前言: 收集了一点cms路径,打算在写一个.之前已经写了 有需要的可以自己翻我的博客 思路: 网站添加路径判断是否为200,并且无过滤列表中的字符 代码: import requests import threading import os us=[] ut=[] error=['404','不存在','无权限访问','403','D盾','没有','页面消失了'] okurl=[] noturl=[] user=input('url->>>') if os.path.exists('c

人脸检测及识别python实现系列(2)——识别出人脸 http://www.cnblogs.com/neo-T/p/6430583.html

人脸检测及识别python实现系列(6)——终篇:从实时视频流识别出“我” 终于到了最后一步,激动时刻就要来临了,先平复一下心情,把剩下的代码加上,首先是为Model类增加一个预测函数: #识别人脸 def face_predict(self, image): #依然是根据后端系统确定维度顺序 if K.image_dim_ordering() == 'th' and image.shape != (1, 3, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE): image = resize_im

人脸检测及识别python实现系列(5)——利用keras库训练人脸识别模型 经过前面稍显罗嗦的准备工作,现在,我们终于可以尝试训练我们自己的卷积神经网络模型了.CNN擅长图像处理,keras库的tensorflow版亦支持此种网络模型,万事俱备,就放开手做吧.前面说过,我们需要通过大量的训练数据训练我们的模型,因此首先要做的就是把训练数据准备好,并将其输入给CNN.前面我们已经准备好了2000张脸部图像,但没有进行标注,并且还需要将数据加载到内存,以方便输入给CNN.因此,第一步工作就是加载并

人脸检测及识别python实现系列(4)——卷积神经网络(CNN)入门 上篇博文我们准备好了2000张训练数据,接下来的几节我们将详细讲述如何利用这些数据训练我们的识别模型.前面说过,原博文给出的训练程序使用的是keras库,对我的机器来说就是tensorflow版的keras.训练程序建立了一个包含4个卷积层的神经网络(CNN),程序利用这个网络训练我的人脸识别模型,并将最终训练结果保存到硬盘上.在我们实际动手操练之前我们必须先弄明白一个问题——什么是卷积神经网络(CNN)? CNN(Conv

人脸检测及识别python实现系列(3)——为模型训练准备人脸数据 机器学习最本质的地方就是基于海量数据统计的学习,说白了,机器学习其实就是在模拟人类儿童的学习行为.举一个简单的例子,成年人并没有主动教孩子学习语言,但随着孩子慢慢长大,自然而然就学会了说话.那么孩子们是怎么学会的呢?很简单,在人类出生之前,有了听觉开始,就开始不断听到各种声音.人类的大脑会自动组织.分类这些不同的声音,形成自己的认识.随着时间的推移,大脑接收到的声音数据越来越多.最终,大脑利用一种我们目前尚未知晓的机制建立了一个

人脸检测及识别python实现系列(1)——配置.获取实时视频流 1. 前言 今天用多半天的时间把QQ空间里的几篇年前的旧文搬到了这里,算是完成了博客搬家.QQ空间里还剩下一些记录自己数学学习路线的学习日志,属于私人性质,不再搬运了.过完春节,快马加鞭地重修完高阶偏导数后,终于感觉到疲惫了,潜意识里觉得是时候做点东西了,一是练练手,二是换换脑子,用新鲜东西刺激一下自己,好把学习效率保持下去.于是,我选择了自己最感兴趣的人脸识别,期望能够通过摄像头识别出我自己来.正好,前两天济南新闻上说济南火车站

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

环境要求: Ubuntu17.10 Python 2.7.14 环境搭建: 1. 安装 Ubuntu17.10 > 安装步骤在这里 2. 安装 Python2.7.14 (Ubuntu17.10 默认Python版本为2.7.14) 3. 安装 git .cmake . python-pip # 安装 git $ sudo apt-get install -y git # 安装 cmake $ sudo apt-get install -y cmake # 安装 python-pip $ sud

使用python调用face++的API,调用detect功能,识别人脸 首先进入face++官网注册,获得API Key和API Secret.使用官网提供的免费python api调用功能,提供了人脸识别.比对.人体识别.证件识别等功能: python部分,安装numpy和opencv-python包: 代码(逻辑) ①读取图像; ②发送图像到服务器进行处理(使用detect功能); ③返回Json格式的数据; ④读取数据,获得人脸多个检测点的信息; ⑤处理信息,本例是将人脸位置框选,还具有

基于python语言的tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别 1   Abstract 验证码(CAPTCHA)的诞生本身是为了自动区分 自然人 和 机器人 的一套公开方法, 但是近几年的人工智能技术的发展,传统的字符验证已经形同虚设. 所以,大家一方面研究和学习此代码时,另外一方面也要警惕自己的互联网系统的web安全问题. Keywords: 人工智能,Python,字符验证码,CAPTCHA,识别,tensorflow,CNN,深度学习 2   Introduction 全自动区

一个小需求---实现车牌识别. 目前有两个想法 1. 调云在线的接口或者使用SDK做开发(配置环境和变异第三方库麻烦,当然使用python可以避免这些问题) 2. 自己实现车牌识别算法(复杂) 一开始准备使用百度云文字识别C++ SDK来做,发现需要准备curl.jsoncpp和OpenCV,并且curl和jsoncpp需要自己编译,很麻烦,所以换用了python来做,真的是顺畅简单. 1. 安装python环境(我用python3.7) python官网下载地址:https://www.pyt

# 首先pip install baidu-aip # SDK文档链接http://ai.baidu.com/docs#/Face-Python-SDK/top import base64 from aip import AipFace APP_ID = ' API_KEY = 'KZvxjNG1BI1eP4uubRADf9DT' SECRET_KEY = 'q1gIx1x0DU9shcBMrby0XDpvLG4yXhGL' client = AipFace(APP_ID, API_KEY, S

python机器学习模块安装 我的博客:http://www.cnblogs.com/wglIT/p/7525046.html 环境:SUSE Linux Enterprise 11 sp4  离线安装 说明:在安装dlib时依赖的基础 环境较多,先升级gcc,以适应c++ 11的使用:需要用到cmake编译工具,boost这个c++库,BLAS.python升级到2.7以上版本. #########################################################

# 识别python中DataFrame中的nanfor i in pfsj.index: if type(pfsj.loc[i]['WZML']) == float: print('float value is ${}'.format(pfsj.loc[i]['WZML'])) elif type(pfsj.loc[i]['WZML']) == str: print('str value is ${}'.format(pfsj.loc[i]['WZML'])) 结果: # 根据结果可知在Dat

原文出处: 林炳文(@林炳文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:Python27Libsite-packages中去, (2)pytesser:下载地址:http://code.google.com/p/pytesser/,(CSDN下载) 下载解压后直接放C:Py

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%(附源码) 转https://cloud.tencent.com/developer/article/1359073   11.11 智慧上云 云服务器企业新用户优先购,享双11同等价格 立即抢购 在这篇文章中: 人脸识别的过程 人脸识别分类 DeepFace 1.DeepFace的基本框架 2. 验证 3. 实验评估 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS

这是一个稍微复杂的demo,它的功能如下: 输入专利号,下载对应的专利文档 输入关键词,下载所有相关的专利文档 0. 模块准备 首先是requests,这个就不说了,爬虫利器 其次是安装tesseract-ocr,pytesseract 和 PIL 「用于识别验证码」 1. 模拟登陆 我们需要对 这个网站 专利检索及分析 进行分析,反复鼓捣之后发现,找不到下载链接? tell my why? 原来是没有登陆. 果然,登陆之后能够找到下载按钮,并手动下载成功. 注意到,在登陆和下载的同时,还需要输

(1)分别安装python-2.7.12.amd64.msipython-3.5.2-amd64.exe(python官网下载的)顺序无所谓(为了看着方便,我把安装路径修改统一了)(2)配置环境变量D:\p\Python\Python35\Scripts\;D:\p\Python\Python35\;D:\p\Python\Python27\Scripts\;D:\p\Python\Python27\(3)修改执行文件名称因为各自的pip.exe依赖于各自版本的python.exe,即:D:\p

搭建基于python +opencv+Beautifulsoup+Neurolab机器学习平台 By 子敬叔叔 最近在学习麦好的<机器学习实践指南案例应用解析第二版>,在安装学习环境的时候遇到一些问题,特此写个博客,希望可以帮助到有需要的人,同时也希望像我一样在摸索的人不要走太多的弯路,程序员应该多花时间在学习上,不应该把时间都浪费在折腾环境上面. 下载安装winpython 第一步,我们通过搜索引擎搜索到winPython,一般通过这个网站就可以下载,https://sourceforge.

python是一款应用非常广泛的脚本程序语言,谷歌公司的网页就是用python编写.python在生物信息.统计.网页制作.计算等多个领域都体现出了强大的功能.python和其他脚本语言如java.R.Perl 一样,都可以直接在命令行里运行脚本程序.本文给大家介绍一下如何在命令行里运行python脚本 工具/原料 python:CMD命令行:windows操作系统 方法/步骤 首先下载安装python,建议安装2.7版本以上,3.0版本以下,由于3.0版本以上不向下兼容,体验较差.   打开文