用python写一爬虫,需要模拟登陆,并且有数字验证码。通过selenium+pytesseract+PIL可以实现验证码识别并登陆。三大步: 用selenium截屏,此时截取的是整个页面的 用PIL库中的Image库,从刚才页面截屏中,通过crop()方法截取 出来验证码图片,然后进 ...
应用场景 对于简单的数字型验证码的自动识别。前期已经完成的工作是通过切割将验证码图片切割成一个一个的单个数字的图片,并按照对应的数字表征类别进行分类 即哪些图片表示数字 ,哪些表示 ,将各种数字的图片转换成 的二值矩阵,并存放在.txt中,每一种数字表示所对应的.txt的文件名为: 数字类标号 序号.txt 。取一部分这样的.txt作为已知样本集,另一部分作为验证集。使用最邻近算法KNN实现对数字 ...
2017-04-08 23:13 0 2291 推荐指数:
用python写一爬虫,需要模拟登陆,并且有数字验证码。通过selenium+pytesseract+PIL可以实现验证码识别并登陆。三大步: 用selenium截屏,此时截取的是整个页面的 用PIL库中的Image库,从刚才页面截屏中,通过crop()方法截取 出来验证码图片,然后进 ...
验证码如上所示 100*30 下面咱们开始神奇的旅程 下载批量验证码图片数据集用来训练 此验证码比较简单就下载了500 二值化并切割验证码 给切割好的数据打标签 每次选中一个类型的数据放入复制粘贴到train 文件夹 ...
引言:为什么学习这个呢? 这个算是机器学习,最入门的一点东东 这里介绍两种方法: 1.直接调用第三方库进行识别,缺点:存在部分图片无法识别 2.使用knn算法进行对图片的处理,以及运算进行识别 声明:本文均在pycharm上进行编辑操作,并本文所写代码均是python3进行编写 ...
from:https://www.cnblogs.com/bigmonkey/p/7387943.html 加权kNN 上篇文章中提到为每个点的距离增加一个权重,使得距离近的点可以得到更大的权重,在此描述如何加权。 反函数 该方法最简单的形式是返回距离的倒数,比如距离d,权重1/d ...
根据少数服从多数的投票法则(majority-voting),让未知实例归类为K个最邻近样本中最多数的 ...
加权kNN 上篇文章中提到为每个点的距离增加一个权重,使得距离近的点可以得到更大的权重,在此描述如何加权。 反函数 该方法最简单的形式是返回距离的倒数,比如距离d,权重1/d。有时候,完全一样或非常接近的商品权重会很大甚至无穷大。基于这样的原因,在距离求倒数时,在距离上加一个常量 ...
上篇文章中提到了使用pillow对手写文字进行预处理,本文介绍如何使用kNN算法对文字进行识别。 基本概念 k最邻近算法(k-Nearest Neighbor, KNN),是机器学习分类算法中最简单的一类。假设一个样本空间被分为几类,然后给定一个待分类的特征数据,通过计算距离该数据的最近 ...
推文:Python验证码识别 安装Pillow、tesseract-ocr与pytesseract模块的安装以及错误解决 一:依赖环境安装 二:安装tesseract-ocr (一)介绍 不然可会报错 (二)下载地址 github地址 ...