近来研究图片的剪切拼接,用到PIL,在打开PNG格式保存为JPEG格式的图片发现报错: import os from PIL import Image im = Image.open(r'E:\work\testcrop\test\hn1.png') img_size = im.size w = img_size[0] / 2.0 h = img_size[1] x = 0 y = 0 print("图片宽度和高度分别是{}".format(img_size)) region = im

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

参考:另一种用python识别图片文字的方法 参考:Python人工智能之图片识别,Python3一行代码实现图片文字识别 参考:Python3+Selenium3环境构建填坑之旅 参考:基于python的-PIL定位截图 参考:Python的PIL(图片截取) 参考:Python实现截图 参考:Python实现屏幕截图的两种方式 参考:python图像处理:pytesseract和PIL 参考:Python编写屏幕截图程序方法(clipboard) 一.定位截图 安装库:pillow(PIL

1.需要模块安装 在python安装目录scripts即: 执行pip install pillow 下载tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe 安装,我的目录在C盘默认 执行pip install pytesseract 2.上传测试案例         3.示例代码 图片处理过程: from PIL import Image from pytesseract import * import PIL.ImageOps def initTable(threshold

思路: 使用Selenium库把带有验证码的页面截取下来 利用验证码的xpath截取该页面的验证码 对验证码图片进行降噪.二值化.灰度化处理后再使用pytesser识别 使用固定的账户密码对比验证码正确或错误的关键字判断识别率 1. 截取验证码 def cutcode(url,brower,vcodeimgxpath): #裁剪验证码 picName = url.replace(url,"capture.png") #改为.png后缀保存图片 brower.get(url) browe

字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 1   摘要 验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的 防火墙 功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻.本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程,对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义. 2   关键词 关键词:安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL 3   免责声明 本文研究所用素材来自于某旧Web框架的网站 完全对外公开 的公共图片资源. 本文只做了该网

领导让我每天手工录入BI系统中的数据并判断数据是否存在异常,若有异常点,则检测是系统问题还是业务问题.为了解放双手,我决定写个程序完成每天录入管理驾驶舱数据的任务.首先用按键精灵录了一套脚本把系统中的数据都截图保存下来,然后就是图像识别的事了. 图像文本识别的步骤一般为图像预处理,图片切割,特征提取.文本分类和图像文本输出几个步骤,我们也可以按这个步骤来识别图像中的数字. 一.图像预处理 在图像预处理中,验证码识别还要对图像进行去燥,文字还原等比较复杂的处理,由于我的图像没什么干扰因素,所以直接

Introduction 主成分分析(Principal Components Analysis)是一种对特征进行降维的方法.由于观测指标间存在相关性,将导致信息的重叠与低效,我们倾向于用少量的.尽可能多能反映原特征的新特征来替代他们,主成分分析因此产生.主成分分析可以看成是高维空间通过旋转坐标系找到最佳投影(几何上),生成新维度,其中新坐标轴每一个维度都是原维度的线性组合\(\theta'X\)(数学上),满足: 新维度特征之间的相关性尽可能小 参数空间\(\theta\)有界 方差尽可能大,

这两天支付宝AR红包火了,周围的同学全在玩.可是我一直在想这个原理是什么?通过请教大神和思考,知道了它有两个限定条件:GPS地理位置和图片的识别.所以,只要我们有了这两个限定条件,就不难进行该红包的破解! 首先是GPS定位,我们可以采用一个地址模拟器实现,或者就查找本地周围的红包即可.然后关键是图片的识别,刚开始想到的是将提示的图片进行截图,放到电脑上,手机直接扫描截图不就好了?结果是不行的!原因是进行提示的截图中间有若干黑色的条纹,会影响到图片的识别.我们应该怎么处理图片呢?这里提供一种借鉴来

1.生成二维码 python生成二维码是件很简单的事,使用第三方库Python QRCode就可生成二维码,我用Pyqt给QRcode打个壳 一.python-qrcode介绍 python-qrcode是个用来生成二维码图片的第三方模块,依赖于 PIL 模块和 qrcode 库. PIL下载地址: https://pypi.python.org/pypi/PIL/1.1.6         或 http://www.pythonware.com/products/pil/ qrcode下载地址

Amazon验证码识别 在破解Amazon的验证码的时候,利用机器学习得到验证码破解精度超过70%,主要是训练样本不够,如果在足够的样本下达到90%是非常有可能的. update后,样本数为2800多,破解精度达到90%以上,perfect! 文档结构为 -- iconset1 -- ... -- jpg -- img -- jpg -- ... -- error.txt -- py -- crack.py 需要的库 pip3 install pillow or easy_install Pil

思路比较简单:1.对图片进行锐化处理:2.设(r_h, g_h, b_h)为支付宝遮罩黑条的RGB值,以此为中心,查找半径为Diff_radius的范围内所有的色值: 3.对每一行符合步骤2的像素点个数进行计数,若该数值超过某个临界值(如:图片宽度的一半),将其所在行替换为上一行非遮罩数据:4.对处理后的图片高斯滤镜. 以下是python代码: from PIL import Image,ImageFilter Diff_radius = 500 diff_min = 1 r_h, g_h, b

最近在搞人脸识别,下载数据集走得比较心累.很多数据集太大了.没有啥标签.先搞一个小的玩玩.还找到的是pgm灰度图.索性写了个小脚本,用来转换.同时写脚本打标签. 数据集地址:http://download.csdn.net/detail/u014609362/7804183#comment 代码附上. from PIL import Imageimport osimport shutilimport retextfile=''filex=open(textfile,'w+')def main()

说一下困扰了我一周的问题:识别图片验证码 本来我按照安装步骤(http://www.cnblogs.com/yeayee/p/4955506.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral)安装图库,安装完成后,就一个简单的代码,总是报错,我都要疯了,天天调试,搜结果 补安装顺序:1)安装PIL,pip install PIL  2)安装tesseract-ocr,从网上下载的  3)安装pytesseract,pip install pytesserac

http://www.jb51.net/article/89955.htm https://pythontips.com/2016/02/25/ocr-on-pdf-files-using-python/ 大家可能听说过使用Python进行OCR识别操作.在Python中,最出名的库便是Google所资助的tesseract.利用tesseract可以很轻松地对图像进行识别.现在问题来了,如果想对一个PDF文档进行OCR识别,该怎么做呢?下面一起来看看. 最近在做一个项目的时候,需要将PDF文件

使用的是python的pytesser模块,原先想做的是图片中文识别,搞了一段时间了,在中文的识别上还是有很多问题,这里做记录分享. pytesser,OCR in Python using the Tesseract engine from Google.是谷歌OCR开源项目的一个模块,可将图片中的文字转换成文本(主要是英文). 1.pytesser安装 使用设备:win8 64位 PyTesser使用Tesseract OCR引擎,将图像转换到可接受的格式,然后执行tesseract提取出文

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

需求:识别图片中的文字信息环境:windows系统 开发语言:python 使用工具类:1.pyocr 2.PIL 3.tesseract-ocr 步骤: 1.pyocr 网络通直接使用命令:pip install pyocr 网络不通,转至https://pypi.python.org/pypi/pyocr/0.4.1下载安装 2.安装pil网络通直接使用命令:pip install PIL 网络不通,转至http://www.pythonware.com/products/pil/index

背景 最近在看到了Python 练习册,每天一个小程序 这个项目,非常有趣,也比较实用. 晚上看了这第000题,关于Python图片处理: 将你的 QQ 头像(或者微博头像)右上角加上红色的数字,类似于微信未读信息数量那种提示效果. 类似于图中效果 之前没怎么使用过PIL库,在生成验证码及识别验证码时也需要了解这方面知识,就动手试了实践下. PIL The Python Imaging Library adds image processing capabilities to your Pyth

http://www.cnblogs.com/way_testlife/archive/2011/04/17/2019013.html Python 之 使用 PIL 库做图像处理 1. 简介. 图像处理是一门应用非常广的技术,而拥有非常丰富第三方扩展库的 Python 当然不会错过这一门盛宴.PIL (Python Imaging Library)是 Python 中最常用的图像处理库,目前版本为 1.1.7,我们可以 在这里 下载学习和查找资料. Image 类是 PIL 库中一个非常重要的

python图片文本识别使用的工具是PIL和pytesser.因为他们使用到很多的python库文件,为了避免一个个工具的安装,建议使用pythonxy,这个工具的介绍可参考baidu. pytesser是谷歌OCR开源项目的一个模块,在Python中导入这个模块即可将图片中的文字转换成文本.pytesser调用了 tesseract.当在Python中调用pytesser模块时,pytesser又用tesseract识别图片中的文字.pytesser的使用 步骤如下: 首先,安装Python2