摘要：
上两篇详细的说明了验证码的识别，不过我们采用的是方法二，下面采用方法一。注意和方法二的区别。 验证码识别方法一： 把标签转为向量，向量长度为40。（4位数字验证码） 验证码的生成和tf.record的制作这部分代码不变。 一、训练识别模型 首先新建一个nets2文件夹，使用文件夹下的nets_fac 阅读全文
posted @ 2019-01-21 15:39
墨麟非攻
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摘要：
在说Otsu之前，先说几个概念 灰度直方图：将数字图像中的所有像素，按照灰度值的大小，统计其出现的频率。其实就是每个值（0~255）的像素点个数统计。 Otsu算法假设这副图片由前景色和背景色组成，通过最大类间方差选取一个阈值，将前景和背景尽可能分开。 一、代码展示 可以看出Otsu阈值明显优于固定 阅读全文
posted @ 2019-01-20 15:58
墨麟非攻
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摘要：
一、固定阈值分割 cv2.threshold()用来实现阈值分割，有4个参数： 参数1：要处理的原图，一般是灰度图 参数2：设定的阈值 参数3：最大阈值，一般是255 参数4：阈值的方式，主要有5种，详情：ThresholdTypes 理解这5种阈值方式： 固定阈值将整幅图片分成两类值，它并不适用于 阅读全文
posted @ 2019-01-19 17:31
墨麟非攻
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摘要：
一、颜色空间转换 颜色转换其实是数学运算，如灰度化最常用的是：gray = R* 0.299 + G* 0.587 + B * 0.114 二、视频中特定颜色物体追踪 HSV：色调（H），饱和度（S），明度（V）。对光照的变换并不是很敏感，相比于BGR更易于区分颜色，常用于颜色识别的模型。转换模式用 阅读全文
posted @ 2019-01-19 16:15
墨麟非攻
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摘要：
一、获取和修改像素点的值 通过行、列坐标获取某个像素点的值，对于彩色图。B、G、R对应0， 1， 2 修改像素也是同样的方式： 更好的像素访问和编辑方法： 二、图片属性 1、图像形状 2、数据类型 3、图像总像素数 二、感兴趣区域（ROI） 行对应y，列对应x，所以其实是img[y, x]，所以要注 阅读全文
posted @ 2019-01-19 15:18
墨麟非攻
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摘要：
一、打开摄像头 cv2.VideoCapture(0)创建VideoCapture对象，参数0表示摄像头编号，如果你有两个摄像头，也可以传入1 二、播放本地视频 和打开摄像头一样，把摄像头编号换成视频的路径就可以播放本地视频。cv2.waitKey的参数0表示无限等待，数值越大，视频播放越慢，反之， 阅读全文
posted @ 2019-01-19 11:32
墨麟非攻
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摘要：
前面一直都是使用命令行运行代码，不够人性化。这篇用Python编写一个GUI界面，使用PyQt5编写图像处理程序。包括：打开、关闭摄像头，捕获图片，读取本地图片，灰度化和Otsu自动阈值分割的功能。 使用Qt Designer来设计界面。而anaconda里自带了designer.exe，我使用的就 阅读全文
posted @ 2019-01-18 22:13
墨麟非攻
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摘要：
首先感觉学习OpenCV-python最好的学习工具官方的英文文档。 官方英文教程：OpenCV-Python Tutorials 我使用的是anaconda里的 jupyter notebook。至于如何安装，请自行百度。然后再安装 cv2包 快速、简洁、流行的python 众所周知，python 阅读全文
posted @ 2019-01-17 16:13
墨麟非攻
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摘要：
参考地址：https://blog.csdn.net/miracle_ma/article/details/78305991 使用DCGAN（deep convolutional GAN）：深度卷积GAN 网络结构如下： 代码分成四个文件： 读入文件 read_data.py 配置线性层，卷积层，反 阅读全文
posted @ 2019-01-16 21:08
墨麟非攻
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摘要：
参考：《tensorflow实战》 首先介绍一下Word2Vec Word2Vec：从原始语料中学习字词空间向量的预测模型。主要分为CBOW（Continue Bags of Words）连续词袋模型和Skip-Gram两种模式 CBOW：从原始语句（中国的首都是___）推测目标字词（北京）。Ski 阅读全文
posted @ 2019-01-14 11:47
墨麟非攻
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