KNN的数字验证识别

2024-11-09

最邻近算法（KNN）识别数字验证码

应用场景对于简单的数字型验证码的自动识别.前期已经完成的工作是通过切割将验证码图片切割成一个一个的单个数字的图片,并按照对应的数字表征类别进行分类(即哪些图片表示数字7,哪些表示8),将各种数字的图片转换成32×32的二值矩阵,并存放在.txt中,每一种数字表示所对应的.txt的文件名为:"数字类标号_序号.txt".取一部分这样的.txt作为已知样本集,另一部分作为验证集.使用最邻近算法KNN实现对数字进行识别. 最邻近算法(KNN,K-Nearest Neighbor)

基于贝叶斯模型和KNN模型分别对手写体数字进行识别

首先,我们准备了0~9的训练集和测试集,这些手写体全部经过像素转换,用0,1表示,有颜色的区域为0,没有颜色的区域为1.实现代码如下: # 图片处理 # 先将所有图片转为固定宽高,比如32*,然后再进行处理 from PIL import Image as img f = open('f:/result/weixin.txt', 'a') im = img.open('f:/data/weixin.jpg') # im.save('f:/data/weixin.bmp') length = im

【Machine Learning】KNN算法虹膜图片识别

K-近邻算法虹膜图片识别实战作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚

超简单的js数字验证

<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <meta http-equiv="

javascript数字验证输入

javascript数字验证功能: <html> <body> <p>请输入数字.如果输入值不是数字,浏览器会弹出提示框.</p> <input id="demo" type="text"> <script> function myFunction() { var x=document.getElementById("demo").value; if(x=="&qu

C# 验证识别基类

原文C# 验证识别基类网上找了些代码自己又改了下先放出来了处理简单的验证码足够了 001 using System; 002 using System.Collections.Generic; 003 using System.Linq; 004 using System.Text; 005 using System.Drawing; 006 using System.Drawing.Imaging; 007 using System.Runtime.InteropServices; 0

Atitit 验证数字验证非空验证的最佳算法 h5

Atitit 验证数字验证非空验证的最佳算法 h5 <td><select class="searchBox-select" style="height:25px;" id2="branch_id" id="objid" name="objid" required > <option value="">--物品</option>

jquery纯数字验证

$(document).ready(function(){ //纯数字验证,只让输入数字,比如-号等都不然输入. $('#user-defined').unbind(); $('#user-defined').bind('keyup change',function () { $(this).val($(this).val().replace(/\D/g,''));}); });

几个有用的javascript(日期比较，数字验证，数字和汉字长度计算)

1:日期大Js代码 //人员失效职位日期是否小于组织失效日期 function perDateInvalidate(){ var flag = true; //组织失效日期 var orgDate = stringToTime(document.getElementById("orgDate").value); //人员失效日期 var personDate = stringToTime(document.getElementById("personDate").v

JavaScript 关于金额、数字验证的正则表达式

JavaScript 关于金额.数字验证的正则表达式 function ismoney(money) { var reg = /(^[1-9]([0-9]+)?(\.[0-9]{1,2})?$)|(^(0){1}$)|(^[0-9]\.[0-9]([0-9])?$)/; if (reg.test(money)) { return true; } else { return false; }; } function isnum(value) { var reg = /^[0-9]*[1-9][0-

入门项目数字手写体识别：使用Keras完成CNN模型搭建（重要）

摘要: 本文是通过Keras实现深度学习入门项目——数字手写体识别,整个流程介绍比较详细,适合初学者上手实践. 对于图像分类任务而言,卷积神经网络(CNN)是目前最优的网络结构,没有之一.在面部识别.自动驾驶.物体检测等领域,CNN被广泛使用,并都取得了最优性能.对于绝大多数深度学习新手而言,数字手写体识别任务可能是第一个上手的项目,网络上也充斥着各种各样的成熟工具箱的相关代码,新手在利用相关工具箱跑一遍程序后就能立刻得到很好的结果,这时候获得的感受只有一个——深度学习真神奇,却没能真正了解整个

Python实现图片滑动式验证识别

1 abstract 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:1097524789 验证码作为一种自然人的机器人的判别工具,被广泛的用于各种防止程序做自动化的场景中.传统的字符型验证安全性已经名存实亡的情况下,各种新型的验证码如雨后春笋般涌现.目前最常见的一种形式就是"滑动

opencv实现KNN手写数字的识别

人工智能是当下很热门的话题,手写识别是一个典型的应用.为了进一步了解这个领域,我阅读了大量的论文,并借助opencv完成了对28x28的数字图片(预处理后的二值图像)的识别任务. 预处理一张图片: 首先采用opencv读取图片的构造函数读取灰度的图片,再采用大津法求出图片的二值化的阈值,并且将图片二值化. int otsu(const IplImage* src_image) { double sum = 0.0; double w0 = 0.0; double w1 = 0.0; double

KNN (K近邻算法) - 识别手写数字

KNN项目实战——手写数字识别 1. 介绍 k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法.它的工作原理是:存在一个样本数据集合,也称作为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是

后端程序员之路 13、使用KNN进行数字识别

尝试一些用KNN来做数字识别,测试数据来自:MNIST handwritten digit database, Yann LeCun, Corinna Cortes and Chris Burgeshttp://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 1.数据将位图转为向量(数组),k尝试取值3-15,距离计算采用欧式距离.d(x,y)=\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(x_i-y_i)^2} 2.测试调整k的取值和基础样本数量,测试得出k取值对识别正确率的影响,以及分类识

机器学习实战kNN之手写识别

kNN算法算是机器学习入门级绝佳的素材.书上是这样诠释的:“存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都有标签,即我们知道样本集中每一条数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征比较,算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前K个最相似的数据,这就是k-近邻算法中k的出处,通常k是不大于20的整数.最后,选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类”. 优点:精度高.对异常

python 实现 KNN 分类器——手写识别

1 算法概述 1.1 优劣优点:进度高,对异常值不敏感,无数据输入假定缺点:计算复杂度高,空间复杂度高应用:主要用于文本分类,相似推荐适用数据范围:数值型和标称型 1.2 算法伪代码 (1)计算已知类别数据集中的点与当前点的距离 (2)按照距离递增次序排序,选取与当前点距离最小的 k 个点 (3)确定前 k 个点所在类别的出现频率 (4)返回前 k 个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类 2 手写识别 2.1 概念指在手写设备上书写时产生的轨迹信息转化为具体字码,本篇博客重点非搭建

k最邻近算法——使用kNN进行手写识别

上篇文章中提到了使用pillow对手写文字进行预处理,本文介绍如何使用kNN算法对文字进行识别. 基本概念 k最邻近算法(k-Nearest Neighbor, KNN),是机器学习分类算法中最简单的一类.假设一个样本空间被分为几类,然后给定一个待分类的特征数据,通过计算距离该数据的最近的k个样本来判断这个数据属于哪一类.如果距离待分类属性最近的k个类大多数都属于某一个特定的类,那么这个待分类的数据也就属于这个类.所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来

Android EditText email、数字验证

在做Android注册登录模块的时候,经常需要在客户端就验证用户输入的信息的正确性,如填写邮箱需要验证是否是邮箱,填写手机.年龄等信息需要验证是否是数字.先介绍一下验证邮箱的代码: /** * method is used for checking valid email id format. * * @param email * @return boolean true for valid false for invalid */ public static boolean isEmailVa

js数字验证

1.JS判断只能是数字和小数点 1.文本框只能输入数字代码(小数点也不能输入) <input onkeyup="this.value=this.value.replace(/\D/g,'')" onafterpaste="this.value=this.value.replace(/\D/g,'')"> 2.只能输入数字,能输小数点. <input onkeyup="if(isNaN(value))execCommand('undo')&

Python爬虫入门教程 59-100 python爬虫高级技术之验证码篇5-极验证识别技术之二

图片比对昨天的博客已经将图片存储到了本地,今天要做的第一件事情,就是需要在两张图片中进行比对,将图片缺口定位出来缺口图片完整图片计算缺口坐标对比两张图片的所有RBG像素点,得到不一样像素点的x值,即要移动的距离 def get_distance(self,cut_image,full_image): # print(cut_image.size) threshold = 50 for i in range(0,cut_image.size[0]): for j in range(0,c

KNN的数字验证识别

热门专题