学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门[1] outline 图像二值化 二值图像 图像二值化方法 OpenCV相关API使用 图像二值化 1.二值图像 二值图像就是将灰度图转化成黑白图，没有灰，在一个值之前为黑，之后为白 2.二值化方法 全局阈值 对整幅图像都是用一个统一的阈值来进行二值化 局部阈值 像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值 3.OpenCV中图像二值化方法 二值化函数threshold 函数原型 关于常见的阈值使用方法如下表 OTSU（最大类间方差
在我们进行自动化测试的过程中，免不了要在登录时遇到验证码，很多时候我们都是只能找开发要万能验证码或者暂时关闭验证码这个功能，但是有时候我们必须要验证码是否能够正常生成，所以在这个时候，我们需要做的就是输入验证码，但是验证码这个东西是随机生成的，不是每一次都一样，所以我们还是需要识别然后输入，脚本是没有眼睛的，只能通过代码来进行识别，所以本文就来给大家介绍一下如何使用Python来轻松识别数字验证码。
最近经常被要求手机拍摄考试卷，但是拍摄完之后，跟实际的黑白考试卷有很大的色差，打印出来之后背景就变成了灰色，看着很不舒服。于是我想起了好久以前，我用过的一个软件叫全能扫描王，发现它里面是有去除这种文本底色的功能的，但是有时候也很坑！我就想手动写一个简单python程序来实现。最终我写出的程序测试效果如下：
各位在企业中做Web漏洞扫描或者渗透测试的朋友，可能会经常遇到需要对图形验证码进行程序识别的需求。很多时候验证码明明很简单（对于非互联网企业，或者企业内网中的应用来说特别如此），但因为没有趁手的识别库，也只能苦哈哈地进行人肉识别，或者无奈地放弃任务。在这里，我分享一下自己使用Python和开源的tesseract OCR引擎做验证码识别的经验，并提供相关的源代码和示例供大家借鉴。 一、关于图形验证码识别与tesseractOCR 尽管多数图型验证码只有区区几个数字或字母，但你可能听说了，在进行机器识别的过程
图像二值化是指将图像上像素点的灰度值设定为0或255，即整个图像呈现明显的黑白效果的过程。
完整的notebook文档：https://github.com/IBBD/IBBD.github.io/blob/master/python/python-opencv-guidelines.ipynb
OpenCV是一个C++库,目前流行的计算机视觉编程库,用于实时处理计算机视觉方面的问题,它涵盖了很多计算机视觉领域的模块。在Python中常使用OpenCV库实现图像处理。
作为图像识别的入门篇，主要是介绍opencv处理图像的常用功能，实现一个简单的功能：识别合同扫描件的文本行。
该图片来源于百度图片，如果侵权，请联系我删除！图片仅用于知识交流。本文只是为了告诉大家：python其实有很多黑科技(牛逼的库)，我们既可以用python处理工作中的一些事儿，同时我们也可以利用python做一些有趣的事儿。
本部分介绍的两个思路都是基于opencv来实现，不涉及深度学习相关内容（需要安装opencv-python库，参见 OpenCV-Python，计算机视觉开发利器）。基本思想是读入一张照片图，然后通过各种变换转化成素描图。为了演示方便，我们先找来一张小姐姐的照片作为实验素材。
ocr图片识别通常可以利用tesserocr模块，将图片中内容识别出来并转换为text并输出
图片验证码算是网络数据采集上的一道拦路虎，虽然有诸多公开的ORC接口、云打码平台，一旦大规模应用起来，还是内部写程序进行识别处理比较好。
在开发爬虫的过程中会遇到一种常见的反爬措施，验证码。验证码（CAPTCHA）是“Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart”（全自动区分计算机和人类的图灵测试）的缩写，是一种区分用户是计算机还是人的公共全自动程序。
我们上篇文章完成了对TT下视摄像头的测试，以及相应的使用了内置的RC指令，完成了对飞行器的实时控制。
这里使用了 pytesseract 来进行验证码识别，它是基于 Google 的 Tesseract-OCR ，所以在使用之前需要先安装 Tesseract-OCR。使用 PIL 来进行图像处理。pytesseract 默认支持 tiff、bmp 图片格式，使用 PIL 库之后，能够支持 jpeg、gif、png 等其他图片格式；
例子02是ayoungprogrammer博客上参考作者原版C++代码和思路，然后改造成python版本的，先在本地运行成功之后，然后加上自己的理解，给大多数核心代码加上了详细的中文注释，并在每一个关键阶段都会弹出具体的窗体展示识别流程，这样便于大家更能详细的看到核心部分的细节，感兴趣的同学，可以自己在再尝试加一些更细部分的debug弹窗。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类、目标检测应用。
识别验证码，需要先对图像进行预处理，去除会影响识别准确度的线条或噪点，提高识别准确度。
来源： j_hao104 my.oschina.net/jhao104/blog/647326 一、探讨 识别图形验证码可以说是做爬虫的必修课，涉及到计算机图形学，机器学习，机器视觉，人工智能等等高深领域…… 简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。计算机涉及到的几何图形处理一般有 2维到n维图形处理，边界区分，面积计算，体积计算，扭曲变形校正。
这一系列的文章已经写了第二篇了，所以这个系列将会转变为连载文章，每当我有什么新的发现，都会更新。
预备知识分为两块，分别是：软件+硬件。相应的知识体系在下面的思维导图中有所体现。
一、探讨 识别图形验证码可以说是做爬虫的必修课，涉及到计算机图形学，机器学习，机器视觉，人工智能等等高深领域…… 简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。计算机涉及到的几何图形处理一般有 2维到n维图形处理，边界区分，面积计算，体积计算，扭曲变形校正。对于颜色则有色彩空间的计算与转换，图形上色，阴影，色差处理等等。 在破解验证码中需要用到的知识
最近在用 OpenCV 识别棋盘棋子，基本的思路是这样的：先转灰度，再做高斯模糊和二值化，此时棋盘格上有的有棋子，有的无棋子；通过迭代腐蚀，消去棋子，再迭代膨胀回来，就得到了一个纯净的棋盘；识别棋盘，标定位置，对原图做透视变换、仿射变换，得到矩形棋盘；利用霍夫圆形检测或轮廓检测取得棋子；借助于机器学习识别棋子，最终得到对弈局面。
（1）图像验证码：这是最简单的一种，也很常见。就比如CSDN登录几次失败之后就会出验证码。
Scipy 的图像处理模块提供了许多功能，用于读取、处理和分析图像。在本篇博客中，我们将深入介绍 Scipy 中的图像处理功能，并通过实例演示如何应用这些工具。
(1) Halcon Python接口使用文档(官网说明已经告诉你在下面pdf的Part IV)，打开pdf从13章节开始介绍；
上一篇文章小编给大家讲解了需求分析和实现思路，Python项目实战篇——常用验证码标注和识别(需求分析和实现思路)，这篇文章继续沿着上一篇文章的内容，给大家讲解下数据采集/预处理/字符图切割内容。
后面需要将相应算法翻译到C++环境中，而Skimage没有对应的C++版本，为了确保python算法和C++算法结果的一致性，需要进行迁移，因而打算使用OpenCV来重写去除孤立小区域的代码。代码如下：
图片验证码采用加干扰线、字符粘连、字符扭曲方式来增强识别难度，对于以上类型的验证码均不支持。 支持的弱验证码如下：
像素值高于阈值时，给这个像素赋予一个新值（可能是白色），否则我们给它赋予另外一种颜色（也许是黑色）。这个函数就是 cv2.threshhold()。这个函数的第一个参数就是原图像，原图像应该是灰度图。第二个参数就是用来对像素值进行分类的阈值。第三个参数就是当像素值高于（有时是小于）阈值时应该被赋予的新的像素值。 OpenCV提供了多种不同的阈值方法，这是有第四个参数来决定的。这些方法包括： • cv2.THRESH_BINARY • cv2.THRESH_BINARY_INV • cv2.THRESH_TRUNC • cv2.THRESH_TOZERO • cv2.THRESH_TOZERO_INV
,本文属于转载博客，感谢原创：BP神经网络:图片的分割和规范化:《Python》系列。
在本文中，我将带您了解图像处理的一些基本功能。特征提取。但是这里我们需要更深入的数据清理。但是数据清理是在数据集，表格，文本等上完成的。如何在图像上完成？
在上一篇中记录了，如何配置opencv环境的问题。本篇则记录对灰度图像进行一些常规处理。
了解了机器学习的基础知识后我们便正式进入机器学习的实践领域，通过实践来了解机器学习到底都在做些什么，首先要进行的一项重要工作便是数据预处理。日常生活中的数据有文字、图像、音频等多种形式，但熟悉计算机的同学都知道它们在计算机中会以01二进制的形式存在。那么以后在机器学习中最常接触的便是“一行一样本、一列一特征”的数据样本矩阵。
来源：DeepHub IMBA本文4300字，建议阅读8分钟展示梯度提升模型下表格数据中的数字和分类特征的各种编码策略之间的基准测试研究的结果。 为梯度提升学习选择默认的特征编码策略需要考虑的两个重要因素是训练时间和与特征表示相关的预测性能。Automunge库是处理表格数据常用的库，它可以填充空值，也可以进行分类的编码和归一化等操作，默认的境况下Automunge对分类特征进行二值化处理，并对数值特征进行z-score归一化。本文将通过对一系列不同数据集进行基准测试来验证这些默认值是否是最优化的选项。
为梯度提升学习选择默认的特征编码策略需要考虑的两个重要因素是训练时间和与特征表示相关的预测性能。Automunge库是处理表格数据常用的库，它可以填充空值，也可以进行分类的编码和归一化等操作，默认的境况下Automunge对分类特征进行二值化处理，并对数值特征进行z-score归一化。本文将通过对一系列不同数据集进行基准测试来验证这些默认值是否是最优化的选项。
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投简历、找工作这些事都需要证件照，有些还要求证件照背景颜色、尺寸大小，本文分享一下如果通过Python OpenCV来实现照片裁剪和更换背景色
绘制ROC曲线主要基于python 的sklearn库中的两个函数，roc_curv和auc两个函数。roc_curv 用于计算出fpr（假阳性率）和tpr（真阳性率）auc用于计算曲线下面积，输入为fpr、和tpr
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 最近遇到一个问题，如何读取仪表中的指针指向的刻度 解决方法有多种，比如，方案一：模板匹配+边缘检测+霍夫直线检测，方案二：神将网络（CNN）目标定位等， 其中CNN就有点麻烦了，需要一定数量的训练样本，太麻烦，而方案一太普通，最后我采用了方案三， 方案三:模板匹配+k-means+直线拟合 具体做法如下： 首先说一下模板匹配，它是OpenCV自带的一个算法，可以根据一个模板图到目标图上去寻找对应位置，如果模板找
昨天介绍的BinaryConnect提出将浮点权重量化到1bit，提出了完整的量化权重训练/测试流程，并且从带噪声权重的角度来解释了量化权重。但这种方法还有一个缺点，即并没有对激活函数进行量化，所以Bengio大神在2016年发表了这篇Binary Neural Network，论文原文和代码链接见附录。
最近一直在用PyQT跟python-opencv做开发，正好需要固定阈值二值化，于是我就随手写下了如下的代码片段：
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