Blog:https://blog.csdn.net/qq_40962368/article/details/89312429(Verification_Code_Identification) 步骤: (1)获取批量验证码图片(利用某高校登录页面的验证码图片) (2)为验证码图片做信息标注(手动标记,要确保百分百正确) (3)利用Tesseract-OCR对验证码图片进行识别并测试识别效果 一.爬取某高校页面的验证码图片100张 打开网址:http://jwxt.qlu.edu.cn/veri

最近在写我们学校的教务系统的手机版,在前端用户执行绑定操作后,服务器将执行登录,但在登录过程中,教务系统中有个运算型的验证码,大致是这个样子的: 下面我们开始实现这个验证码的识别. 1.图片读取 从网站上下载大量同类型的验证码,人工标记上每个验证码的识别结果 2.图片灰度化.二值化 灰度化,在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示一种灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值,因此,灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值(又称强度值.亮度值),灰度范围为0-255. 通过PIL中的算法即可快速实现

基于卷积神经网络(CNN)的人脸在线识别系统 本设计研究人脸识别技术,基于卷积神经网络构建了一套人脸在线检测识别系统,系统将由以下几个部分构成: 制作人脸数据集.CNN神经网络模型训练.人脸检测.人脸识别.经过实验,确定该系统可对本人的人脸进行快速并准确的检测与识别. 关键词: 神经网络: 图像处理: 人脸检测:人脸识别:TensorFlow:模型训练 一.设计目标 1.掌握人脸识别原理: 2.掌握卷积神经网络算法原理 3.掌握卷积神经网络模型训练过程: 4.掌握常用图像处理技术: 设计内容与要

上一篇文章讲了“e2e 自动化集成测试 架构 京东 商品搜索 实例 WebStorm Node.js Mocha WebDriverIO Selenium Step by step 一 京东 商品搜索” 关于图片验证码的识别, 有多种方法, 之前有在Google, baidu上找了非常多的文章, 有非常多的方法去实现 ,但我学得使用 Google赞助的tesseract 工具,是比较不错的选择.tesseract是一个exe,  其实本文章实际上与Node.js已经没有太大的关系.因为我们要做的

文章来自于:http://blog.renren.com/share/246648717/8171467499 基于开源项目OpenCV的人脸识别Demo版整理(不仅可以识别人脸,还可以识别眼睛鼻子嘴等)[模式识别中的翘楚]作者: 王铎 最近对人脸识别的程序非常感兴趣,但是苦于没有选修多媒体方向,看了几篇关于人脸识别的论文,大概也没看懂多少,什么灰度处理啊,切割识别啊,云里雾里,傻傻看不明白啊.各种苦恼. 于是就在网上找找,看有木有神马开源代码啊,要是有个现成的源码就更好了,百度it ,那些源码

转自:http://blog.csdn.net/inger_h/article/details/52789339 在已经训练好模型的情况下,需要针对一个新任务做在线识别应该怎么做呢? 一种情况是,用已有的声学模型和新训练的语言模型. 语言模型可以同srilm等工具训练,但是怎样将语言模型与DNN声学模型结合一起来进行识别的. SRILM可以用来训练ARPA格式的LM,假设train.txt是语料,wordlist是词汇,假设语言模型的字典和识别器的字典一样,可以按如下办法训练LM ngram-c

上两篇详细的说明了验证码的识别,不过我们采用的是方法二,下面采用方法一.注意和方法二的区别. 验证码识别方法一: 把标签转为向量,向量长度为40.(4位数字验证码) 验证码的生成和tf.record的制作这部分代码不变. 一.训练识别模型 首先新建一个nets2文件夹,使用文件夹下的nets_factory.py.alexnet.py,我们使用的是原始的alexnet,不需要修改 nets_factory.py from __future__ import absolute_import fro

验证码的识别 主要分成四个部分:验证码的生成.将生成的图片制作成tfrecord文件.训练识别模型.测试模型 使用pyCharm作为编译器.本文先介绍前两个部分 验证码的识别有两种方法: 验证码识别方法一: 把标签转为向量,向量长度为40.(4位数字验证码) 例如有一个验证码为0782, 它的标签转为长度为40的向量.采用one-hot编码.1000000000 0000000100 0000000010 0010000000 其实就是把验证码作为索引值.数字存在,就将该位置的数值置为1 验证码

不断维护的地址:http://plzcoding.com/face-recognition-with-opencv/ 怎样使用OpenCV进行人脸识别 本文大部分来自OpenCV官网上的Face Reconition with OpenCV这节内容(http://docs.opencv.org/modules/contrib/doc/facerec/facerec_tutorial.html),小弟我尝试翻译一些重要内容.这部分内容是Philipp Wagner写的,他的github:https

基于 OpenCV 的人脸识别 一点背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 的多种现代技术,也支持如 iOS

本节我们将介绍新浪微博宫格验证码的识别.微博宫格验证码是一种新型交互式验证码,每个宫格之间会有一条 指示连线,指示了应该的滑动轨迹.我们要按照滑动轨迹依次从起始宫格滑动到终止宫格,才可以完成验证,如 下图所示. 鼠标滑动后的轨迹会以黄色的连线来标识,如下图所示. 访问新浪微博移动版登录页面,就可以看到如上验证码,链接为  https://passport.weibo.cn/signin/login 一.本节目标 我们的目标是用程序来识别并通过微博宫格验证码的验证. 二.准备工作 本次我们使用的P

1. 验证码识别 随着爬虫的发展,越来越多的网站开始采用各种各样的措施来反爬虫,其中一个措施便是使用验证码.随着技术的发展,验证码也越来越花里胡哨的了.最开始就是几个数字随机组成的图像验证码,后来加入了英文字母和混淆曲线,或者是人眼都很难识别的数字字母.很多国内网站还出现了中文字符的验证码,使得识别越发困难. 然后又出现了需要我们识别文字,点击与文字相符合的图片,验证码完全正确,验证才能通过.下载的这种交互式验证码越来越多了,如滑动验证码需要滑动拼合滑块才能完成验证,点触验证码需要完全点击正确结

PyQt5+Caffe+Opencv搭建人脸识别登录界面(转载) 最近开始学习Qt,结合之前学习过的caffe一起搭建了一个人脸识别登录系统的程序,新手可能有理解不到位的情况,还请大家多多指教. 我的想法是用opencv自带的人脸检测算法检测出面部,利用caffe训练好的卷积神经网络来提取特征,通过计算当前检测到的人脸与已近注册的所有用户的面部特征之间的相似度,如果最大的相似度大于一个阈值,就可以确定当前检测到的人脸对应为这个相似度最大的用户了. ###Caffe人脸识别 因为不断有新的用户加入

  前言   级联分类器的效果并不是很好,准确度相对深度学习较低,上一章节使用了dnn中的tensorflow,本章使用yolov3模型,识别出具体的分类.   Demo   320x320,置信度0.6  608x608,置信度0.6(.cfg里面是608)   yolov3模型下载 coco.names:模型具体的分类信息.https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/data/coco.names yolov3.weights:权重文件ht

这回进行了人脸识别的项目,对学习过程进行记录. 首先进行的就是一系列环境的配置,如 python3.7的安装, python的IDE  pycharm的安装,然后进行opencv库的安装,可以通过pycharm中的settings->project->Project Interpreter 页面进行添加, 也可以通过pip命令在命令行界面上安装. 环境的搭建过程略过. 然后就是对opencv库进行运用 先贴出opencv的概念: OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库

近段时间在搞opencv的视频人脸识别,无奈自带的分类器的准确度,实在是不怎么样,但又能怎样呢?自己又研究不清楚各大类检测算法. 正所谓,功能是由函数完成的,于是自己便看cvHaarDetectObjects 这个识别主函数的源代码,尝试了解并进行改造它,以提高精确度. 可惜实力有限啊,里面的结构非常复杂,参杂着更多的函数体,有一些是网上找不到用法的,导致最终无法整体了解,只搞了一般,这里分享 下我自己总结的注释. CvSeq* cvHaarDetectObjects( const CvArr*

注: 从外设摄像装置中获取图像帧,把每帧的图片与人脸特征进行匹配,用方框框住识别出来的人脸 需要用到的函数: CvHaarClassifierCascade* cvLoadHaarClassifierCascade( const char* directory, CvSize orig_window_size ); 第一个参数:训练好的级联分类器的路径 第二个参数:级联分类器训练中采用的检测目标的尺寸 #include "stdafx.h" #include "iostrea

通过电脑摄像头识别事先指定的模板图像,实时跟踪模板图像的移动[用灰色矩形框标识] ps:一开始以为必须使用OpenCV Manager,可是这样会导致还需要用户去额外安装一个apk,造成用户体验很差,后来在网上找到一些牛人说的方法,实现了可以不用安装OpenCV Manager,直接加载其需要的静态库,从而优化了用户体验. 效果如图所示:

开始了OpenCV的试水工作了... 1.Get ready 在OpenCV中我们会使用函数cv::CascadeClassifier 来进行人脸检测.但是在使用本函数之前我们需要添加一个XML文件对该函数进行训练.最后用一个小红色方块将人脸表示出来 (当然Apple自带的函数也是可以进行人脸检测(CIDetector )的,但是CascadeClassifier除了人脸检测还可以检测各种其他部位,超强大有木有--) 2.如何实现 我们将用一下四步来实现人脸检测的过程. #添加XML文件到工程中

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int minh,maxh,mins,maxs,minv,maxv; void helptext() { cout << "B——黑色\n"; cout << "H——灰色\n"; cout << "W——白色\n&q

前言 学习了很长一段时间了,需要沉淀下,而最好的办法就是做一个东西来应用学习的东西,同时也是一个学习的过程. 概述     OpenCV的全称是:Open Source Computer Vision Library.OpenCV是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算