一个可以在python爬虫中用于验证码识别的库

破解滑块验证码的思路主要有2种： 获得一张完整的背景图和一张有缺口的图片，两张图片进行像素上的一一对比，找出不一样的坐标。 获得一张有缺口的图片和需要验证的小图，两张图片进行二极化以及归一化，确定小图在图片中间的坐标。 之后就要使用初中物理知识了，使用直线加速度模仿人手动操作 本次就使用第2种，第一种比较简单。废话不多说，直接上代码： 以下均利用无头浏览器进行获取 获得滑块验证的小图片 def get_image1(self,driver): 获取滑块验证缺口小图片 :param driver:chrome对象 :return:缺口小图片

简介：该垃圾分类项目主要在于对各种垃圾进行所属归类，本次项目采用keras深度学习框架搭建卷积神经网络模型实现图像分类，最终移植在树莓派上进行实时视频流的垃圾识别。 前期：主要考虑PC端性能，并尽可能优化模型大小，训练可采用GPU，但调用模型测试的时候用CPU运行，测试帧率和准确性（测试10张左右图像的运行时间取平均值或实时视频流的帧率）。 后期：部署在树莓派端，在本地进行USB摄像头实时视频流的垃圾分类（归类）。 框架语言： keras+python。 PC端： Keras: 2.2.0 Opencv: 3.4 Python: 3.6 Numpy:1.16

手写数字识别 使用Tensorflow.js，Mnist数据集，React，Redux，Redux-Saga，Babel，Webpack，样式化组件，Eslint，Prettier和Ant Design构建的数字识别。 可以在以下位置获得演示： : 。 影片 手机（iOS和Android）版本： 桌面版： 设定环境 该项目基于JavaScript环境，您需要使用Yarn或NPM安装依赖项： $ yarn install 在本地启动 $ yarn start $ Open https://localhost:9000 with your favorite browser 量产 $ yarn build 作者

TensorFlow2.X结合OpenCV 实现手势识别 使用Tensorflow 构建卷积神经网络，训练手势识别模型，使用opencv DNN 模块加载模型实时手势识别 效果如下： 先显示下部分数据集图片（0到9的表示，感觉很怪） 构建模型进行训练 数据集地址 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import datasets,layers,optimizers,Sequential,metrics from tensorflow.python.framework.conv

人脸识别喀拉拉邦 该存储库的过程包括face detection ， affine transformation ， extract face features ， find a threshold to spilt faces 。 然后在数据集上评估结果。 要求： dlib（19.10.0） keras（2.1.6） tensorflow（1.7.0） opencv-python的（3.4.0.12） 待办事项清单 InceptionV3后端 MobileNet后端 VGG16后端 ResNet50后端 Xception后端 DenseNet后端 人脸检测和仿射变换 我将Dlib和opencv用于此预处理过程 。 Dlib进行快速人脸检测，而opencv进行裁剪和仿射变换。 深度学习功能提取 我使用几种基本的深度学习模型从预处理的图像中提取128个特征。 损失就是tr

使用harr分类器做的一个人脸视频定位，默认寻找视频中最大的人脸，采用了ROI来提速

有关于人脸识别的实验，有具体的实验说明和代码的实现

xunfeiwebapi 讯飞语音识别web api 此demo展示了前端调用讯飞web api的方式 主要是展示获取音频并转换成base64 真实开发环境需要后端去请求讯飞接口 注意 请启用http服务访问index.html 请登录 获取appid和apikey 并修改hz.js中 appid apikey 此demo只作测试用 直接运行会跨域 请下载浏览器插件例如’Allow-Control-Allow-Origin: *‘阻止跨域

matlab精度检验代码道路故障识别（DeepSegmentor） 2020年论文的DeepCrack和RoadNet项目的Pytorch实施。 1，数据集 2.安装 我们通过系统提供了一种用户友好的配置方法，您可以使用以下命令创建一个新的Conda环境： conda env create -f environment.yml 3.平衡权重 我们使用以下命令来遵循该方法： python3 ./tools/calculate_weights.py --data_path 4.培训 培训之前，请下载数据集并将其复制到文件夹datasets 。 探伤 sh ./scripts/train_deepcrack.sh 道路检测 sh ./scripts/train_roadnet.sh 我们在这里提供我们的预训练模型： 模型 Google云端硬碟 深裂 道路网 5，测试 探伤 sh ./scripts/test_deepcrack.sh 图像 地面真相 GF 融合的 侧边1 第2边 侧面3 侧面4