Python3.x:如何识别图片上的文字 安装pytesseract库,必须先安装其依赖的PIL及tesseract-ocr,其中PIL为图像处理库,而后面的tesseract-ocr则为google的ocr识别引擎: 其中PIL可以用pillow来替代: 一.安装识别引擎tesseract-ocr 下载地址(解压安装):https://sourceforge.net/projects/tesseract-ocr/ 这里需要注意这一段话:Currently, there is no offici

Python3 识别验证码(opencv-python) 一.准备工作 使用opencv做图像处理,所以需要安装下面两个库: pip3 install opencv-python pip3 install numpy 二.识别原理 采取一种有监督式学习的方法来识别验证码,包含以下几个步骤: 图片处理 - 对图片进行降噪.二值化处理 切割图片 - 将图片切割成单个字符并保存 人工标注 - 对切割的字符图片进行人工标注,作为训练集 训练数据 - 用KNN算法训练数据 检测结果 - 用上一步的训练结果

1.下载相关组件 安装:pip install Pillow 或下载:https://pypi.org/project/Pillow/5.2.0/  ,https://pypi.org/project/Pillow/5.2.0/#files,Pillow-5.2.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl 下载后:在C:\Python36\Scripts目录下:pip install Pillow-5.2.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl 安装:pip3 insta

Keras内置的预定义模型 上一节我们讲过了完整的保存模型及其训练完成的参数. Keras中使用这种方式,预置了多个著名的成熟神经网络模型.当然,这实际是Keras的功劳,并不适合算在TensorFlow 2.0头上. 当前TensorFlow 2.0-alpha版本捆绑的Keras中包含: densenet inception_resnet_v2 inception_v3 mobilenet mobilenet_v2 nasnet resnet50 vgg16 vgg19 xception 这

前期准备 1. 安装包,直接在终端上输入pip指令即可: # 发送浏览器请求 pip3 install requests # 文字识别 pip3 install pytesseract # 图片处理 pip3 install Pillow PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加下方的群去找免费管理员领取 可以免费领取源码.项目实战视频.PDF文件等 2. 新建项目 需要的模块安装好后,新建一个项目wordsDistinguish. 在项目包下新建三个.py文件 test_pytesse

实现效果: 该AI智能小程序目前集成了百度AI开放平台数十个AI服务产品功能,包括人脸识别.文字识别.表格识别.红酒识别.货币识别.地标识别.手势识别.商标识别.果蔬识别.菜品识别等图片识别功能,以及黑白图像上色.图片风格变换等图像处理的功能. 1 系统框架 小程序将常用功能按Ai技术分为五大类:文字识别.语音技术.图像技术.视频技术和自然语言处理(NLP),然后根据具体功能再进行细分.本文主要介绍百度AI开放平台计算机视觉方面服务产品的测试过程及效果.通过微信小程序实现API调用.小程序将用户

访问robots.txt发现 admin.php和login.php 在admin.php和login.php分别尝试注入 发现login.php页面存在注入,并且根据报错得知数据库类型为sqlite数据库 sqlite数据库注入参考连接 https://blog.csdn.net/weixin_34405925/article/details/89694378 sqlite数据库存在一个sqlite_master表,功能类似于mysql的information_schema一样.具体内容如下:

PyAutoGUI 不知道你有没有用过,它是一款用Python自动化控制键盘.鼠标的库.但凡是你不想手动重复操作的工作都可以用这个库来解决. 比如,我想半夜时候定时给发个微信,或者每天自动刷页面等操作,它能完全模拟手动操作,而你可以安心的刷剧了. 嗯,懒惰是程序员的美德. 安装pyautogui pip install pyautogui 键盘鼠标控制 >>> import pyautogui >>> screenWidth, screenHeight = pyauto

opencv3.1  +  python3.4 第一回合(抄代码,可实现):人脸识别涉及一个级联表,目前能力还无法理解. 流程:1.读取图像---2.转换为灰度图---3.创建级联表---4.对灰度图使用级联表方法过滤---5.迭代得到的结果依次标记出来---6.保存图像 完整代码: import cv2 #读取图片 img = cv2.imread('5.jpg') #转化为灰度图 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #特征级联表 face_

0.目录 1.前言 2.通过pymssql与数据库的交互 3.通过pyqt与界面的交互 4.UI与数据库的交互 5.最后的main主函数 1.前言 版本:Python3.6.1 + PyQt5 + SQL Server 2012 以前一直觉得,机器学习.手写体识别这种程序都是很高大上很难的,直到偶然看到了这个视频,听了老师讲的思路后,瞬间觉得原来这个并不是那么的难,原来我还是有可能做到的. 于是我开始顺着思路打算用Python.PyQt.SQLServer做一个出来,看看能不能行.然而中间遇到了

python3+虹软2.0的所有功能整合测试完成,并对虹软所有功能进行了封装,现提供demo主要功能,1.人脸识别2.人脸特征提取3.特征比对4.特征数据存储与比对其他特征没有添加 sdk 下载请戳这里 face_class.py 复制代码 from ctypes import * #人脸框 class MRECT(Structure): _fields_=[(u'left1',c_int32),(u'top1',c_int32),(u'right1',c_int32),(u'bottom1',

一.安装依赖库 pip install qrcode pillow image zxing pillow是python3中PIL的代替库,image是生成图版需要用到的库 安装image时报错“Could not install packages due to an EnvironmentError: [Errno 22] invalid mode ('wb') or filename”,没管,直接在pycharm的setting中安装就没报错了. 二.使用qrcode生成二维码 2.1 qrc

Python3+Dlib实现简单人脸识别案例 写在前边 很早很早之前,当我还是一个傻了吧唧的专科生的时候,我就听说过人脸识别,听说过算法,听说过人工智能,并且也出生牛犊不怕虎般的学习过TensorFlow,结果嘞,被虎啃得连渣都不剩!从此再也不敢接触算法和人工智能了... 但是!BUT!在自己经历的事情多了之后,在受打击到习以为常了之后, 在努力半天仍旧一事无成之后,你就会悟出一个道理  ——  老子从未成功过,又怕哪门子失败! 所以,对数学一窍不通的我,毅然决然的再次走上了一条不归路 ....

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一.说明 1.1 背景说明 上周在“Python3使用百度人脸识别接口识别高颜值妹子图片”中自己说到在成功判断颜值后,下截图片并不是什么难点. 直观感觉上确实如此,你判断的这个url适不适合下载,适合我就去下不适合就不去下,这算什么难点呢. 但事实经常没有想象的那么简单,所以决定去验证一下.结果再次证实自己想简单了,程序的编写和调试花了一周的业余时间,好在总算完成了. 1.2 程序编写过程说明 我以花瓣网http://huaban.com/favorite/beauty/入手,首先确定从beau

1.Python人工智能之图片识别,Python3一行代码实现图片文字识别 2.tesseract-ocr安装包和中文语言包 注意:

刚接触,啥子都不会,按着教程走 需求:识别图片中的文字信息环境:windows系统 开发语言:python3.5 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(一直没安装成功,好像没有对应的3.5的版本,要2.X的才行,不过这个可以跳过,不安装)网络通直接使用命令:pip

[本文出自天外归云的博客园] Windows下Anaconda+Tensorflow环境部署 1. 安装Anaconda. 2. 开始菜单 > 所有程序 > Anaconda 3 (64-bit) > Anaconda Prompt > 执行命令: conda create -n tensorflow python=3.5 至此创建了一个名字叫做tensorflow的虚拟环境,并指定了这个虚拟环境的python为3.5版本. 3. 激活虚拟环境,执行命令: activate ten

0.引言 利用python开发,借助Dlib库捕获摄像头中的人脸,提取人脸特征,通过计算欧氏距离来和预存的人脸特征进行对比,达到人脸识别的目的: 可以自动从摄像头中抠取人脸图片存储到本地,然后提取构建预设人脸特征: 根据抠取的 / 已有的同一个人多张人脸图片提取128D特征值,然后计算该人的128D特征均值: 然后和摄像头中实时获取到的人脸提取出的特征值,计算欧氏距离,判定是否为同一张人脸: 人脸识别 / face recognition的说明: wikipedia 关于人脸识别系统 / fac

1.前言 最近公司有个项目要写个程序自动识别客户提交照片里的二维码,一接到这个任务马上就想到了用Python这个万能的工具! 2.搜寻 首先在网上到处找了很多“灵感”,看看其他人都会用什么包来完成这个功能. 实现方法大体可分为下面几类: 1.用zbar 但zbar不支持python3,只好作罢,用python2的可参考:https://www.cnblogs.com/dcb3688/p/4241048.html 2.调用zxing项目 后面找这个zxing包,应用例程可见:http://www.