用python寫一爬蟲,需要模擬登陸,並且有數字驗證碼。通過selenium+pytesseract+PIL可以實現驗證碼識別並登陸。三大步: 用selenium截屏,此時截取的是整個頁面的 用PIL庫中的Image庫,從剛才頁面截屏中,通過crop()方法截取 出來驗證碼圖片,然后進 ...
應用場景 對於簡單的數字型驗證碼的自動識別。前期已經完成的工作是通過切割將驗證碼圖片切割成一個一個的單個數字的圖片,並按照對應的數字表征類別進行分類 即哪些圖片表示數字 ,哪些表示 ,將各種數字的圖片轉換成 的二值矩陣,並存放在.txt中,每一種數字表示所對應的.txt的文件名為: 數字類標號 序號.txt 。取一部分這樣的.txt作為已知樣本集,另一部分作為驗證集。使用最鄰近算法KNN實現對數字 ...
2017-04-08 23:13 0 2291 推薦指數:
用python寫一爬蟲,需要模擬登陸,並且有數字驗證碼。通過selenium+pytesseract+PIL可以實現驗證碼識別並登陸。三大步: 用selenium截屏,此時截取的是整個頁面的 用PIL庫中的Image庫,從剛才頁面截屏中,通過crop()方法截取 出來驗證碼圖片,然后進 ...
驗證碼如上所示 100*30 下面咱們開始神奇的旅程 下載批量驗證碼圖片數據集用來訓練 此驗證碼比較簡單就下載了500 二值化並切割驗證碼 給切割好的數據打標簽 每次選中一個類型的數據放入復制粘貼到train 文件夾 ...
引言:為什么學習這個呢? 這個算是機器學習,最入門的一點東東 這里介紹兩種方法: 1.直接調用第三方庫進行識別,缺點:存在部分圖片無法識別 2.使用knn算法進行對圖片的處理,以及運算進行識別 聲明:本文均在pycharm上進行編輯操作,並本文所寫代碼均是python3進行編寫 ...
from:https://www.cnblogs.com/bigmonkey/p/7387943.html 加權kNN 上篇文章中提到為每個點的距離增加一個權重,使得距離近的點可以得到更大的權重,在此描述如何加權。 反函數 該方法最簡單的形式是返回距離的倒數,比如距離d,權重1/d ...
根據少數服從多數的投票法則(majority-voting),讓未知實例歸類為K個最鄰近樣本中最多數的 ...
加權kNN 上篇文章中提到為每個點的距離增加一個權重,使得距離近的點可以得到更大的權重,在此描述如何加權。 反函數 該方法最簡單的形式是返回距離的倒數,比如距離d,權重1/d。有時候,完全一樣或非常接近的商品權重會很大甚至無窮大。基於這樣的原因,在距離求倒數時,在距離上加一個常量 ...
上篇文章中提到了使用pillow對手寫文字進行預處理,本文介紹如何使用kNN算法對文字進行識別。 基本概念 k最鄰近算法(k-Nearest Neighbor, KNN),是機器學習分類算法中最簡單的一類。假設一個樣本空間被分為幾類,然后給定一個待分類的特征數據,通過計算距離該數據的最近 ...
推文:Python驗證碼識別 安裝Pillow、tesseract-ocr與pytesseract模塊的安裝以及錯誤解決 一:依賴環境安裝 二:安裝tesseract-ocr (一)介紹 不然可會報錯 (二)下載地址 github地址 ...