滑动验证码缺口识别 slide_01 识别范围 网易滑块验证以及类似此类滑块 识别原理 根据opencv边缘检测, 用滑块的周围线条去匹配背景图中的滑块区域线条。 对比图片误差比较大,只匹配线条成功率很高 slide_02 识别范围 极验系的滑块验证以及类似此类滑块 识别原理 根据原图与缺口图对比色差, 因为原图与缺口图只有滑块缺口位置颜色偏差比较大 捐助 如果此项目帮到了你,还请不忘star,以及赞助一杯咖啡 支付宝 微信

官网下载太慢，先存着

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python利用opencv基于模板匹配对喷码字符进行分割与识别，含有喷码字符的处理连接，分割与模板匹配识别，识别度较高，运行库都在requestments.txt中

烟丝检测分割代码，基于python和opencv实现，可以实现图片中烟丝的检测（并过滤细小颗粒），并计算出烟丝的面积和宽度属性。

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解压文件后，输入命令（pip install ”位置“ ）即可安装

编写Python程序实现以下功能： 1、 读入一幅图像。 2、 使用两种不同的方法分别向图像中添加噪声。 3、 输出一幅标注噪声区域的二值图像，背景为黑色，噪声区域为白色。 4、 使用三种滤波方法对上述添加了噪声的图像进行滤波处理。 5、 分别保存滤波处理后的图像。 撰写实验报告，将上述处理的原理与处理流程进行介绍； 添加原图、加入噪声的图像、描述噪声位置的二值图像以及三种滤波方法分别处理后的图像； 最终对处理结果进行分析，并附加程序。

OpenCV-python haar分类器人脸识别 详细介绍 https://gitee.com/Wind_to_valley/open-cv-face-recognition

首先让我祭出一张数学王子高斯的照片，这位印在德国马克上的神人有多牛呢? 他是近代数学的奠基人之一，与牛顿, 阿基米德并称顶级三大数学家，随便找一个编程语言的数学库，里面一定有和他名字相关的一堆函数。 开始正文之前，让我们再来膜拜一下19岁的高斯如何用一把圆规和没有刻度的尺子画出正十七边形。 下面我就拿高斯这张肖像画作为示例如何用Python将他帽子的颜色换了。 计算机分析图片不可能像人类的肉眼一样进行观察，再用右脑进行思考，它能识别的只有数字，下面我们从计算机的角度来对图片做一个简单的认知。 机器的认知中任何一个图片都是由很多像素排列组成，每个像素点就是图片组成的最小原子，因此图片可以看作