上节我们了解了可以直接利用 tesserocr 来识别简单的图形验证码。近几年出现了一些新型验证码，其中比较有代表性的就是极验验证码，它需要拖动拼合滑块才可以完成验证，相对图形验证码来说识别难度上升了几个等级。本节将讲解极验验证码的识别过程。
当拍摄的物品较小，景深较深时，相机的焦点只能放在较近或者较远的一处，图片的整个画面就不能保证完全清晰，多重聚焦的原理其实就是拼合，在画幅的不同处拍摄聚焦图片，将各个聚焦的内容拼合在一起，形成全聚焦的图片。
自动化（Automation）是指机器设备、系统或过程（生产、管理过程）在没有人或较少人的直接参与下，按照人的要求，经过自动检测、信息处理、分析判断、操纵控制，实现预期的目标的过程。自动化技术广泛用于工业、农业、军事、科学研究、交通运输、商业、医疗、服务和家庭等方面。采用自动化技术不仅可以把人从繁重的体力劳动、部分脑力劳动以及恶劣、危险的工作环境中解放出来，而且能扩展人的器官功能，极大地提高劳动生产率，增强人类认识世界和改造世界的能力。拍摄设备的自动化，更多的体现在后期的处理功能上，例如多张照片的综合处理，目的也是为了大大提高出片的效率。首先是，针对照片的多重聚焦，通常来讲，需要摄影师分别聚焦拍摄产品不同的位置，之后导入到PohtoShop中进行进一步处理。添加描述添加描述1、在PS中打开这两张图片，并将两张图片放在同一个图层面板中。添加描述2、同时选中选中“图层1”和“图层2”图层，点击“编辑”——“自动混合图层”。 添加描述3、弹出的窗口中，选中“堆叠图像”，点击确定。添加描述4、这时候，2张照片就堆叠出了一张清晰照的效果。我们再看看图层面板中的2个图层后面都带上了蒙版，如果觉得堆叠出来的图片局部地方不够理想，就可以利用恢复工具在蒙版上进行更加细致的修改。添加描述添加描述而自动化是简化了这个过程，通过软件的特定设置，直接针对不同部位完成对焦拍摄，拍摄结束就可以直接由软件完成多张照片的合成，达到图片清晰的效果。省去PS的过程，大大提高效率。另外一个技术是全景化图像，把相机环360度拍摄的一组或多组照片拼接成一个全景图像。全景虚拟现实（也称实景虚拟）是基于全景图像的真实场景虚拟现实技术，它通过计算机技术实现全方位互动式观看真实场景的还原展示。在播放插件（通常Java或Quicktime、activex、flash）的支持下，使用鼠标控制环视的方向，可左可右可近可远。使观众感到处在现场环境当中，好像面前就有一个实物产品一样。全景由于它给人们带来全新的真实现场感和交互式的感受。它可广泛应用于三维电子商务，如在线的房地产楼盘展示、虚拟旅游、虚拟教育等领域。同样的，自动化摄影省去人工合成部份，并且让产品基于同一个位置，拍摄不同的角度，精准完成全景化的360度图片拼合，给出效率又高质量又好的效果。浅谈自动化摄影的一些技术
很多网站的登陆都有验证码一项，而极验的方案就是应用的非常普遍。更多的场景是在反爬虫的对抗中，极客验证码更是首选。本次目标则是用程序来识别并通过极验验证码的验证。本次使用的是Python库是selenium库，Chrome浏览器，并配置好ChromeDriver。极验验证码官网为：https://auth.geetest.com/login/。它是一个专注于提供验证安全的系统，主要验证方式是拖动滑块拼合图像。若图像完全拼合，则验证成功，即表单成功提交，否则需要重新验证，如图所示：
今天的主角是滑动验证码，现在有很多网站使用了极验验证码来智能反爬虫,其中有一种是滑动验证码，具体来说就是拖动滑块来拼合图像，若图像完全拼合，则验证成功。下图是B站的登录验证码，便是采用了极验的滑动验证码，一起来看看如何破解吧！
1 滑动验证码的识别介绍 本节目标：用程序识别极验滑动验证码的验证，包括分析识别思路、识别缺口位置、生成滑块拖动路径、模拟实现滑块拼合通过验证等步骤。 准备工作：本次案例我们使用Python库是Selenium，浏览器为Chrome。请确保已安装Selenium库和ChromeDriver浏览器驱动。 了解极验滑动验证码： 极验滑动验证码官网为：http://www.geetest.com/ 验证方式为拖动滑块拼合图像，若图像完全拼合，则验证成功，否则需要重新验证，如图所示： image.png 接下来
当然，这完全也可以通过影视特效来完成——如果有一种技术能够用少量的素材创造出宏大的人群场景，那就可以满足需求，但前提是要非常逼真，天衣无缝。
使用ImageMagick再对某些TIFF图做转换时，偶尔会遇到这种情况 ··· [root@localhost lpf]# convert 780073.tif 780073.jpg ··· 调用命令之后，发现图片生成了两张，分别是780073-0.jpg 780073-1.jpg
本文实例为大家分享了python将两张图片生成全景图片的具体代码，供大家参考，具体内容如下
在前边的python接口自动化的时候，我们由于博客园的登录机制的改变，没有用博客园的登录测试接口。那么博客园现在变成了滑动验证登录，而且现在绝大多数的登录都变成这种滑动验证和验证码的登录验证机制。我们真的没有其他办法解决这种验证机制的登录了吗？真的是束手无策了吗？答案是:NO,今天宏哥教你如何用代码来模拟鼠标滑动，最终验证成功后，最后成功登录。那么怎么做了，思路了？？？
draw call是openGL的描绘次数（directX没怎么研究，但原理应该差不多） 一个简单的openGL的绘图次序是：设置颜色→绘图方式→顶点座标→绘制→结束。 每帧都会重复以上的步骤。这就是一次draw call
图像配准是将两张场景相关的图像进行映射，寻找其中的关系，多用在医学图像配准、图像拼接、不同摄像机的几何标定等方面，其研究也较为成熟。OpenCv中的stitching类就是使用了2007年的一篇论文（Automatic panoramic image stitching using invariant features）实现的。虽然图像配准已较为成熟，但其实其精度、鲁棒性等在某些场合仍不足够，如光线差异很大的两张图片、拍摄角度差异很大的图片等。2013年，Julio Zaragoza等人发表了一种新的图像配准算法Apap（As-Projective-As-Possible Image Stitching with Moving DLT），该算法的效果还是不错的，比opencv自带的auto-stitch效果要好。而2015年也有一篇cvpr是介绍图像配准（Non-rigid Registration of Images with Geometric and Photometric Deformation by Using Local Affine Fourier-Moment Matching），其效果貌似很牛，但没有源码，难以检验。本文简单介绍Apap。
最近做到相关的项目，由于项目使用html2canvas，但是不支持css mask属性，故，利用php后台来裁剪。
一个视图就是在屏幕上显示的一个矩阵块（比如图片、文字或者视频），它能够拦截点击以及触摸手势等用户输入。视图在层级关系中可以相互嵌套，一个视图可以管理他的所有所有子视图的位置。
导语 一个帖子在用户点进去观看之前，能被用户捕捉到的信息只有封面缩略图、标题、作者等少量信息，这些因素直接决定了用户是否愿意点击该帖。一个好的封面能明显提高用户的点击欲，而对于不少UGC内容的帖子，用户也不会去指定封面，这时智能提取封面就显得尤为重要。 对于资讯类App，从文章的配图中选择1-3张图片并裁剪出适合区域作为封面，是一种很常见的场景。这里会涉及到两个问题：如何从多张图片中选择质量较高的前几张图作为封面？挑选出来的图片宽高比可能与封面要求的比例不符，如何从图中裁剪出适合的区域呈现给用户？ 本
×××复习阶段，无聊弄点东西玩一下，实现功能有（控制浏览器访问学校校历，截图保存下来，通过图片处理，最终将其设置为桌面）：
这学期选了“多媒体系统导论”这门课，于是正好做了个PS的实验，老师比较严作业也就写的比较认真，发一下做封面这张壁纸的步骤吧。平台是Photoshop CC2015。（图片右下角是删去了带有自己名字的水印。
哪一个人脸识别 API 是最好的？让我们看看亚马逊的 Rekognition、谷歌云 Vision API、IBM 沃森 Visual Recognition 和 微软 Face API。
finecms栏目自定义字段添加图集怎么调用出来？已经上传两张图片了，点击可以预览图片，前端显示不了，如下图所示。调用栏目多图这个要涉及到二次开发，首先要先添加栏目自定义字段，设为文件的格式，然后
明白了HTTP请求的头信息后，我们还需要对请求地址有所了解。再者，HTTP GET请求是靠URL实现的，所以了解URL的构造，处理URL的重要性不言而喻。 在PHP中我们用parse_url()函数来
我使用了一个特殊的图片上传技巧，绕过PHP GD库对图片的转换处理，最终成功实现了远程代码执行。 事情是这样的。当时我正在测试该网站上是否存在sql注入漏洞，不经意间我在网站个人页面发现了一个用于上传头像的文件上传表单。开始时我并没指望在上传功能处发现漏洞，但我决定试试。 我上传了一个图片文件，通过截断http数据包，修改jpg图片的文件名后缀为php，然后继续上传。我惊讶的居然上传成功了，我几乎不敢相信这么简单的漏洞居然存在。于是我复制了图片url并且在浏览器上打开。进入我眼帘的是图片的二进制代码，这意味
下面说的 WordPress 技巧仅仅适合自己安装的 WordPress，并且版本在 2.6 以上。
前不久有朋友为了方便工作，问我“怎么把图片中的文字提取出来”，我当时就想到手机QQ扫一扫刚好可以实现这个功能，就让他先将图片传到手机，然后再用手机QQ扫一扫 。
12年前我入行三天.用table布局做了一个非常粗糙的网页.我说了一句话,”网页就是表格加文字加图片,图片分两种,插入图片和背景图片”.
今天推荐的这个ChatGPT系统，主要是绘画使用，不过我没测试，我看到群里有人安装上了还不错，大家若是喜欢的话，可以尝试安装。
本文目录 前言 API选择 腾讯云OCR 简介： 请求头： 返回内容 计费方式 调用注意事项 PHP源码分享 使用体验: 前言 前不久有朋友为了方便工作，问我“怎么把图片中的文字提取出来”，我当时就想到手机QQ扫一扫刚好可以实现这个功能，就让他先将图片传到手机，然后再用手机QQ扫一扫 告诉他之后，我也感觉有点不妥，要是一张两张还好，要是图片多了，一直把图片传到手机，用手机QQ扫是极其影响工作效率的，然后就去百度了下看看有没有那种在线识别的，居然没找到。于是乎，作为一个“程序员”，哪能被这些东西给难倒
按ctrl + u 查看源代码 可以看到有一个设置为白色的下一关的按钮，点击即可过关。
如今，随着技术的不断进步，“变脸”技术不再是四川喜剧的“独门武功”。运用机器学习的方法，我们同样可以实现人脸“融合”。当然这里说的人脸融合指的是将两个人的人脸照片进行融合，至于融合的比例，要按照自己的喜好来定。人脸融合的效果我们先看视频。
遵循的原则： 把同属于一个模块的图片进行合并 把大小相近的图片进行合并 把色彩相近的图片进行合并 综合以上凡是合并
卷积神经网络（五） ——面部验证与神经风格转换 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 本文主要讨论面部验证和神经风格转换两种技术，都是CNN的实际应用。 二、面部验证 1、人脸识别与面部验证
在一个月黑风高的白天，忽然间发现我敬爱的母校的教务系统外网访问权限开放了，本着一个被学校荼毒了好几年的苦逼学生的报复性心理，我决定去教务系统搞搞事情，毕竟啥事儿都怕个万一呢。
基于2-channel network的图片相似度判别 原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50098483 作者：hjimce 一、相关理论 本篇博文主要讲解2015年CVPR的一篇关于图像相似度计算的文章：《Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Networks》，本篇文章对经典的算法Siamese Networks 做了改进。学习这篇pape
安妮 夏乙 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Google最新亲儿子Google Pixel 2系列一发布，拍照效果的好评就已铺天盖地。 凭借着几乎毫无亮点的单摄像头，这款手机在D
实现拼图滑块验证，我觉得其中比较关键的一点就是裁剪图片，最起码需要裁剪出下面两张图的样子
结构相似性指标（structural similarity index，SSIM index）是一种用以衡量两张数位影像相似程度的指标。当两张影像其中一张为无失真影像，另一张为失真后的影像，二者的结构相似性可以看成是失真影像的影像品质衡量指标。相较于传统所使用的影像品质衡量指标，像是峰值信噪比（PSNR），结构相似性在影像品质的衡量上更能符合人眼对影像品质的判断。
在PHP+MYSQL架构网站运行过程中，往往会遇到各种性能问题影响，如MySQL、PHP、CPU、磁盘IO、缓存等，其中MySQL瓶颈就是最常见也最难解决的一种影响网站性能的因素；通常，我们会使用redis、memcached等缓存软件来缓存内容，这确实是最优的解决方案之一，但这需要网站程序的支持，然而多数常用网站程序并不支持或者不能完美支持这些缓存软件，今天我们就来谈谈如何通过MySQL自身的配置调整来优化MySQL性能，以缓解MySQL瓶颈问题。
图片读入程序中后，是以numpy数组存在的。因此对numpy数组的一切功能，对图片也适用。对数组元素的访问，实际上就是对图片像素点的访问。
例图：（若想用下面两张图可另存为图片，若保存的文件无后缀，添加后缀为.jpg即可）
再看绕过md5，由于是===，所以无法用0e开头的字符串绕过，但是可以用数组绕过，参考文章
今天弄了一天的关于文章的功能，其中主要卡在文章与标签的多对多的关系纠结中。卡了半天，终于算是解决了，不是很完美，但可以。
在项目开发中，在进行数据库表结构设计时，会根据业务需求以及业务模块之间的关系，分析并设计表结构，由于业务之间相互关联，所以各个表结构之间也存在各种联系，基本分为以下三种
1.环境搭建以及前置条件 1.前置环境： 1.mac 2.pycharm 3.python3 4.Anaconda 2.环境搭建： 1.官网下载并安装Anaconda 2.官网下载并安装pycharm 3.在pycharm中使用Anaconda 1.preference-->project-->project interpreter 2.将Anaconda的解释器当做一个project interpreter添加 4.下载assignment1作业项目并导入pycharm中，作业下载 。 5.下载数据
翻译自https://www.pyimagesearch.com 基于OpenCV（Python）的图片拼接和全景图构建。“缝合”两张有重叠区域的图来创建一张全景图。构建全景图利用到了计算机视觉和图像处理技术有：关键点检测、局部不变特征、关键点匹配、RANSAC(Random Sample Consensus，随机采样一致性)和透视变形。因为在处理关键点检测和局部不变性在OpenCV 2.4.X和OpenCV 3.X中有很大的不同，比如SIFT和SURF。这里将给出兼容两个版本的代码。在之后的博客会解决多张图片的拼接，而不仅仅只是针对两张图片。
作者：小郭学数据 源自：快学python 学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门[1] 今天写的是图像像素运算 outline 算术运算 加，减，乘，除 应用：调节亮度，调
6. 复制第二个图层“米扑2”为“米扑3”，输入文字“米扑科技公司”，调节字体颜色
将图片看成类型为uint8的像素矩阵，因此我们可以将两个像素矩阵进行加减乘除等一些列运算，这也被称为像素运算，像素运算包括两种：
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