去噪：用於驗證碼圖片識別的類續（C#程式碼）
///<summary>/// 得到灰度影象前景背景的臨界值 最大類間方差法，yuanbao,2007.08
///</summary>///<returns>前景背景的臨界值</returns>publicint GetDgGrayValue()
{
int[] pixelNum =newint[256]; //圖象直方圖，共256個點int n, n1, n2;
int total; //total為總和，累計值double m1, m2, sum, csum, fmax, sb;
int threshValue =1; // 閾值int step =1;
//生成直方圖for (int i =0; i < bmpobj.Width ; i++)
{
for (int j =0; j < bmpobj.Height; j++)
{
//返回各個點的顏色，以RGB表示 pixelNum[bmpobj.GetPixel(i,j).R]
}
//直方圖平滑化for (k =0; k <=255; k++)
{
total =0;
for
import tesserocr from PIL import Image image = Image.open('code.jpg') result = tesserocr.image_to_text(image) print(result) 沒想到這樣一個個小小的
Tensorflow例項3: 驗證碼圖片的識別訓練，每張圖片有4個字母
學習目標 目標 說明驗證碼識別的原理 說明全連線層的輸出設定 說明輸出結果的損失、準確率計算 說明驗證碼標籤值的數字轉換 應用tf.one_hot實現驗證碼目標值的one_hot編碼處理 應用
python 對驗證碼圖片進行降噪處理
首先貼一張驗證碼上來做案例：第一步先通過二值化處理把干擾線去掉：from PIL import Image # 二值化處理 def two_value(): for i in range(1,
linux （CentOS）安裝python-tesseract 用於驗證碼識別
python-tesseract 是 tesseract的python封裝庫，能夠用於驗證碼的識別。尤其是可以通過更改識別庫的名稱達到使用自己訓練出來的庫的目的，尤為方便。關於如何訓練tesseract-ocr 的識別庫見 我的另一篇博文。 下面是官方版安裝python
Python 批量下載驗證碼圖片及切割驗證碼圖片，識別驗證碼，並以識別的文字重命令驗證碼
1、Python 批量下載驗證碼圖片 2、批量切割驗證碼圖片 3、識別驗證碼，並以識別的文字重命令驗證碼 #!C:/Python27 #coding=utf-8 import pytesseract from pytesser import * from PIL imp