址:http://code.google.com/p/pytesser/,(CSDN下载) 下载解压后直接放C:Py

Python 打印和输出 简述 在编程实践中,print 的使用频率非常高,特别是程序运行到某个时刻,要检测产生的结果时,必须用 print 来打印输出. 关于 print 函数,前面很多地方已经提及过,可用于写入标准输出.现在,是时候该深入了. 注意:这里强调的是“print 函数”,而不是“print 语句”. 深入 print 在 Python 2.x 中,print 是一个语句,但是在 Python 3.x 中,它是一个函数.如果 2.x 和 3.x 都使用过,你就会发现差异有多么大.

一.准备工作与代码实例 1.PIL.pytesser.tesseract (1)安装PIL:下载地址:http://www.pythonware.com/products/pil/(CSDN下载) 下载后是一个exe,直接双击安装,它会自动安装到C:\Python27\Lib\site-packages中去, (2)pytesser:下载地址:http://code.google.com/p/pytesser/,(CSDN下载) 下载解压后直接放C:\Python27\Lib\site-pack