03 python買粉絲素材(pixel圖片素材-如何利用Python做簡單的驗證碼識別)

00張圖片進行處理和切割,得到12000張原子級圖片。

在這12000張圖片中刪除一些會影響訓練和識別的強干擾的干擾素材,切割后的效果圖如下:

13__夭謀曇

由于本文使用的這種識別方法中,機器在最開始是不具備任何數字的觀念的。所以需要人為的對素材進行標識,告訴_魘裁囪耐計哪諶菔1。

這個過程叫做_氨曇恰薄

具體打標簽的方法是:

為0~9每個數字建立一個目錄,目錄名稱為相應數字(相當于標簽)

人為判定_計諶,并將圖片拖到指定數字目錄中

每個目錄中存放100張左右的素材

一般情況下,標記的素材越多,那么訓練出的模型的分辨能力和預測能力越強。例如本文中,標記素材為十多張的時候,對新的測試圖片識別率基本為零,但是到達100張時,則可以達到近乎100%的識別率

14__卣餮≡

對于切割后的單個字符圖片,像素級放大圖如下:

從宏觀上看,不同的數字圖片的本質就是將黑色按照一定規則填充在相應的像素點上,所以這些特征都是最后圍繞像素點進行。

字符圖片_6個像素,高10個像素,理論上可以最簡單粗暴地可以定義出60個特征:60個像素點上面的像素值。但是顯然這樣高維度必然會造成過大的計算量,可以適當的降維。

通過查閱相應的文獻_2],給出另外一種簡單粗暴的特征定義:

每行上黑色像素的個數,可以得到10個特征

每列上黑色像素的個數,可以得到6個特征

最后得到16維的一組特征,實現代碼如下:

defget_feature(img):_"""

獲取指定圖片的特征值,

1.按照每排的像素點,高度為10,則有10個維度,然后為6列,總共16個維度

:paramimg_path:

:return:一個維度為10(高度)的列表_"""

width,height=

pixel_買粉絲t_list=[]

height=10_foryinrange(height):

pix_買粉絲t_x=0__forxinrange(width):___if((x,y))==0:#黑色點

pix_買粉絲t_x+=1

pixel_買粉絲t_(pix_買粉絲t_x)_forxinrange(width):

pix_買粉絲t_y=0__foryinrange(height):___if((x,y))==0:#黑色點

pix_買粉絲t_y+=1

pixel_買粉絲t_(pix_買粉絲t_y)_returnpixel_買粉絲t_list

然后就將圖片素材特征化,按照_ibSVM_付ǖ母袷繳梢蛔櫬卣髦島捅曇侵檔南蛄課

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