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20行 Python 代码实现验证码识别

在Debian/Ubantu Linux下直接通过apt安装： $sudo apt-get install python-imaging Max和其他版本的Linux可以直接使用easy_install...对于彩色背景的验证码：每个像素都可以放在一个5维的空间里，这5个维度分别是，X,Y,R,G,B，也就是像素的坐标和颜色，在计算机图形学中，有很多种色彩空间，最常用的比如RGB，印刷用的CYMK，还有比较少见的...在二值化图象的时候把大于某个临界灰度值的像素灰度设为灰度极大值，把小于这个值的像素灰度设为灰度极小值，从而实现二值化（一般设置为0-1）。...在python中调用pytesser模块，pytesser又用tesseract识别图片中的文字。...另外如果现在都是从PIL库中运入Image，没有使用Image模块，所以需要把pytesser.py中的import Image改为from PIL import Image, 其次还需要在pytesser

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Python验证码识别：利用pytesser识别简单图形验证码

在Debian/Ubantu Linux下直接通过apt安装： $sudo apt-get install python-imaging Max和其他版本的Linux可以直接使用easy_install...对于彩色背景的验证码：每个像素都可以放在一个5维的空间里，这5个维度分别是，X,Y,R,G,B，也就是像素的坐标和颜色，在计算机图形学中，有很多种色彩空间，最常用的比如RGB，印刷用的CYMK，还有比较少见的...在二值化图象的时候把大于某个临界灰度值的像素灰度设为灰度极大值，把小于这个值的像素灰度设为灰度极小值，从而实现二值化（一般设置为0-1）。...在python中调用pytesser模块，pytesser又用tesseract识别图片中的文字。...另外如果现在都是从PIL库中运入Image，没有使用Image模块，所以需要把pytesser.py中的import Image改为from PIL import Image, 其次还需要在pytesser

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    【干货】计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理

    ▌将图像转换为灰度图像： 我们使用convert()方法来实现图像的灰度转化 Convert()函数会根据传入参数的不同将图片变成不同的模式，通过相关资料我们知道PIL中有九种不同模式。...在PIL中，从模式“RGB”转换为“L”模式是按照下面的公式转换的： L = R * 299/1000 + G * 587/1000+ B * 114/1000 模式“P”为8位彩色图像，它的每个像素用...人的肉眼对视频的Y分量更敏感，因此在通过对色度分量进行子采样来减少色度分量后，肉眼将察觉不到的图像质量的变化。...在PIL中，从模式“RGB”转换为“I”模式是按照下面的公式转换的： I = R * 299/1000 + G * 587/1000 + B * 114/1000 模式“F”为32位浮点灰色图像，它的每个像素用...在PIL中，从模式“RGB”转换为“F”模式是按照下面的公式转换的： F = R * 299/1000+ G * 587/1000 + B * 114/1000 我们以灰度图像为例，将目标图像转换成灰度图像

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    Python图像灰度变换及图像数组操作

    在上一篇python基本图像操作中,当载入图像时,通过调用 array() 方法将图像转换成NumPy的数组对象。NumPy 中的数组对象是多维的,可以用来表示向量、矩阵和图像。...在转为数组的过程中我们可以设定数据类型，同时灰度图的图像数组也是有意义的：# -*- coding: utf-8 -*-from PIL import Imagefrom pylab import *#...，所以形状元组只有两个数值*array()变换的相反操作可以使用PIL的fromarray()完成，如im = Image.fromarray(im)图像数组的简单应用——灰度变换：灰度图像：灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像...之前已经使用过很多次了，使用python可以通过使用convert(‘L')来获得灰度图灰度变换：#-*- coding: utf-8 -*-from PIL import Imagefrom pylab...0 255 0 255 100 200 0 255可以比较明显的看到灰度变换的结果，，第二张图被反相显示，第三张图像的暗部变亮，亮部变暗，其值被限制在100到200之间，其中最后一张图像通过二次函数变换使较暗的像素值变得更暗

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    利用pytesser识别图形验证码

    对于彩色背景的验证码：每个像素都可以放在一个5维的空间里，这5个维度分别是，X,Y,R,G,B，也就是像素的坐标和颜色，在计算机图形学中，有很多种色彩空间，最常用的比如RGB，印刷用的CYMK，还有比较少见的...在二值化图象的时候把大于某个临界灰度值的像素灰度设为灰度极大值，把小于这个值的像素灰度设为灰度极小值，从而实现二值化（一般设置为0-1）。...在python中调用pytesser模块，pytesser又用tesseract识别图片中的文字。...，或者解压到python安装目录的Libsite-packages下，并将其添加到path环境变量中，不然在导入模块时会出错。...另外如果现在都是从PIL库中运入Image，没有使用Image模块，所以需要把pytesser.py中的import Image改为from PIL import Image, 其次还需要在pytesser

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    Python 图像数组变换及手绘效果实现

    文章目录 一、图像的RGB色彩模式 图像一般使用RGB色彩模式，即每个像素点的颜色由红R绿G蓝B组成 RGB三个颜色通道的变化和叠加得到各种颜色，其中红绿蓝的取值范围都是0-255 RGB形成的颜色包括了人类视力所能感知的所有颜色...二、Python的PIL库 PIL，Python Image Library PIL库是一个具有强大图像处理能力的第三方库 在Anaconda 中是已经安装好的，命令行下安装方法： pip install...pillow # 用到的第三方库 from PIL import Image # Image是PIL库中代表一个图像的类(对象) import numpy as np 三、图像的数组表示 图像是一个由像素组成的二维矩阵...import Image import numpy as np # 调用convert('L') 将一个彩色图片变成灰度值的图片 a = np.array(Image.open(r'D:\test...作者：叶庭云 微信公众号：修炼Python CSDN：https://yetingyun.blog.csdn.net/ 本文仅用于交流学习，未经作者允许，禁止转载，更勿做其他用途，违者必究。

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    图片转字符画

    运行平台： Windows Python版本： Python3.6 IDE： Sublime Text 一、实验原理 字符画是一系列字符的组合，我们可以把字符看作是比较大块的像素，一个字符能表现一种颜色...（来自互动百科) 我们利用下面的公式将像素的RGB值转换成灰度值： gray ＝ 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b 用不同的字符代表不同的灰度值，字符的种类和数量可以根据自己需要的效果进行调整...lI;:,\"^`'. ") 二、准备 接下来我将用两种方式来进行图片的读取和转换，需要用到两个库： PIL PIL是一个Python图像处理的库，使用以下命令安装： pip install pillow...使用下面命令安装： pip install opencv-python 三、 实现 此处以BadApple中的一帧作为原图： ?...") WIDTH = 120 HEIGHT = 60 # 将256个灰度值映射到字符列表中的字符 def get_char_from_pixel(r,g,b,alpha = 256):

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    python计算机视觉编程——第一章（基

    PIL库已经集成在Anaconda库中，推荐使用Anaconda，简单方便，常用库都已经集成。...变换函数：图像中像素值的累积分布函数（cdf），将像素值的范围映射到目标范围的归一化操作 下面的函数是直方图均衡化的具体实现： def histeq(im,nbr_bins=256): """ 对一幅灰度图像进行直方图均衡化...一兆像素的图像具有百万维。由于图像具有很高的维数，在许多计算机视觉应用中，我们经常使用降维操作。PCA 产生的投影矩阵可以被视为将原始坐标变换到现有的坐标系，坐标系中的各个坐标按照重要性递减排列。...在本书接下来的章节中，我们将使用 with 语句处理文件的读写操作。这是 Python 2.5 引入的思想，可以自动打开和关闭文件（即使在文件打开时发生错误）。...该数组表示以一个像素为中心时，使用哪些相邻像素。 在这种情况下，我们在 y 方向上使用 9 个像素（上面 4 个像素、像素本身、下面 4 个像素），在 x 方向上使用 5 个像素。

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    【技术分享会】Python Opencv图像处理基础（下）

    使用蒙版 完整的notebook文档：https://github.com/IBBD/IBBD.github.io/blob/master/python/python-opencv-guidelines.ipynb...图像二值化 灰度图是通道数为1的图像，每个像素点的值的取值范围是0-255（np.uint8)，白色为255，黑色为0，中间的取值为灰色。不过有时只有灰度图还不够，还需要处理成只有黑白两种颜色的图像。...图像运算与二值运算 ---- 要让灰度图像变暗，只要让每个像素的值减少即可，例如直接将像素值减半。...裁剪，缩放与旋转 ---- 裁剪在pillow中是有一个专门的方法的，不过在opencv中并不需要，使用numpy的语法就能解决： # 裁剪 img = cv2.imread(path) img_crop...logo = cv2.imread('images/test.png') display(cv2_pil(logo)) logo.shape 我们把上面这个logo作为蒙版： 上面的蒙版是一个灰度图

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    字符型验证码识别

    2. pillow Python传统的图像处理库PIL(Python Imaging Library )，可以说基本上是Python处理图像的标准库，功能强大，使用简单。...4.1 灰度化 一张图片由很多像素点构成，一个像素点的颜色是由RGB三个值来表现的 R=G=B 这个值就叫做灰度值 白色255 黑色0 R * 0.3 +G * 0.59 + B * 0.11 from...4.2 二值化 先灰度在二值化 利用一个阈值来判断一个图像的像素点是0还是255，小于阈值像素点就变为0，大于阈值像素点编程255 常用阈值选择的方法是： 灰度平局值法：取127 （0~255的中数，...（0+255）/2 = 127） 平均值法： 计算像素点矩阵中的所有像素点的灰度值的平均值avg from PIL import Image def binazing(image): '''...4.3 降噪 经过了二值化处理，整个图片像素就被分为了两个值0和255， 如果一个像素点是图片或者干扰因素的一部分，那么她的灰度值一定是0（黑色），如果一个点是背景，其灰度值应该是255，白色 所以对于孤立的噪点

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    自动化测试中几种常见验证码的处理方式及如何实现？

    3 保留一个资源有点验证码实则就是图片资源；其实就是在制定的文件夹资源库中随机抽取一张，那么只需要将服务器上的所有图片删除，仅保留一张即可；说白了就相当于固定验证码。...，将其根目录添加到path环境变量中：图片4.5 识别原理基本思路是通过图片降噪、图片切割等，输出图像文本；图片降噪就是将图片中一些不需要的信息去除，比如背景、干扰像素、干扰线等。...，将大于某个临界灰度值的像素灰度设置为灰度的极大值，把小于这个值的像素灰度设为灰度的极小值，取值范围一般为0-1；二值化算法不同，可分固定阈值和自适应阈值，比如这个固定阈值如下（使用image02.jpg...，或者将图片转成黑白；我们在以上代码继续添加：from PIL import ImageEnhanceimg_enh = ImageEnhance.Contrast(img_03)img_enh01 =...中使用add_cookie()方法将用户名和密码等登录信息写入浏览器的cookie中，再次登录时直接读取浏览器cookie即可。

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    python---PIL库图像处理

    这里主要说的是PIL， PIL(Python Image Library)是python的第三方图像处理库，但是由于其强大的功能与众多的使用人数，几乎已经被认为是python官方图像处理库了。...PIL历史悠久，原来是只支持python2.x的版本的，后来出现了移植到python3的库pillow 所以直接给你电脑安装pillow就可以使用了 pip install pillow 首先先获取图片...将图片转换为灰度值图像用convert函数： 代码： from PIL import Image image = Image.open('lufei.png') m = image.convert('...将图片保存则用save函数： m.save('lefei.png') 如果想将灰度值还原为rgb的格式，只需要底下在写一条句子，将L换成RGB 将灰度值反相，可以得到一种不一样的效果，将灰度值转为矩阵...对图片的像素操作，强化像素的效果： 左边为像素值*1.5，中间原图，右边*2.5的效果比较 ?

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    快速入门网络爬虫系列 Chapter15 | 验证码识别

    Google主导 在验证码识别中，使用Python的封装版本pytesseract 1、pytesseract 官网：https://pypi.python.org/pypi/pytesseract...利用PIL中函数，我们可以从大多数图像格式的文件中读取数据，然后写入最常见的图像格式文件中 PIL中最重要的模块为Image 我们要先安装PIL：pip install Pillow-7.1.1-...在实际中，我们通常的预处理步骤为： 1、灰度化 2、二值化 3、去噪 图像处理一般指数字图像处理。...数字图像是指工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过摄像得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值 在计算机中，按照颜色和灰度的多少可以将图像分为二位图像，灰度图像、索引图像和真彩色RGB图像四种基本类型...“0”代表黑色，“1”代表白色 由于每一个像素（矩阵中每一个元素）取值仅有0，1两种可能，所以计算机中二值图像的数据类型通常为1个二进制位 3.2、灰度图像 灰度图像矩阵元素的取值范围通常为[0,255

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    基于python实现图片转字符画代码实例

    将图片转为单通道 2. 获取每个像素的亮度值 3. 近似亮度值的像素点使用同一个字符替换 4. 将替换后的字符串（字符画）保存为文本 下面我们一步一步使用python实现。 1....创建一个字符集，用于将像素值映射到字符 上面我们将图片映射为灰度图就是想后续相似灰度的像素使用同一个字符进行替换。我们都知道灰度值区间是0--255。黑色为0，白色为255。...所以，这里我们的替换原则是：灰度值越低，使用展示越密集的字符；灰度值越高，使用越稀疏的字符。...那我们就需要使用Pillow库的draw功能了。 同样的思路，只是这里获取的像素值是原图原始的rgb值，另外需要将文字绘制到对应位置。 同样，下面我们一步一步使用python实现。 1....创建字符画ImageDraw Python图像处理库PIL的ImageDraw模块提供了图像对象的简单2D绘制。我们可以使用ImageDraw创建新的图像，在整个图像上自己绘制字符。

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    如何使用Python将图像转换为NumPy数组并将其保存到CSV文件？

    在本教程中，我们将向您展示如何使用 Python 将图像转换为 NumPy 数组并将其保存到 CSV 文件。...在本文的下一节中，我们将介绍使用 Pillow 库将图像转换为 NumPy 数组所需的步骤。所以，让我们潜入！ 如何将图像转换为 NumPy 数组并使用 Python 将其保存到 CSV 文件？...然后我们打开一个名为 image.jpg 的图像文件，使用 PIL 库中的 Image.open（） 方法。该方法返回一个 Image 对象。...之后，图像对象已使用 NumPy 库中的 np.array（） 方法转换为 NumPy 数组。生成的数组包含图像的像素值。...结论 在本文中，我们学习了如何使用 Python 将图像转换为 NumPy 数组并将其保存到 CSV 文件。

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    隐藏在【python】代码中的诗意 -- 利用字符复现照片

    我们将利用 Python 的一些基本库和技巧，将照片转换成字符画——这些字符看起来像图像的像素，通过巧妙地排列组合，就能“复原”原图了，接下来让我看看它到底是怎么实现的。...NumPy：它是一个强大的科学计算库，用来处理数组和矩阵，在我们的字符画转换中很有用。 安装完这些库后，咱们就可以开始我们的“绘画”之路了。 第二章：加载照片 好了，工具准备完毕。...第四章：将灰度值映射为字符 现在我们已经有了灰度图，每个像素的亮度值都在 0（黑色）到 255（白色）之间。那么，如何将这些灰度值映射成不同的字符呢？...例如： 空格（' '）表示最亮的部分（白色） 点（'.'）表示稍微暗一点的区域 字母（'@'）和其他字符则代表越来越暗的区域（接近黑色） 我们为每个灰度值选一个字符，越亮的区域使用空格，越暗的区域则用更密集的字符...通过这篇简单的教程，你已经学会了如何使用 Python 将照片转化为有趣的字符画了！是不是很酷？你不仅学到了图像处理的基础知识，还学会了如何将数字世界的图像“转化”为另一种艺术形式。

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