php 识别数字图片

2026-09-17

PHP识别简单的图片上面的数字（可扩展）

1.场景最近在学习图片处理,就是特意把数字生成一个图片,然后再用程序去识别图片的数字.这就有了一下的学习过程. 2.原理分析 2.1 首先是将图片像素化,二值化,然后和字模去对比(需要相对于配置字模) || \/ || \/ 2.2 然后再这每个数字分别取出来,与字模库做比较,匹配成功即可获取对应的值 3.源码 3.1 经过我修改后的代码使用说明:通过传入的图片地址获取图片的数字,$imgPath为图片路径执行步骤:先把图片像素化,二值化,保存数组,先横向,再纵向,只要因为纵向方便处理单独

Android实现OCR扫描识别数字图片之图片扫描识别

[Android实例] Android实现OCR扫描识别数字图片之图片扫描识别 Android可以识别和扫描二维码,但是识别字符串呢? google提供了以下解决方案用的是原来HP的相关资料. 可以吧,这个迁移到Android上. 工程导入成功是可以正常运行的,我是专门换了个电脑重新验证了下. 如果有不能运行的问题,应该是其他方面的问题,不然我的截图如何截啊? 关于识别汉字,理论上可以识别,但是要是实现,并且很实用要做的东西更多. 兄弟不才啊,这2个简单的工程,仅仅识别数字,也是我鼓捣了半个多

一文全解：利用谷歌深度学习框架Tensorflow识别手写数字图片（初学者篇）

笔记整理者:王小草笔记整理时间2017年2月24日原文地址 http://blog.csdn.net/sinat_33761963/article/details/56837466?fps=1&locationNum=5 Tensorflow官方英文文档地址:https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners 本文整理时官方文档最近更新时间:2017年2月15日 1.案例背景本文是跟着Tensorflow官方文档的第二篇教程–识别手

用python实现数字图片识别神经网络--启动网络的自我训练流程，展示网络数字图片识别效果

上一节,我们完成了网络训练代码的实现,还有一些问题需要做进一步的确认.网络的最终目标是,输入一张手写数字图片后,网络输出该图片对应的数字.由于网络需要从0到9一共十个数字中挑选出一个,于是我们的网络最终输出层应该有十个节点,每个节点对应一个数字.假设图片对应的是数字0,那么输出层网络中,第一个节点应该输出一个高百分比,其他节点输出低百分比,如果图片对应的数字是9,那么输出层最后一个节点应该输出高百分比,其他节点输出低百分比,例如下图: 屏幕快照 2018-05-07 下午5.10.59.png

用Keras搭建神经网络简单模版（三）—— CNN 卷积神经网络（手写数字图片识别）

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np np.random.seed(1337) #for reproducibility再现性 from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential#按层 from keras.layers import Dense, Activation,Convolution2D,

[cocos2d-js]cc.RenderTexture几种用法(数字图片、刮刮乐效果)

[转]http://blog.csdn.net/realcrazysun1/article/details/42393629 本文基于cocos2d-js 3.0版本引擎开发 RenderTexture用法1:数字图片通过这张图片实现任意数字 //数字图片精灵 var PictureNumber = cc.Sprite.extend({ m_Number:null, m_NumberTexture:null, ctor:function(){ this._super(); }, buildNu

Canvas识别相似图片

<!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>识别相似图片</title> <style> html { background:#F0F0F0; } body { margin:0; padding:0; } img { display:block; } .panel { width:300px; height:200px; bo

以API方式调用C# dll，使用OneNote2013 sp1实现OCR识别本地图片

http://www.cnblogs.com/Charltsing/p/OneNoteOCRAPI.html OneNote2013 OCR API调用使用说明2019.4.17 使用说明:1.安装干净的Office 2013,再安装Office 2013 sp1.不要安装其它OneNote更新(特别是KB3115256).2.在OneNote历史记录里面的笔记本回收站,选中禁用此笔记本的历史记录,如果有多个笔记本,最好都禁用.3.确认OneNote里面至少有一个笔记本(notebook)和一个

精确选择识别png图片有像素的区域（使用方法）

/** * * *---------------------------------------* * | ***精确选择识别png图片有像素的区域*** | * *---------------------------------------* * * 编辑修改收录:fengzi(疯子.wu341.wgq341) * * 不会写代码,我是代码搬运工. * * 联系方式:QQ(493712833). * * 随笔: https://www.cnblogs.com/fengziwu/ * * 版

精确选择识别png图片有像素的区域

/** * * *---------------------------------------* * | ***精确选择识别png图片有像素的区域*** | * *---------------------------------------* ** * 编辑修改收录:fengzi(疯子.wu341.wgq341) * * 不会写代码,我是代码搬运工. * * 联系方式:QQ(493712833). * * 随笔: https://www.cnblogs.com/fengziwu/ * *

Tensorflow学习教程------模型参数和网络结构保存且载入,输入一张手写数字图片判断是几

首先是模型参数和网络结构的保存 #coding:utf-8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) #每个批次的大小 batch_size = 100 n_batch = mnist.train._num_examples // batch_size

Java 扫描识别条形码图片

1.条形码扫描识别的实现方法及步骤本文以Java代码示例介绍如何来扫描和识别条形码图片.这里使用免费条码工具 Free Spire.Barcode for Java,调用BarcodeScanner类中的scan(java.lang.String fileName, BarCodeType barcodeType)方法扫描识别指定类型条码中包含的数据.在编辑代码前,先参考如下步骤手动将jar包导入Java程序: 完成导入: [Java] import com.spire.barcode.*;

caffe+opencv3.3dnn模块完成手写数字图片识别

最近由于项目需要用到caffe,学习了下caffe的用法,在使用过程中也是遇到了些问题,通过上网搜索和问老师的方法解决了,在此记录下过程,方便以后查看,也希望能为和我一样的新手们提供帮助. 顺带附上老师写的教程安装Caffe并运行Mnist例程我主要参考了这篇教程:Mac极简安装Caffe并训练MNIST.然后进行了examples文件夹里的Mnist的训练,期间并没有碰到什么问题. 将图片转换为LMDB文件 Mnist中已经给出了现成的LMDB数据文件,在实际项目中,需要我们将图片文件转换

用Keras搭建神经网络简单模版（四）—— RNN Classifier 循环神经网络（手写数字图片识别）

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np np.random.seed(1337) from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers import SimpleRNN,Activation,Dense from keras.optimizers import Ada

吴裕雄 python神经网络手写数字图片识别（5）

import kerasimport matplotlib.pyplot as pltfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense,Activation,Flatten,Dropout,Convolution2D,MaxPooling2Dfrom keras.utils import np_utilsfrom keras.optimizers import RMSpropfrom skimage import

吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow 卷积神经网络手写数字图片识别

import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LAYER1_NODE = 500 def get_weight_variable(shape, regularizer): weights = tf.get_variable("weights", shape, initializer

[置顶] c#验证码识别、图片二值化、分割、分类、识别

c# 验证码的识别主要分为预处理.分割.识别三个步骤首先我从网站上下载验证码处理结果如下: 1.图片预处理,即二值化图片 *就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255. 原理如下: 代码如下: #region 二值化图片 /// <summary> /// 二值化图片 /// 就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255 /// </summary> /// <returns>处理后的验证码</returns> public Bitmap Binary

python之基于libsvm识别数字验证码

1. 参考字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 2.图片预处理和手动分类 (1)分析图片 from PIL import Image img = Image.open('nums/ttt.png')gray = img.convert('L') img.show() windows图片查看器可以放大像素级别:从左到右,从上到下依次为原图,灰度图,阈值为100的二值图,分割图. # 输出为(count,(R,G,B,A)) alpha透明度一般为255 In [366]: sorted

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)

【paddle学习】识别数字

Softmax回归(Softmax Regression) 最简单的Softmax回归模型是先将输入层经过一个全连接层得到的特征,然后直接通过softmax 函数进行多分类输入层的数据$X$传到输出层,在激活操作之前,会乘以相应的权重$W$,并加上偏置变量 $b$,具体如下: $ y_i = {softmax}(\sum_j W_{i,j}x_j + b_i)$ 其中 $ {softmax}(x_i) = \frac{e^{x_i}}{\sum_j e^{x_j}}$ 对于有 N 个类别的多分

selenium来识别数字验证码

用python写一爬虫,需要模拟登陆,并且有数字验证码.通过selenium+pytesseract+PIL可以实现验证码识别并登陆.三大步: 用selenium截屏,此时截取的是整个页面的用PIL库中的Image库,从刚才页面截屏中,通过crop()方法截取出来验证码图片,然后进行灰度和二值化处理用pytesseract库中的image_to_srting()方法,将图片转化为字符串.切割之后,转为数字. 具体实现的代码如下,需要先安装一下相应的库哦. # coding=utf-8 fr

php 识别数字图片

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