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    学界 | 精细识别现实世界图像:李飞飞团队提出半监督适应性模型

    选自 arXiv 机器之心编译 参与:李泽南 图像识别技术的发展速度很快,我们开发的机器学习模型已经可以识别越来越多的物体种类了。然而,大多数图像识别算法都非常依赖于有标签的数据集,同时对于图片中物体的精细分类能力也非常有限。近日,斯坦福大学李飞飞团队提交的论文在减少数据依赖和提高识别细粒度程度等问题上向前迈进了一步。该论文已被 ICCV 2017 大会接收。 图像识别的终极目标是识别真实世界中的所有物体。更加艰巨的任务则是精细识别——细分同一类别的物体(如不同种类的鸟、不同品牌的汽车)。目前的业内最佳细

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    教你python自动识别图文验证码的解决方案!

    对于web应用程序来讲,处于安全性考虑,在登录的时候,都会设置验证码,验证码的类型种类繁多,有图片中辨别数字字母的,有点击图片中指定的文字的,也有算术计算结果的,再复杂一点就是滑动验证的。诸如此类的验证码,对我们的系统增加了安全性的保障,但是对于我们测试人员来讲,在自动化测试的过程中,无疑是一个棘手的问题。 1、web自动化验证码解决方案 一般在我们测试过程中,登录遇到上述的验证码的时候,有以下种解决方案: 第一种、让开发去掉验证码 第二种、设置一个万能的验证码 第三种、通过cookie绕过登录 第四种、自动识别技术识别验证码 2、自动识别技术识别验证码 前三种解决方案,想必大家都比较了解,本文重点阐述第四种解决方案,也就是验证码的自动识别,关于验证码识别这一块,可以通过两个方案来解决, 第一种是:OCR自动识别技术, 第二种是:通过第三方打码平台的接口来识别。 OCR识别技术 OCR中文名称光学识别, tesseract是一个有名的开源OCR识别框架,它与Leptonica图片处理库结合,可以读取各种格式的图像并将它们转化成超过60种语言的文本,可以不断训练自己的识别库,使图像转换文本的能力不断增强。如果团队深度需要,还可以以它为模板,开发出符合自身需求的OCR引擎。那么接下来给大家介绍一下如何使用tessract来识别我们的验证码。 关于OCR自动识别这一块,需要大家安装Tesseract,并配置好环境,步骤如下 1)、安装tesseract 适用于Tesseract 3.05-02和Tesseract 4.00-beta的 Windows安装程序下载地址:github.com/UB-Mannheim… 2)、加入培训数据 tesseract 默认只能识别英文,如果您想要识别其他语言,则需要下载相应的培训数据 下载地址:github.com/tesseract-o… 下图为中文数据包 我们只做中文,暂时下载一个中文的文字训练数据就可以 ,然后将.traineddata文件复制到安装之后的’tessdata’目录中。C:\OCR\Tesseract-OCR\tessdata 3)、配置环境变量 要从任何位置访问tesseract-OCR,您可能必须将tesseract-OCR二进制文件所在的目录添加到Path变量中C:\OCR\Tesseract-OCR。 安装后tesseract之后 ,并不能直接在python中使用,我们要想在python中使用,需要安装pytesseract模块我们可以通过 pip 安装 pip install pytesseract python中识别验证码图片内容 安装好后。找一张验证码图片,如下图(命名为test.jpg),放在当前python文件同级目录下面, 使用 PIL中的Image中的open方法打开验证码图片,调用pytesseract.image_to_string方法,可以识别图片中的文字,并且转换成字符串,如下面代码所示。 import pytesseract from PIL import Image pic = Image.open(‘test.jpg’) pic 为打开的图片,lang指定识别转换的语言库 text = pytesseract.image_to_string(pic,lang=‘chi_sim’) print(text) 通过上述方法能识别简单的验证码,但是存在一定的问题,识别的精度不高,对于一些复杂一点,有干扰线的验证码无法正确识别出结果。 接下来给大家介绍一下第二种识别的方案,第三方的打码平台识别 打码平台识别验证码 第三方的打码平台相对于OCR来讲,优势在于识别的精准度高,网络上的第三方打码平台很多,百度随便一搜就有几十个,这个给大家列举几个,如下所示: 网络上的第三方打码平台众多,这里小编选择超级鹰这个第三方的平台来给大家做演示。 首先登录我们需要注册登录超级鹰这个网站 www.chaojiying.com,进入之后我们找到python对应的开发文档并下载, 下载开发文档 下载之后解压缩,得到如下文件 第三方打码平台的接口分析 我们打开chaojiying.py这个文件后,会发现这个文件中给出了的接口非常简单,如下所示 首先第一步创建一个用户对象:三个参数(账号,密码,软件ID),账号密码就是该网站的账号密码,那么软件ID呢?软件ID我们可以在用户中心找到软件ID,然后进去点击生成一个软件ID(如下图), 第二行代码就是打开一个要识别的验证码图片,并读取内容, 第三行,调用PostPic方法识别验证码,两个参数(验证码图片内容,验证码类型),关于验证码类型,请参考该网站的价格体系(如下图),根据验证码类型选择对应的数值传入。 结果提取: PostPi

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    「思考」百度搜索算法与手机号之间的事情

    不要怂,就是干,干的越狠,就越牛逼,没啥道理好讲的,如果赚钱还要天天给你洗脑才行,你真的很适合做一辈子穷人! 百度站长学院在21号就发文说有关汽车站点注意事项,大致看了下,主要是页面中过多的展现了手机号的问题,从百度官方说法这篇文章中,我们能够得到什么启发呢?在这也分享下,我个人的看法,有任何疑问可以直接给我留言。 01 仅仅是针对汽车网站吗? 在文章当中以及标题中,都明确的指出,这次是针对汽车网站。当然,如果百度能够识别页面中的手机号码(文本形式、图片形式、大小写形式、二维码形式等等),要是万能的百度真

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    阻碍你抢票的“罪魁祸首”竟然是他?

    我们在使用互联网的过程中,可以看到网站往往会通过验证码来辨别用户是否是机器人,验证码实际上就是人类和计算机的一场战争。但有时候你会发现,验证码也是让人感到十分无奈,有的时候严重扭曲到不能通过人眼来识别。 随着电脑信息技术的飞速发展,有效图像识别技术已经被开发出来,但目前大部分网站使用的文本验证码还是有用的。尖端的图像识别技术需要花费大量时间金钱成本,黑客们是不会用它们来破解你的博客、窥探你中午打算吃什么的。只有那些涉及机密、金钱利益的网站,比如网上银行、购物网站等受到了较大的威胁。为了防止财产损失,这些网站

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    领券