图片识别 订阅
图片识别,是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对像的技术。一般工业使用中,采用工业相机拍摄图片,然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理,图像识别软件国外代表的有康耐视等,国内代表的有图智能等。另外在地理学中指将遥感图像进行分类的技术。 展开全文
图片识别,是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对像的技术。一般工业使用中,采用工业相机拍摄图片,然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理,图像识别软件国外代表的有康耐视等,国内代表的有图智能等。另外在地理学中指将遥感图像进行分类的技术。
信息
所属学科
计算机科学
外文名
image identification
应用对象
图片
中文名
图片识别
目    的
识别各种不同模式的目标和对像
应用领域
计算机等
图片识别简介
图形刺激作用于感觉器官,人们辨认出它是经验过的某一图形的过程,也叫图像再认。在图像识别中,既要有当时进入感官的信息,也要有记忆中存储的信息。只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程,才能实现对图像的再认。
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  • java指纹识别-图片识别技术

    千次下载 热门讨论 2012-04-17 13:39:11
    java指纹识别-图片识别技术。 这是一个项目工程。里面有图片的测试。可以根据指纹图片进行比对。
  • 自学Python3第5天,今天突发奇想,想用Python识别图片里的文字。没想到Python实现图片文字识别这么简单,只需要一行代码就能搞定#作者微信:2501902696 from PIL import Image import pytesseract #上面都是导包,只...

    自学Python3第5天,今天突发奇想,想用Python识别图片里的文字。没想到Python实现图片文字识别这么简单,只需要一行代码就能搞定

    #作者微信:2501902696
    from PIL import Image
    import pytesseract
    #上面都是导包,只需要下面这一行就能实现图片文字识别
    text=pytesseract.image_to_string(Image.open('denggao.jpeg'),lang='chi_sim')
    print(text)
    

    我们以识别诗词为例
    下面是我们要识别的图片

    在这里插入图片描述
    ###先看下效果图
    在这里插入图片描述
    我们运行代码后识别的结果,有几个字没有正确识别,但是大多数字都能识别出来。

    风急天高猿啸哀 渚芸胄芳少白鸟飞凤
    无边落木萧萧下, 不尽长量工盲衮宕衮来
    万里悲秋常1乍窨, 百年多病独登氤
    艰难苦恨擎霜量 漂倒新停澍酉帆
    

    ##一行代码就能识别图片,我们背后要做些准备工作的

    • 这里我们需要用到两个库:pytesseract和PIL
    • 同时我们还需要安装识别引擎tesseract-ocr

    ###下面就来讲讲这几个库的安装,因为只有这几个库安装好以后Python才能实现一行代码实现图片文字识别

    #一,pytesseract和PIL的安装
    安装这两个包可以借助pip

    • 1,命令行安装
      pip install PIL
      pip install pytesseract
    • 2,如果你用的pycharm编辑器,就可以直接借助pycharm实现快速安装。
      在pycharm的Settings设置页按照下面步骤操作
      在这里插入图片描述
      这样就能成功安装pytesseract,安装PIL只需要在上面第三步里搜索PIL并点击安装即可
      在这里插入图片描述

    这时我们安转好了库,运行下面代码

    from PIL import Image
    import pytesseract
    text=pytesseract.image_to_string(Image.open('denggao.jpeg'),lang='chi_sim')
    print(text)
    

    会报下面错误,错误原因是:没有安装识别引擎tesseract-ocr

    在这里插入图片描述
    ##二,安装识别引擎tesseract-ocr

    解压安装tesseract-ocr后做如下操作,就可以支持中文识别了。因为tesseract-ocr默认不支持中文识别。
    在这里插入图片描述

    • 2,安装完成tesseract-ocr后,我们还需要做一下配置
      在C:\Users\huxiu\AppData\Local\Programs\Python\Python35\Lib\site-packages\pytesseract找到pytesseract.py打开后做如下操作
    # CHANGE THIS IF TESSERACT IS NOT IN YOUR PATH, OR IS NAMED DIFFERENTLY
    #tesseract_cmd = 'tesseract'
    tesseract_cmd = 'C:/Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract.exe'
    

    也可以通过pycharm快速打开pytesseract.py

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    至此我们所有的配置就完成了,运行下面代码就可以把杜甫的登高这首图片诗解析成文字了

    在这里插入图片描述

    视频讲解:https://edu.csdn.net/course/detail/25009

    往期回顾
    python入门001~python开发工具 pycharm的安装与破解(mac和window都有讲)
    python入门002~创建属于自己的第一个python项目
    python入门010~python3操作数据库 借助pycharm快速连接并操作mysql数据库
    python入门011~python3爬虫 爬取图片,爬取新闻网站文章并保存到数据库
    python入门020~爬取前程无忧51job的职位信息并存入mysql数据库

    展开全文
  • 图片识别之验证码识别

    千次阅读 2019-06-03 12:07:57
    以此探究图片识别的过程以及如何避免生成容易被识别的验证码。 理论 图片识别的过程 取样本 清洗区分样本 提取样本特征 提取目标的特征与样本进行对比 操作过程 Java有丰富的图片处理类...

    许多网站在进行某些操作前会要求输入验证码以此来抵御爬虫和攻击。此篇主要讲述如何通过代码来识别一些常见的验证码。以此探究图片识别的过程以及如何避免生成容易被识别的验证码。

    理论

    图片识别的过程

    1. 取样本

    2. 清洗区分样本

    3. 提取样本特征

    4. 提取目标的特征与样本进行对比

    操作过程

    Java有丰富的图片处理类,本次操作使用java语言。
    一、取目标网站的验证码样本。在web页面中查看验证码请求的地址。通过http请求批量获取验证码并保存在本地。
    在这里插入图片描述
    二、区分样本。对每张验证码图片进行人工识别区分,重命名为该图片的验证码。
    在这里插入图片描述
    三、清洗切割样本,提取样本特征。图片识别需要尽可能细地区分出特征点。我们观察上图的验证码图片可以发现多个信息:
    ● 验证码的背景存在着许多干扰线。

    ● 每个数字分明,所占的位置几乎是均等的。

    ● 验证码的数字颜色比较深,干扰因素颜色较浅。

    我们可以尝试通过颜色的深浅去除干扰因素。先通过灰度处理,将验证码中颜色较浅的点置换成白色,颜色较深的点置换成黑色。
    在这里插入图片描述
    通过改变灰度阈值grayValue不断尝试去除干扰点。最后得到干净的验证码。
    在这里插入图片描述
    接下来通过识别图片中的黑色点,使用下面的trainData()方法。

    沿着黑色点进行矩形切割,得到单个数字的特征样本。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    得到的验证码特征样本训练集合如下:
    在这里插入图片描述
    四、提取目标验证码的特征,与训练集合做对比,识别目标验证码图片

    通过上面的三步,我们已经得到了一组样本特征,接下来只需要把将目标验证码同样执行上面的3步。把提取出来的目标验证码特征与样本特征作对比。如果双方绝大部分像素点的颜色相同,则可认为目标验证码与样本内容一致。取样本的文件名,即可等到目标验证的内容了。以下为对比识别的代码。
    在这里插入图片描述

    总结

    通过上面的四部操作,我们已经能够识别出一些网站的验证码了。上面使用的方法是通过颜色的深浅,去除干扰素,再提取样本特征进行对比。面对其他的一些验证码需要我们通过观察掌握图片的规律,灵活地使用其他的算法来识别去除干扰素,提取出样本特征。

    同样地,在生成验证码的过程中,我们需要避免生成易于去除的干扰素。各个验证码之间在不影响人工识别的情况下尽可能粘连起来,避免被切割分类。

    在这里插入图片描述
    文章来自公众号:睿江云计算

    睿江云官网链接:https://www.eflycloud.com/home?from=RJ0024

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  • 最近在研究验证码图片识别,主要是字母+数字类型的验证码图片,找到了很多方法,但是大多都需要自己去通过深度学习自己训练,而且深度学习代码又看不懂。运气好,找到一个完整的深度学习代码能够去自己训练验证码...

    背景

    最近在研究验证码图片识别,主要是字母+数字类型的验证码图片,找到了很多方法,但是大多都需要自己去通过深度学习自己训练,而且深度学习代码又看不懂。运气好,找到一个完整的深度学习代码能够去自己训练验证码图片识别,不需要看懂代码,直接拿来用,但是当遇到要识别验证码时,又需要时间去训练,训练出来识别率又不高。机缘巧合下,google到了一个验证码识别神器,而且是无限次数识别的。网址是:www.51learn.vip

    近日有一些公司询问 本地DLL验证码识别定制的事,可以联系QQ:【167231471】定制本地离线DLL验证码识别。另外给大家普及一下通用验证码识别和滑块缺口检测的解决方案【网易、极验、腾讯滑块】返回坐标:点击进入无限打码OCR网站,如果调用量比较大,建议购买本地验证码识别DLL。

    这个网站支持的验证码类型也挺多的。
    在这里插入图片描述
    另外,百度到【无限打码】
    在这里插入图片描述
    证明这个网站做得也不水。

    上代码,直接识别验证码

    尝试识别验证码图片:
    在这里插入图片描述

    import json
    import requests
    
    # 待识别的验证码图片,转化为Base64图片
    img = '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'
    
    # 接口 全局headers
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json'
    }
    # 登录验证码识别接口
    resp = requests.post('http://51learn.vip:3001/pub/login', data=json.dumps({'username': '账号', 'pwd': '密码'}), headers=headers)
    # 登录接口返回
    print('#登录接口返回')
    print(resp.json())
    token = resp.json()['data']['authentication']
    print('#token')
    print(token)
    # 头部加入token
    headers['Authorization'] = 'Bearer %s' % token
    
    
    # 开始验证码图片识别
    resp = requests.post('http://51learn.vip:3001/yzm/letter_number/reg', data=json.dumps({'captchaData': img}), headers=headers)
    print('#验证码识别接口返回')
    print(resp.json())
    # 识别结果
    print('#识别结果')
    print(resp.json()['data'])
    
    

    运行结果:

    #登录接口返回
    {'state': 0, 'type': 'SUCCESS', 'code': 200, 'message': '登录成功', 'data': {'authentication': '855c927a94b14f833dea27bed59b3759'}}
    #token
    855c927a94b14f833dea27bed59b3759
    #验证码识别接口返回
    {'state': 0, 'type': 'SUCCESS', 'code': 200, 'message': '识别成功', 'data': 'qef3q'}
    qef3q
    
    展开全文
  • java指纹识别+谷歌图片识别技术

    万次阅读 多人点赞 2012-04-17 13:38:23
    java指纹识别+谷歌图片识别技术 前阵子在阮一峰的博客上看到了这篇《相似图片搜索原理》博客,就有一种冲动要将这些原理实现出来了。 写了图片识别的一个demo 提供源码下载,免费下载地址:...

    java指纹识别+谷歌图片识别技术

    前阵子在阮一峰的博客上看到了这篇《相似图片搜索原理》博客,就有一种冲动要将这些原理实现出来了。


    写了图片识别的一个demo

    提供源码下载,免费下载地址:http://download.csdn.net/detail/yjflinchong/4239243

    去试试效果吧

    要源码的,请留下邮箱。我尽量发到各位邮箱中。

    本人三年JAVA开发,寻求牛人加入Q群53141769


    Google "相似图片搜索":你可以用一张图片,搜索互联网上所有与它相似的图片。

    打开Google图片搜索页面:


    点击使用上传一张angelababy原图:


    点击搜索后,Google将会找出与之相似的图片,图片相似度越高就越排在前面。如:


    这种技术的原理是什么?计算机怎么知道两张图片相似呢?

    根据Neal Krawetz博士的解释,实现相似图片搜素的关键技术叫做"感知哈希算法"(Perceptualhash algorithm),它的作用是对每张图片生成一个"指纹"(fingerprint)字符串,然后比较不同图片的指纹。结果越接近,就说明图片越相似。

     

    以下是一个最简单的Java实现:

     

    预处理:读取图片


    第一步,缩小尺寸。

    将图片缩小到8x8的尺寸,总共64个像素。这一步的作用是去除图片的细节,只保留结构、明暗等基本信息,摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。


    第二步,简化色彩。

    将缩小后的图片,转为64级灰度。也就是说,所有像素点总共只有64种颜色。


    第三步,计算平均值。

    计算所有64个像素的灰度平均值。


    第四步,比较像素的灰度。

    将每个像素的灰度,与平均值进行比较。大于或等于平均值,记为1;小于平均值,记为0。


    第五步,计算哈希值。

    将上一步的比较结果,组合在一起,就构成了一个64位的整数,这就是这张图片的指纹。组合的次序并不重要,只要保证所有图片都采用同样次序就行了。


    得到指纹以后,就可以对比不同的图片,看看64位中有多少位是不一样的。在理论上,这等同于计算"汉明距离"(Hammingdistance)。如果不相同的数据位不超过5,就说明两张图片很相似;如果大于10,就说明这是两张不同的图片。


    你可以将几张图片放在一起,也计算出他们的汉明距离对比,就可以看看两张图片是否相似。

     

    这种算法的优点是简单快速,不受图片大小缩放的影响,缺点是图片的内容不能变更。如果在图片上加几个文字,它就认不出来了。所以,它的最佳用途是根据缩略图,找出原图。

     

    实际应用中,往往采用更强大的pHash算法和SIFT算法,它们能够识别图片的变形。只要变形程度不超过25%,它们就能匹配原图。这些算法虽然更复杂,但是原理与上面的简便算法是一样的,就是先将图片转化成Hash字符串,然后再进行比较。


    以上内容大部分直接从阮一峰的网站上复制过来,想看原著的童鞋可以去在最上面的链接点击进去看。


    提供源码下载,源码下载链接:http://download.csdn.net/detail/yjflinchong/4239243


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