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  • 车载收音的降噪方法

    2020-02-05 23:30:34
    1、列举了多径和临频等噪音的减小大概下面几种方法 2、说明为什么在弱信号时将立体声转换成单声道能减噪 3、说明多径干扰(WAM)是如何产生的
    1. 列举了多径和临频等噪音的减小大概有下面几种方法
    2. 说明为什么在弱信号时将立体声转换成单声道能减噪
    3. 说明多径干扰(WAM)是如何产生的

    多径和临频等噪音的减小大概有下面几种方法

    (A) 一般传统的方法有 Stereo blend, High-cut 及 Soft mute 三个降噪策略。Stereo blend 是通过将立体声转换成单声道来减小噪音,High-cut 则是通过衰减高频来减少噪声,而 Soft mute 则是通过减小声音的输出来减小噪音。

    1、Stereo Blend – 立体声 Stero 和单声道 Mono 之间的转换,当电场强度降低时逐渐降低立体声分离度直至 Mono,运用 Stereo Noise Control (SNC),把 subcarrier 的噪音去掉。35dBuV 以下 Mono 。

    2、High-Cut (高频削减) -当信号强度降低或检测到噪声和失真时,逐渐地削减高音,可以达到削减音高频的噪音的目的。

    High-Cut 功能是通过低通滤波器实现的,于此同时还会增加高通滤波器滤掉低频(如 200Hz 以下)噪声以改善指标。

    3、Soft mute (软衰减) – 在电场强度降再降低至 10dBuV 以下,S/N 变得很差,逐渐地衰减音量和噪音, 运用 Soft Mute (SM)衰减。

    (B) DSP 收音 IC 的特殊降噪方法

    如:Channel Equilizer (TEF6644, TEF668X,Dirana 2,Dirana 3) MuSIca (TDA7706M)

    以上方法是通过 DSP 的一些特殊算法,修复一些由于弱信号丢失的信号,以达到减小噪音的目的。该方法只能用在信号若得不是太厉害的情况下,当信号已经若得无法收到信号,该方法也是无效的。

    (C) Scanning Antenna Diversity: 通过双天线扫描(单 Tuner)的算法,选择 multipath 噪声最小的天线。如:Dirana 2 和 Dirana 3。 注:当下面的 PD 功能打开时,Scanning Antenna Diversity 不能被打开,因为两个功能都用到了双天线,否则会造成冲突导致收音性能下降。

    (D) Phase Diversity: 双天线(双 Tuner)自适应相位的算法 这是一种基于双 Tuner 双天线的一种特殊算法,把两支天线位置的信号合成为一最小 multipath 噪声的相位(并非简单加起来)来减小噪音的一种方式。

    以上 4 种减噪方法,只有方法 A 是我们可以介入的,也就是通过选择合理的收音寄存器,以减少噪音,达到理想的收音效果。

    为什么在弱信号时将立体声转换成单声道能减噪?

    High-cut 和 Soft mute 的原理比较容易理解,但是立体声转单声道可以减噪很多人就不太明白了,下面就说说里面的道道。

    1、什么是单声道,什么是立体声?要理解立体声为什么转换成单声道能减噪,首先要弄清楚什么是单声道,什么是立体声。

    单声道:单声道是指把来自不同方位的音频信号混合后统一由录音器材把它记录下来,再由一只音箱进行重放。在单声道的音响器材中,你只能感受到声音、音乐的音色、音量的大小,而不能感受到声音的位置感和原来的空间感(特别是声群的空间分布感)。所重播时的效果相对于真实的自然声来说,是简单化的,是失真了的。

    立体声:

    立体声,顾名思义,就是指具有立体感的声音。

    首先,它是一个几何概念,是指在三维空间中占有位置的事物。因为声源有确定的空间位置,声音有确定的方向来源,人们的听觉有辨别声源方位的能力。尤其是有多个声源同时发声时,人们可以凭听觉感知各个声源在空间的位置分布状况。从这个意义上讲,自然界所发出的一切声音都是立体声。如雷声、火车声、枪炮声等。

    当我们直接听到这些立体空间中的声音时,除了能感受到声音的响度、音调和音色外,还能感受到它们的方位和层次。这种人们直接听到的具有方位层次等空间分布特性的声音,称为自然界中的立体声。

    简单的说,立体声就是现实声音的再现。

    2、立体声广播如何实现?调频立体声广播是这样式实现的,首先,将现场声信号用二只传声器分别拾音得到左(L)、右(R)声道信号,再将左、右声道信号进行编排成为一个复合信号,以后再对载波进行调频并发射出去。

    信号的编排方式(即编码方式)可以有很多种。目前世界上只有两种方式在使用着:一种是大多数国家使用的导频制,别一种是前苏联等国家使用的极化调制制。我国使用导频制。

    下面给大家介绍导频制立体声广播。

    为了使单声道调频收音机能够收听到立体声广播电台发出的 L、R 的完整信号,广播电台发出的立体声复合信号中就必须包含左右声道的和信号,即 L+R 信号,称为主信道信号 M。另外,为了使立体声接收机能重现立体声,立体声复合信号中就必须包含另一个信号,即 L-R 信号,称为副信道信号 S。接收机通过如下变换即可分离出 L 和 R 信号。

    (L+R)+(L-R)=2L(L+R)-(L-R)=2R

    在这里插入图片描述

    主信道信号 M 频率为 30~15000Hz,副信道信号 S 频率也为 30~15000Hz。那么,如何将这两个信号混合在一起,接收机又能方便地将其分离呢?导频制采用 S 信号先对一个副载波(38KHz)进行调幅,然后再把副载波抑制掉,只剩下两个边带,即平衡调幅波 S′。最大频率范围为:38±15 KHz,即 23~53 KHz。但接收机要解调出 S 信号,需要一个与原来副载波完全同步的 38KHz 信号作为开关信号,此信号来自发射机的 19KHz 导频信号,解调器将它倍频后得到 38KHz 信号。这也就是导频制的由来。

    综上所述,立体声复合信号应包含:主信道信号 M= L+R、副信道信号 S′(S= L-R 对 38KHz 的平衡调幅波)和导频信号(19KHz)。这三个信号混合在一起,再对主载波调频,就可以发射了。

    复合信号频谱如下图: 在这里插入图片描述

    调频立体声接收机接收到信号后,首先要通过鉴频器解调出复合信号,再通过立体声解码电路从复合信号中分离出 L 和 R 信号,分送两个低放通道,再由左右两个扬声器还原成立体感强的声音。

    3、信号弱时立体声广播为何比单声道噪声大?

    从上面的图中我们可以看到,立体声信号所占的频带比单声道要宽,在收听微弱的立体声广播时,信噪比会很低,造成 L、R 分离不好,使收听效果不佳。这时立体声改为单声道接收状态,收音机会滤除副信道信号,只保留主信道信号 M= L+R。同时解码电路停止工作,压控振荡器停振,以避免调频噪频噪声。从而提高输出信号的信噪比,声音会比立体声模式更清晰,收听效果反而更好。

    多径干扰(WAM)是如何产生的?

    收音的众多干扰中,多径干扰(WAM)是一种很常见,也是非常难消除的一种干扰。了解多径干扰是如何产生的,对理解如何设置寄存器消除多径干扰是有必要的。

    汽车在行驶过程中,通过反射到达的反射波和直接电波叠加后会令合成信号加强或减弱,从而令信号起伏变化很大,于是收音机产生失真,同时产生”的的”声噪音。

    反射波会延迟到达,大约一公里路程延迟 3μs。

    在这里插入图片描述多径干扰产生示意图

    注:双 Tuner 双天线是解决多径干扰最好的一种方法

    阅读全文: http://gitbook.cn/gitchat/activity/5e3a6a2f3f10f05c6e7962d1

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  • 在这项工作中,在MPM图像的去噪性能方面,比较了三监督(CARE,DnCNN和ResNet)和三非监督(Noise2Noise,Noise2Void和概率性Noise2Void)深度学习方法,并研究了监督与非监督方法之间的差距。 通过在训练数据...
  • 图像降噪

    千次阅读 2018-07-21 15:24:29
    一般图像去噪中常见的噪声以下几种: 加性噪声、乘性噪声 、量化噪声 、“椒盐”噪声 、高斯噪声 及冲击噪声。 根据噪声产生的来源,大致可以分为外部噪声和内部噪声两大类。 2图像降噪算法 (1)邻域平均...

    1 图像噪声分类

         一般图像去噪中常见的噪声有以下几种:

     加性噪声 、乘性噪声  、量化噪声  、“椒盐”噪声 、高斯噪声 及冲击噪声。

        根据噪声产生的来源,大致可以分为外部噪声和内部噪声两大类。

    2 图像降噪算法

        (1)邻域平均法

         邻域平均法是一种利用Box模板对图像进行模板操作(卷积操作)的图像平滑方法,所谓Box模板是指模板中所有系数都取相同值的模板,常用的3×3和5×5模板如下:

         给图像加入噪声密度为0.02的椒盐噪声,选择3×3模板降噪.,Matlab实现如下:

    I = imread('1.tif');
    J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02);
     H = [1 1 1;1 1 1;1 1 1];
    H = H/9
    J1=filter2(H,J,'same');
    figure;
    subplot(221), imshow(I), title('原始图像');  
    subplot(222), imshow(J), title('加噪图像');
    subplot(223), imshow(J1,[]), title('邻域平均法滤波图像');
    

     

    (2)中值滤波

        中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替。

        给图像加入噪声密度为0.02的椒盐噪声,分别选择3×3模板、5×5模板、7×7和9×9模板进行降噪。

    I = imread('1.tif');
    j= imnoise(I,'salt & pepper',0.02);
    j1= medfilt2(j,[3 3]);
    j2= medfilt2(j,[5 5]);
    j3= medfilt2(j,[7 7]);
    j4= medfilt2(j,[9 9]);
    subplot(321), imshow(I), title('原始图像');  
    subplot(322), imshow(j), title('加噪salt&pepper图像');
    subplot(323), imshow(j1), title('中值滤波图像(3x3)');
    subplot(324), imshow(j2), title('中值滤波图像(5x5)');
    subplot(325), imshow(j3), title('中值滤波图像(7x7)');
    subplot(326), imshow(j4), title('中值滤波图像(9x9)');
    

        给图像加入噪声密度为0.02的椒盐噪声,分别用邻域平均法和中值滤波法对图像进行降噪,Matlab仿真结果如下:

       中值滤波和邻域平均滤波对高斯噪声降噪的仿真结果对比如下:

    (3)基于离散余弦变换的图像降噪

        对于一幅图像来说在分析其频率特性时,它的边缘,突变部分以及颗粒噪声往往代表图像信号的高频分量,而大面积的图像背景区则代表图像信号的低频分量。

        根据此特点使用滤波的方法滤除其高频部分也就能够去除噪声,使图像得到一定的平滑。

        由卷积定理知识可知空间域的卷积就等于变换域里信号和滤波器的频域形式相乘,即有:

        给图像加入均值为0,方差为0.02的高斯噪声,用离散余弦变换法进行降噪。

    RGB = imread('1.tif');
    I = rgb2gray(RGB);
    subplot(321);imshow(RGB);title('彩色图像');
    subplot(322);imshow(I);title('黑白图像');
    h= imnoise(I,'gaussian');
    subplot(323);imshow(h);title('加噪图像');
    J = dct2(h);
    subplot(324);imshow(log(abs(J)),[]);title('离散余弦变换所得频谱');colorbar;
    [m,n]=size(J);m1=floor(m/2);n1=floor(n/2);
    d=1500;
    for i=1:m;
        for j=1:n;
            distance=sqrt((i-m1)^2+(j-n1)^2);
            if distance<=d
                h=1;
            else h=0;
            end;
            J(i,j)=h*J(i,j);
         end;
    end;
    K = idct2(J);
    K=K/256;
    subplot(325);imshow(K);title('滤波后离散余弦反变换恢复图像');
    

    (4)基于小波变换的图像降噪

        小波变换在时频域具有很好的局部性,其变尺度的特性使得小波变换对确定的信号具有一种“集中”的能力。

        如果一个信号的能量在小波变换域集中于少数系数上,那么,这些系数的取值大于在小波变换域内能量分散在大量系数上的信号或噪声的小波系数值。含有噪声的图像经过小变换后,图像信号和噪声信号表现出不同的特征:信号的能量主要集中在一些亮线上,而大部分系数的值逼近于0;噪声的分布和信号的分布相反,它的系数均匀分布于整个尺度空间,幅度相差不大(在大尺度下会对噪声起到一定的平滑作用)。这一特性为基于小波变换的图像降噪提供了依据。

        给图像加入均值为0,方差为0.02的高斯噪声,用小波函数coif2对图像进行分解。

    X = imread('1.tif');
    subplot(2,2,1);
    imshow(X);
    title('原始图像');
    XXX=imnoise(X,'gaussian');
    subplot(2,2,2);
    imshow(XXX);
    title('加噪图像');
    [C,S]=wavedec2(XXX,2,'coif2');
    a1 = wrcoef2('a',C,S,'coif2',1);
    a1=uint8(a1);
    subplot(2,2,3);
    imshow(a1);
    title('图像第一层重构降噪效果');
    [C,S]=wavedec2(XXX,2,'coif2');
    a1 = wrcoef2('a',C,S,'coif2',2);
    a1=uint8(a1);
    subplot(2,2,4);
    imshow(a1);
    title('图像第二层重构降噪效果');
    

      给图像加入均值为0,方差为0.005的高斯噪声,分别用小波函数coif2和sym4对图像进行分解。

    I=imread('1.tif');
    subplot(321);imshow(I);title('原始图像');
    j=imnoise(I,'gaussian',0,0.005);
    [c,I]=wavedec2(j,2,'sym4');
    j1=wrcoef2('a',c,I,'sym4',1);
    j2=wrcoef2('a',c,I,'sym4',2);
    [c,s]=wavedec2(j,2,'coif2');
    j3=wrcoef2('a',c,s,'coif2',1);
    j4=wrcoef2('a',c,s,'coif2',2);
    subplot(322);imshow(j);title('含噪图像');
    subplot(323);imshow(j1);title('第一次降噪图像(sym4)');
    subplot(324);imshow(j3);title('第一次降噪图像(coif2)');
    subplot(325);imshow(j2);title('第一次降噪图像(sym4)');
    subplot(326);imshow(j4);title('第一次降噪图像(coif2)');。
    

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

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  • 降噪耳机相关

    2018-12-01 10:03:38
    目前降噪技术分别为:主动降噪和被动降噪。 1、物理背景 提到降噪技术,就不得不说噪声的本质,是频率、强弱变化无规律、杂乱无章的机械波。机械波又可以按人耳的识别程度分为一下个部分:a. 可听见的声音;...

    一、降噪技术

    降噪是指利用某种方法达到降低噪音。
    目前降噪技术有两种分别为:主动降噪和被动降噪。

    1、物理背景

    (1)噪声的本质:是频率、强弱变化无规律、杂乱无章的机械波。机械波又可以按人耳的识别程度分为一下几个部分:a. 可听见的声音;b. 音乐;c. 交谈。

    (2)不同频率的声音,会有不同传播特性。声波在传播过程中都会有衰减,而衰减又分为:

    1.扩散衰减
    物体振动发出的声波向四周传播,声波能量逐渐扩散开来。能量的扩散使得单位面积上所存在的能量减小,听到的声音就变得微弱。单位面积上的声波能量随着声源距离的平方而递减。
    2.吸收衰减
    声波在固体介质中传播时,由于介质的粘滞性而造成质点之间的内摩擦,从而使一部分声能转变为热能;同时,由于介质的热传导,介质的稠密和稀疏部分之间进行热交换,从而导致声能的损耗,这就是介质的吸收现象。介质的这种衰减称为吸收衰减。通常认为,吸收衰减与声波频率的一次方、频率的平方成正比。
    3.散射衰减
    当介质中存在颗粒状结构(如液体中的悬浮粒子、气泡,固体中的颗粒状结构、缺陷、搀杂物等)而导致的声波的衰减称散射衰减。通常认为当颗粒的尺寸远小于波长时,散射衰减与频率的四次方成正比;当颗粒尺寸与波长相近时,散射衰减与频率的平方成正比。

    (3)综上所述,扩散衰减只与距声源的距离有关,与介质本身的性质无关;吸收衰减与散射衰减大小则取决于声波的频率和介质本身的性质。高频的声音容易衰减,低频的声音较难衰减,这也是现有降噪手段的理论基础。

    (4)对于高频噪声,通常采用的是物理阻隔的方法,例如采用更多的吸声材料,这也是所谓的被动降噪,而对于低频噪声,吸声材料的作用就有限了,此时主动降噪也就成为了必要手段。而也正是因为对于高低频噪声不同的降噪特性,主动降噪和被动降噪技术被综合地使用很多降噪耳机中。

    2、被动降噪

    被动式降噪耳机主要通过包围耳朵形成封闭空间,或者采用硅胶耳塞等隔音材料来阻挡外界噪声。

    3、主动降噪

    主动降噪功能就是通过降噪系统产生与外界噪音相等的反向声波,将噪音中和,从而实现降噪的效果。

    二、降噪耳机

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  • 目前降噪技术分别为:主动降噪和被动降噪。 1、物理背景 (1)噪声的本质:是频率、强弱变化无规律、杂乱无章的机械波。机械波又可以按人耳的识别程度分为一下个部分:a. 可听见的声音;b. 音乐;c. 交谈...

    一、降噪技术

    降噪是指利用某种方法达到降低噪音。
    目前降噪技术有两种分别为:主动降噪和被动降噪。

    1、物理背景

    1)噪声的本质:是频率、强弱变化无规律、杂乱无章的机械波。机械波又可以按人耳的识别程度分为一下几个部分:a. 可听见的声音;b. 音乐;c. 交谈。

    (2)不同频率的声音,会有不同传播特性。声波在传播过程中都会有衰减,而衰减又分为:

    1.扩散衰减
    物体振动发出的声波向四周传播,声波能量逐渐扩散开来。能量的扩散使得单位面积上所存在的能量减小,听到的声音就变得微弱。单位面积上的声波能量随着声源距离的平方而递减。

    2.吸收衰减
    声波在固体介质中传播时,由于介质的粘滞性而造成质点之间的内摩擦,从而使一部分声能转变为热能;同时,由于介质的热传导,介质的稠密和稀疏部分之间进行热交换,从而导致声能的损耗,这就是介质的吸收现象。介质的这种衰减称为吸收衰减。通常认为,吸收衰减与声波频率的一次方、频率的平方成正比。
    3.散射衰减
    当介质中存在颗粒状结构(如液体中的悬浮粒子、气泡,固体中的颗粒状结构、缺陷、搀杂物等)而导致的声波的衰减称散射衰减。通常认为当颗粒的尺寸远小于波长时,散射衰减与频率的四次方成正比;当颗粒尺寸与波长相近时,散射衰减与频率的平方成正比。

    (3)综上所述,扩散衰减只与距声源的距离有关,与介质本身的性质无关;吸收衰减与散射衰减大小则取决于声波的频率和介质本身的性质。高频的声音容易衰减,低频的声音较难衰减,这也是现有降噪手段的理论基础。

    (4)对于高频噪声,通常采用的是物理阻隔的方法,例如采用更多的吸声材料,这也是所谓的被动降噪,而对于低频噪声,吸声材料的作用就有限了,此时主动降噪也就成为了必要手段。而也正是因为对于高低频噪声不同的降噪特性,主动降噪和被动降噪技术被综合地使用很多降噪耳机中。

    2、被动降噪

    被动式降噪耳机主要通过包围耳朵形成封闭空间,或者采用硅胶耳塞等隔音材料来阻挡外界噪声。

    这个是指入耳式耳塞,由于耳塞是通过一个硅胶套塞入人耳的耳道的。所以有较好的隔离外界声音的作用。而且这个降噪是全频的,就是对从20赫兹到20K赫兹的声音都有效,而且,这个被动降噪是无损音质的。所以一般的HiFi耳塞都是入耳式的就是因为这个原因。

    3、主动降噪

    主动降噪功能就是通过降噪系统产生与外界噪音相等的反向声波,将噪音中和,从而实现降噪的效果。

    主动降噪,是指在一些特定场合,如高铁/飞机上,通过拾噪麦克风,采集外界的一些有规律的噪声(如飞机发动机的轰鸣声)。通过电路或者算法,把在音乐信号中加入反向的噪音信号,是的人耳听到的耳机中的声音,和外界的噪声直接抵消掉,从而达到降噪效果。

    4、通话降噪
    通话降噪,是指蓝牙耳机用于通话时,为了让通话的对方可以听的清楚而设计的。常见的如高通的CVC降噪。它的原理是利用蓝牙耳机内部的芯片,把通话麦克风接收到的信号进行滤波处理,把外界的风噪等降低。同时,还可以把对方传过来的通话音进行回声削弱处理。CVC降噪由于没有额外的麦克风来采集外部的噪音,所以降噪效果目前还是满足不了实际应用。

    因此有的蓝牙耳机还设计有额外的麦克风,用于收集环境噪声,然后内部的处理器,就会把通话麦克风收集的信号中,减去拾噪麦克风收集的外部噪音。因此这种降噪效果要好很多。这种降噪我们一般叫“上行降噪”。

     

    耳机降噪技术-ANC、ENC、DSP、CVC

    现在耳机市场的主动式降噪就是ANC、ENC、CVC、DSP等降噪技术。

    ANC降噪

    ANC降噪(Active Noise Control,主动降噪)的工作原理是麦克风收集外部的环境噪音,然后系统变换为一个反相的声波加到喇叭端,最终人耳听到的声音是:环境噪音+反相的环境噪音,两种噪音叠加从而实现感官上的噪音降低,受益人是自己。

    ENC降噪

    ENC(Environmental Noise Cancellation,环境降噪技术),能有效抑制90%的反向环境噪声,由此降低环境噪声最高可达35dB以上,让游戏玩家可以更加自由的语音沟通。通过双麦克风阵列,精准计算通话者说话的方位,在保护主方向目标语音的同时,去除环境中的各种干扰噪声。

    DSP降噪

    DSP是英文(digital signal processing 数字信号处理)的简写。主要是针对高、低频噪声。工作原理是麦克风收集外部环境噪音,然后系统复制一个与外界环境噪音相等的反向声波,将噪音抵消,从而达到更好的降噪效果。DSP降噪的原理和ANC降噪相似。但DSP降噪正反向噪音直接在系统内部相互中和抵消。

    CVC降噪

    CVC(Clear Voice Capture)是通话软件降噪技术。主要针对通话过程中产生的回声。通过全双工麦克风消噪软件,提供通话的回声和环境噪音消除功能,是目前蓝牙通话耳机中最先进的降噪技术。

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  • matlab代码,采用多种阈值方式...采用了以下几种小波去噪方法: 1.用全局默认阈值进行去噪处理 2.启发式SURE域值选择法对信号去噪,sym3小波分解 3.’sym8’小波对信号分解,软SURE域值 4.db3小波固定式阈值去噪
  • 如果我们选好一算法是刚好能应对我们的数据分析的,那么从算法层面,我们需要解决的问题主要集中在如何减少方差过大的情况,因为这会减低我们的算法的泛化能力,主要以下方法 降低模型的复杂度 减少数据...
  • 帧内降噪方面,研究了现 几种降噪方法,如邻域平均法、维纳滤波、高斯滤波、Butterworth滤波等方法, 并对这些方法进行了实验。帧间降噪方面,主要研究了时域平均滤波法和自适应递 归滤波法。针对视频图像具有很...
  • Opencv:图像二值化与去噪Python实现

    千次阅读 2019-11-12 09:38:32
    图像二值化与去噪 ...在进行去噪声的时候,可以选择的有几种去噪声方法: 1.均值模糊去噪声 2.高斯模糊去噪声 3.双边/均值迁移模糊去噪声 4.非局部均值去噪声 二、代码 import cv2 as cv import numpy a...
  • PATCHUNET:一完全无监督且高度通用的深度学习方法,用于随机噪声抑制,地球物理勘探,2020年。 我们开发了一深度学习算法(PATCHUNET),以抑制随机噪声并保留相干地震信号。 输入数据分为个补丁,每个补丁都...
  • python-opencv识别验证码(数字英文)

    千次阅读 2020-04-25 16:15:32
    Python3 识别验证码(opencv-python) ...采取一种有监督式学习的方法来识别验证码,包含以下个步骤: 图片处理 - 对图片进行降噪、二值化处理 切割图片 - 将图片切割成单个字符并保存 人工标注...
  • 写爬虫一个绕不过去的问题就是验证码,现在验证码分类大概4: 图像类 滑动类 点击类 语音类 今天先来看看图像类,这类验证码大多是数字、字母的组合,国内也使用汉字的。在这个基础上增加噪点、干扰线、变形...
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  • Python3 识别验证码(opencv-python) 一、准备工作 ...采取一种有监督式学习的方法来识别验证码,包含以下个步骤: 图片处理 - 对图片进行降噪、二值化处理 切割图片 - 将图片切割成单个字符并保...
  • 我们采取一种有监督式学习的方法来识别验证码,包含以下个步骤 图片处理 - 对图片进行降噪、二值化处理 切割图片 - 将图片切割成单个字符并保存 人工标注 - 对切割的字符图片进行人工标注,作为训练集 训练数据 - ...
  •  奇异值分解(Singular value decomposition)简称SVD,是将矩阵分解为特征值和特征向量的另一种方法。奇异值分解可以将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的个子矩阵相乘来表示,这些小矩阵描述的都是矩阵的重要的...

空空如也

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降噪方法有几种