验证码有图形验证码、极验滑动验证码、点触验证码、宫格验证码。这回重点讲讲图形验证码的识别。
在数字图像处理中,针对不同的图像格式有其特定的处理算法。所以,在做图像处理之前,我们需要考虑清楚自己要基于哪种格式的图像进行算法设计及其实现。本文基于这个需求,使用python中的图像处理库PIL来实现不同图像格式的转换。
getpixel函数是用来获取图像中某一点的像素的RGB颜色值,getpixel的参数是一个坐标点。对于图象的不同的模式,getpixel函数返回的值有所不同。
本文讲述如何通过对比学习算法实现手写数字识别,并使用一个基于SVM的算法进行测试。通过对比不同算法的效果,得出结论:使用基于SVM的算法可以较好地识别手写数字。
自从发表了用于验证码图片识别的类(C#代码)后,不断有网友下载这个类后,问如何用于一些特定的验证码。总结一下网友们的提问,很多都是不会从复杂背景中提到干净的字符图片来,这主要就是一个去噪问题,即除去图片上的背景、干扰点、干扰线等信息。这当中要用到很多图像学数学算法,首先声明,本人不是学图像学的,以下方法理论说得不对,敬请多批评指正。 1、如何设前景/背景的分界值 UnCodebase类中有一个GetPicValidByValue( int dgGrayValue) 函数,可以得到前景的有效区域,常有
验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的 防火墙功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻。本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程,对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义。
填充算法 递归 private void fillsearch(Bitmap bmp, int x, int y, byte[,] flag,int num) { //向左 如果为1返回 如果不是1 计算当前值 如果不在范围内设为1返回 并且向下递归 if (Math.Abs(bmp.GetPixel(x, y).B - num) >50) { flag[x, y] = 2;
public class ImageDistinguish { public string imgName { get; set;} private Bitmap bitmap { get; set; } /// /// 构造 /// /// <param name="img">包含二维码的发票</param> public ImageDistin
1. 3x3 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 这个模板很明显,就是把当前像素的值用周围的像素值的平均值代替,产生模糊效果 // 模糊处理 void ImageProcess::BlurImage(CImage* srcImage,CImage* outImage, int blurType) { CWaitCursor WaitCursor; //设置进度条范围 ((CMainFrame*)AfxGetMainWnd())->SetProgr
void ImageProcess::BlurImage(CImage* srcImage,CImage* outImage, int blurType)
跟据9png的实现原理自己写了个生成图片的函数,9png的原理是将图片切成9块如下
本文所用测试图像文件位于当前文件夹的testimages子文件夹中,并且图像以白色为背景。 from PIL import Image import os def searchLeft(width, height, im): #从左向右扫描 for w in range(width): #从下向上扫描 for h in range(height): #获取图像指定位置的像素颜色 color = im.getpixel((w, h)) if color != (255,
代码地址:https://github.com/liguobao/python-verify-code-ocr
本文要点在于Python内置函数和扩展库pillow的用法。图像空域融合的主要思路是:把所有含有随机噪点的临时图像中对应位置像素值的平均值作为最终像素值,生成结果图像,这样可以很大程度上消除随机噪点。 from random import randint from PIL import Image #根据原始24位色BMP图像文件,生成指定数量含有随机噪点的临时图像 def addNoise(fileName, num): #这里假设原始图像为BMP文件 if not fileName.endswith
客户代码使用显式类型检查(使用一系列if-else或switch语句检查对象的类型),而不利用出层次结构内已封装的类型变化时,将导致这种坏味。
搜索到了一个网站:https://goto.pachanka.org/crypto/pgp-wordlist
未利用封装 客户代码使用显式类型检查(使用一系列if-else或switch语句检查对象的类型),而不利用出层次结构内已封装的类型变化时,将导致这种坏味。 为什么要利用封装? 一种臭名昭著的坏味是,在客户代码中使用条件语句(if-else或switch语句)来显式地检查类型,并根据类型执行相应的操作。我们这里讨论的是:要检查的类型都封装在了层次结构中,但没有利用这一点,即使用显式类型检查,而不依赖于动态多态性。这将导致如下问题: 显式类型检查让客户程序和具体类型紧密耦合,降低了设计的可维护性。例如,引入新类
python的PIL库简直好用的不得了,PIL下面的Image库更是封装了很多对图片处理的函数,关于Image库的介绍和使用,看这里:http://effbot.org/imagingbook/image.htm
本人在用UiAutomator做测试的时候,经常会遇到一些控件因为不同的条件显示不同的颜色,在学习了UiAutomator图像处理之后,自己尝试写了一个方法来处理不同颜色控件的区分。分享代码供大家参考。
前段时间在一个朋友那么得到的灵感,想到可以用音乐播放页面作为一张海报图片。其实接下来要讲的和海报还是有差距的,而具体实现也只是简单的图片粘贴,但是在效果上还是不错的。效果图如下,希望大家喜欢:
本文实例讲述了Android开发实现去除bitmap无用白色边框的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
QQ群聊的背景色为白色,而打开图片后的背景色为黑色,如果能巧妙修改图片各个像素的透明度,就可以达到在不同背景下显示出不同图片的功能。
所谓二值化是指只包含白和黑这两种颜色,下面的代码中使用白色表示内部或背景,使用黑色表示边缘。 图像边缘提取的基本思路是:如果一个像素的颜色值与周围像素足够接近(属于低频部分)则认为是图像背景或者内部,如果一个像素的颜色值与周围像素相差很大(属于高频部分)则认为是图像边缘。在具体实现时,边缘提取有很多种方法,分别采用不同的卷积和,针对不同类型的边缘。下面代码的思路是:如果一个像素的颜色值与其右侧和下侧像素都足够接近则认为不是边缘,否则认为是边缘。 from PIL import Image def isSim
解法二:stegsolve,file,ps 用stegsolve打开,随便调几个通道
废话不多说,直接上代码 from PIL import Image, ImageFilter, ImageOps img = Image.open('/Users/demo/Desktop/b.png') # 原图路径 def dodge(a,b,alpha): return min(int(a*255/(256-b*alpha)),255) def draw(img,blur=25,alpha=1.0): img1 = img.convert('L') img2 = img1.copy() im
零、前言 1.粒子效果的核心有三个点:收集粒子、更改粒子、显示粒子 2.Bitmap的可以获取像素,从而得到每个像素的颜色值 3.可以通过粒子拼合一张图片,并对粒子操作完成很多意想不到的效果 4.本项目源码见文尾捷文规范第一条,文件为BitmapSplitView.java ---- 一、初识 1.什么是Bitmap像素级的操作: 相信大家都知道一张jpg或png放大后会是一个个小格子,称为一个像素(px),而且一个小格子是一种颜色 也就是一张jpg或png图片就是很多颜色的合集,而这些合集
内容来源:作者 | 张风捷特烈,链接 | https://www.jianshu.com/p/12184d861646
使用Python对地图进行3D可视化。以地图为地图,可以在三维空间对轨迹、点进行可视化。
本文实例讲述了VB实现的《QQ美女找茬游戏》。分享给大家供大家参考。具体如下:比较无聊哈,原理很简单,用VB速度比较慢,但是实现很容易。Option ExplicitPrivate Type sPOINT x As Long y As LongEnd TypePrivate Declare Function GetDC Lib "user32" (ByVal hwnd As Long) As LongPrivate Declare Function GetPixel Lib "gdi32" (ByVal
from PIL import Image, ImageFilter, ImageOps img = Image.open('C:\Users\hengli\Pictures\lovewallpaper\214926-106.jpg') def dodge(a, b, alpha): return min(int(a255/(256-balpha)), 255) def draw(img, blur=25, alpha=1.0): img1
📷 1.PIL:Python影像库 PIL或者Python Imaging Library是一个包含许多函数来处理来自Python脚本的图像的包。PIL官方网站在这里。目前版本的PIL是PIL 1.1.7,可用于Python 2.3到Python 2.7。本文将使用Python 2.6的PIL 1.1.7。 在Windows(XP,Vista或者Seven)下,安装PIL相当简单:只需启动PIL Windows安装程序即可。当然你以前需要一个有效的Python 2.6.6安装。 PIL文档可在这里找到:
PIL库可以设置图片透明度。 pip install pillow安装了pillow库后就可以使用PIL库了。
PIL 库可以设置图片透明度。 pip install pillow 安装了 pillow 库后就可以使用 PIL 库了。
我在做一个笔迹性能测试工具,想要在笔迹绘制到某个点的时候输出绘制的速度,通过判断屏幕颜色修改判断笔迹绘制到哪。此时需要在不截图屏幕获取屏幕某个点的颜色
本文源自于一位读者的问题:为啥有的函数或方法调用要使用两对括号呢? 但是在我的印象里并没有这种用法啊。于是我简单扫了一眼代码,发现这位朋友说的并不是函数调用需要两对括号,而是使用元组做函数或方法的参数。 在Python中,这样的情况很多,但是初学者不了解的话容易晕,所以简单整理几个常见的类似情况,也欢迎朋友们补充类似的用法: # 内置函数max()可以直接对多个值计算最大值 >>> max(3, 5, 7) 7 # 也可以对元组、列表或其他序列计算最大值 >>> max((3, 5, 7)) 7 >>> f
原图: 转换成: python代码 # -*- coding: utf-8 -*- import os from PIL import * curdir="E:\\py\\WinPython-32
图像灰度直方图用来统计0到255的各灰度值在图像中的出现频次,也就是有多少个像素的值为0,多少个像素的值为1,等等。对于彩色图像,直方图为红、绿、蓝各分量的统计结果。 from os.path import isfile from PIL import Image def his(imageFile): #确保参数为图像文件 assert isfile(imageFile) and imageFile.endswith(('.bmp', '.jpg', '.png')), 'Must be image
该文介绍了图像处理中的漫水填充算法(Flood Fill),这是一种基于递归的图像填充算法,可用于填充图像中的连续颜色区域。文章中还介绍了OpenCV中的floodFill函数,该函数可以方便地实现漫水填充算法。此外,文章还介绍了该算法的应用场景,如标记图像中的目标区域、图像分割等。
前6个小玩意,正好对应Flash CS滤镜面板的几个效果,使用比较简单,详细可以参考这个: http://blog.sina.com.cn/s/blog_3fbce8b10100o8oz.html 。
#define RGB(r,g,b) ((COLORREF)(((BYTE)(r)|((WORD)((BYTE)(g))<<8))|(((DWORD)(BYTE)(b))<<16)))
在使用图片的时候有时候我们希望改变背景颜色,这样就只关注于图片本身。比如在连连看中就只有图片,而没有背景,其实我个人感觉有背景好看一点。
首先申明:历时八天,本文作者(在多位好友的帮助下)已经成功破解该验证码成功率73%,但是出于网络安全与知识产权等因素(破解只是兴趣,不能咂人家饭碗),不会提供完整源代码。仅发布破解的思路和部分代码。如有转载请告知原作者,关于本文,原作者拥有最终解释权。
之前看到过很多头条,说哪国某人坚持了多少年自学使用excel画画,效果十分惊艳。 对于他们的耐心我十分敬佩。 但是作为一个程序员,自然也得挑战一下自己。 这种需求,我们十分钟就可以完成!
国庆节终于来了,最近有个五星红旗半透明渐变头像很火,在抖音里、微信群里都流行起来了。
一般我们用工作照片或者证件照片都需要去照相馆,但是作为21世纪的人信息技术又那么发达,手机自拍更是无敌。让咋去照相馆未免太浪费自己的资金和时间了,而且现有的技术足够我们快速做一个证件照片了。这块我们就来以程序员的角度来快速做一个证件照,主要用到的网站和技术有removebg和python。
不久之前写过一篇文章,详细介绍了 PIL 库中的 Image 模块的使用。曾经学习过、使用过一段时间的 PS,认识 PIL 后,觉得这这玩意太好玩了,有了想使用 PIL 库实现 PS 中的图片特效的想法。
Image模块是在Python PIL图像处理中常见的模块,对图像进行基础操作的功能基本都包含于此模块内。如open、save、conver、show…等功能。 open类
题目下载下来是一个png图片,里面全是二维码,二维码内容大概就是马老师经典语句全文。
本文要点在于Python扩展库pillow中Image类的运用。图像空域随机水印的主要思路在于:在原始图像中随机选取一些位置替换为水印图片中的非背景像素,同时生成日志文件记录替换的位置和水印中像素位置的对应关系,然后可以根据加入水印的图片和日志文件来提取和验证水印。 from os import remove from os.path import isfile from random import sample, choice from PIL import Image def mergeWaterMa
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