图片识别的技术到几天已经很成熟了,只是相关的资料很少,为了方便在此汇总一下(C#实现),方便需要的朋友查阅,也给自己做个记号. 图片识别的用途:很多人用它去破解网站的验证码,用于达到自动刷票或者是批量注册的目的,但我觉得它最吸引我的地方是可以让一些书写的东西,自动识别成电脑上的文字,比如说手拟的合同,修改过的书面论文或者是文档,每月的花费发票需要在电脑上录入或者是汇总信息,日记本上的文章要转移到电脑上等等,我们现在就不用再头痛把它们在电脑上敲写一遍了. 本文介绍两种比较主流和成熟的识别方式: 方

############################################################################################# ############################图片预处理以及图片裁剪########################################### #########################################################################

# 设定图片的shape格式为网络data层格式 transformer = caffe.io.Transformer({'data': net.blobs['data'].data.shape}) # 改变维度的顺序,由原始图片维度(width, height, channel)变为(channel, width, height) transformer.set_transpose('data', (2,0,1)) # 减去均值,注意要先将binaryproto格式均值文件转换为npy格式[此

神经网络构架:主要时表示神经网络的组成,即中间隐藏层的结构 对图片进行说明:我们可以看出图中的层数分布: input layer表示输入层,维度(N_num, input_dim)  N_num表示输入层的样本个数, input_dim表示输入层的维度, 即变量的个数 hidden layer1 表示第一个隐藏层,维度(input_dim, hidden_dim1input_dim表示输入层的维度,hidden_dim1示隐藏层的维度 hidden layer2 表示第二个隐藏层,维度(hidd

PyTorch 的数据增强 我们在安装PyTorch时,还安装了torchvision,这是一个计算机视觉工具包.有 3 个主要的模块: torchvision.transforms: 里面包括常用的图像预处理方法 torchvision.datasets: 里面包括常用数据集如 mnist.CIFAR-10.Image-Net 等 torchvision.models: 里面包括常用的预训练好的模型,如 AlexNet.VGG.ResNet.GoogleNet 等 深度学习模型是由数据驱动的,

简介 这里的生成式网络是广义的生成式,不仅仅指gan网络,还有风格迁移中的类自编码器网络,以及语义分割中的类自编码器网络,因为遇到次数比较多,所以简单的记录一下. 背景 1.像素和数字 图像处理目标一般就是RGB三色通道,原始图像解码后是0~255,这个矩阵传给matplotlib就可以直接绘图了,与此同0~1的图像matplotlib也是可以接受的,关于这点,我们来看看文档是怎么说的, Elements of RGB and RGBA arrays represent pixels of an

using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; using System.Runtime.InteropServices; namespace 图片识别 { public part

import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt # 使用'r'会出错,无法解码,只能以2进制形式读取 # img_raw = tf.gfile.FastGFile('E:\\myresource\\moutance.jpg','rb').read() img_raw = open('E:\\myresource\\moutance.jpg','rb').read() # 把二进制文件解码为uin

import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt def distort_color(image, color_ordering=0): ''' 随机调整图片的色彩,定义两种处理顺序. ''' if color_ordering == 0: image = tf.image.random_brightness(image, max_delta=32./255.) image = tf.image.

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

经过前面两篇博文的学习,我们已经训练好了一个caffemodel模型,并生成了一个deploy.prototxt文件,现在我们就利用这两个文件来对一个新的图片进行分类预测. 我们从mnist数据集的test集中随便找一张图片,用来进行实验. #coding=utf-8 import caffe import numpy as np root='/home/xxx/' #根目录 deploy=root + 'mnist/deploy.prototxt' #deploy文件 caffe_model=

版权声明:本文由柯灵杰原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/157 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community 一个优秀的图片组件应该具有这些特性:集并发控制,请求合并,下载,缓存,缓存自动淘汰,图片处理,动画的从数据源到图片显示的一站式解决方案.做到图片加载展示如丝般顺滑.支持autolayout和代码布局,提供了对网络图片.系统相册图片.本地图片的加载与现实的支持.经过实

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

Google在TensorFlow1.0,之后推出了一个叫slim的库,TF-slim是TensorFlow的一个新的轻量级的高级API接口.这个模块是在16年新推出的,其主要目的是来做所谓的“代码瘦身”.它类似我们在TensorFlow模块中所介绍的tf.contrib.lyers模块,将很多常见的TensorFlow函数进行了二次封装,使得代码变得更加简洁,特别适用于构建复杂结构的深度神经网络,它可以用了定义.训练.和评估复杂的模型. 这里我们为什么要过来介绍这一节的内容呢?主要是因为Ten

前言 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. GitHub上有大神总结的非常好的源码及博客,链接如下 GitHub: https://github.com/zhengwh/captcha-svm https://github.com/zhengwh/captcha-tensorflow 博客:htt

图片预处理 图片生成器ImageDataGenerator keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center=False, samplewise_center=False, featurewise_std_normalization=False, samplewise_std_normalization=False, zca_whitening=False, zca_epsilon=1e-6, rotation_ran

一.单个图片进行分类 这个比较简单,在*.bat文件中输入以下代码: @echo off set BIN_DIR=D:\caffe\caffe-windows\Build\x64\Release set DEPLOY_DIR=D:\gaokun\caffe_train_test_tool set CAFFEMODEL_DIR=D:\ChineseCharacterdata\caffemodel\HCL_1_800_HWDB_Train_3232 set MEAN_DIR=D:\ChineseCh

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

经过前面两篇博文的学习,我们已经训练好了一个caffemodel模型,并生成了一个deploy.prototxt文件,现在我们就利用这两个文件来对一个新的图片进行分类预测. 我们从mnist数据集的test集中随便找一张图片,用来进行实验. #coding=utf-8 import caffe import numpy as np root='/home/xxx/' #根目录 deploy=root + 'mnist/deploy.prototxt' #deploy文件 caffe_model=

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Selenium Selenium是一个Web的自动化测试工具,最初是为网站自动化测试而开发的,类型像我们玩游戏用的按键精灵,可以按指定的命令自动操作,不同是Selenium 可以直接运行在浏览器上,它支持所有主流的浏览器(包括PhantomJS这些无界面的浏览器). Selenium 可以根据我们的指令,让浏览器自动加载页面,获取需要的数据,甚至页面截屏,或者判断网站上某些动作是否发生. Selenium 自己不带浏览器,不支持浏览器的功能,它需要与第三方浏览器结合在一起才能使用.但是我们有时