验证码识别之模板匹配方法,最新版soul怎么关闭机器人匹配

验证码识别之模板匹配方法



1、验证码识别之模板匹配方法

在写爬虫的时候难免会遇到验证码识别的问题,常见的验证码识别的流程为: - 图像灰度化 - 图像去噪(如图像2值化) - 切割图片 - 提取特征 - 训练 但这种方法要切割图片,而且破解验证码的重点和难点就在于 能否成功分割字符 。 本文要介绍的算法 不需要进行图片切割,也不需要进行机器训练 ,这种方法就是模板匹配:将待识别的文字切割成1个个模板,在待识别的图像中去匹配模板。 这篇文章将分为两个部分: 第1部分介绍模板匹配的基本概念以及模板匹配的1种实现算法:快速归1化互相关匹配算法; 第2部分是1个具体实例。 模板匹配是在图像中寻找目标的方法之1,目的就是在1幅图像中寻找和模板图像最相似的区域。 模板匹配的大致过程是这样的:通过在输入图像上滑动图像块对实际的图像块和输入图像进行匹配。 假设我们有1张100x100的输入图像,有1张10x10的模板图像,查找的过程是这样的: 从输入图像的左上角(0,0)开始,切割1块(0,0)至(10,10)的临时图像; 用某种方法得出临时图像与模板的相似度c,存放到相似度矩阵中(矩阵大小为91 x91); 切割输入图像从(0,1)至(10,11)的临时图像,对比,并记录到相似度矩阵; 重复上述步骤,直到输入图像的右下角。 最终得到1个相似度矩阵,找到矩阵中的最大或最小值,最大值(最小值)对应的临时图像即为与模板最相似的图像。 在步骤b中,求模板与图像的相似度有多种方法,如平均绝对差算法(MAD)、绝对误差和算法(SAD)、误差平方和算法(SSD)、归1化互相关算法(NCC),本文使用的是归1化互相关算法。 什么是归1化互相关? 从几何图形上来看,空间中的两个向量,同方向平行时,归1化互相关系数为1,表示两个向量最相似,反方向平行时归1化互相关系数为-1,垂直时为0,表示最不相似(用互相垂直的3个向量来代表整个空间也是这个道理,垂直的向量之间不包含对方的信息,相关系数为0),存在1定夹角时处于(-1,1),是不是跟余弦函数很像,cos(0)=1,cos(pi/2)=0,cos(pi)=-1。就是这个样子的,相关系数可以看作是两个向量之间夹角的cosine函数。 在数学中是这么计算cosine函数的,假设两个n维向量X,Y,对应的坐标分别为(x1,x2,…xn), (y1,y2,…yn) 则: (如果想要了解更多,请参考文献【2】) 但这是1维的,在模板匹配中要再加1个维度 (具体算法请参考文献【3】) ,简要说1下文献【3】的内容:如果直接计算2维相似度的话计算复杂度会非常高,文献【3】利用快速傅里叶变换与积分图像快速算法来降低计算复杂度。 接下来让我们看1个具体的应用。 模板匹配识别验证码的具体步骤为: 1. 找出图片中所有可能出现的字符,制作成模板集合 2. 图像灰度化 3. 图片去噪(2值化) 4. 模板匹配 5. 匹配结果优化 要识别的图片如下,以识别图片中的加字为例: 要从image中找到与模板最匹配的部分,Template图像是事先从image图像中截取的1部分。所用的为python模块skimage中的match_template方法,match_template方法使用的是快速归1化互相关算法 【2】 。 遍历模板图像集合,与图像匹配,如果dist大于阈值h,则认为此模板在图像中存在,否则不存在,继续匹配下1个模板,直到遍历完所有模板。 以模板‘加’为例,图像大小为40x260,模板大小27x27,result是1个大小为(14,234)的矩阵,即上文提到的相似度矩阵,矩阵中的数值属于[-1,1],找到result中最大值所处的对应位置即为与模板最匹配的图像位置:x=66,y=11,正好对应模板图像在image中所处的位置。 (更多内容请参阅参考文献【4】) 但这是比较好的情况,因为在匹配时遍历了所有的模板,而1张图片中出现的模板数量是有限的,比如数字’4’在图片中是没有的,这时就要根据某种规则去掉这些在图片中没有出现的模板:程序中使用dist变量来过滤匹配结果,如果dist变量大于某个值则认为此模板在图像中不存在。 最后的result_list中可能仍然存在1些图片中不存在的模板或者匹配不精确的模板,比如数字‘1’在模板中不存在,但仍然可以匹配到,因为数字‘2’中可以匹配到‘1’,需要进1步优化,优化方法有很多,比如当匹配到的两个模板距离过近时,选择较大的那个模板,其余方法留给读者自行考虑吧。 后续将会推出如何使用深度学习识别验证码,敬请期待~ 参考文献: http://www.***.com/beer/p/5672678.html http://www.***.com/blog/2013/03/cosine_similarity.html J. P. Lewis, “Fast Normalized Cross-Correlation”, Industrial Light and Magic. http://***.org/docsjinhqin/dev/auto_examples/plot_template.html 本文作者 :李晖(点融黑帮),毕业于电子科技大学,现就职于点融成都Data部门,对1切新鲜事物充满好奇,对跳舞毫无抵抗力的活力女青年1枚。

最新版soul怎么关闭机器人匹配



2、最新版soul怎么关闭机器人匹配

1、首先打开soul软件,并进入软件首页。

2、其次在软件首页的左上角找到设置按钮并点击进入。

3、然后在设置页面找到语音匹配等级并点击出现关闭选型,点击关闭选型即可。 Soul是1款基于心灵的智能社交App,Soul App上线于2016年11月,是基于心灵的智能社交网络平台。

【多选题】下列属于模板匹配算法的有()



3、【多选题】下列属于模板匹配算法的有()

相关法;误差法;2次匹配误差算法;高速模板匹配法;高精度定位的模板匹配。

下列属于模板匹配算法的有( )A.误差法B.霍夫曼编码算法C.相关法D.高精度定位的模板匹配



4、下列属于模板匹配算法的有( )A.误差法B.霍夫曼编码算法C.相关法D.高精度定位的模板匹配

参考答案:A、C、D 。

opencv模板匹配优缺点



5、opencv模板匹配优缺点

优点:简单、直接,缺点:不具有旋转不变性、不具有尺度不变性。opencv模板匹配优点:简单、直接,缺点:不具有旋转不变性、不具有尺度不变性,不过匹配后的重心和角度需要做进1步处理。

Soul app里面机器人匹配的那首bgm是什么呀?好好听!!!求玩过soul的大神告知!!



6、Soul app里面机器人匹配的那首bgm是什么呀?好好听!!!求玩过soul的大神告知!!

BGM是Frida Sundemo演唱的《Towers》歌词如下 I've been building towers我开始建起了高塔Towers make my laugh高塔让我发笑They are my four room mates它们有4个双人房They are my friends它们是我的朋友I've got my own snowflakes我得到了我自己第1片雪花They will never fall他们将永远不会掉落'Cause I've got my towers因为我把它放进了我的高塔And they help me同时他们帮助了我I'm still living in this house together with my towers因为我的生活中只有和高塔1起度过的时光and the people that's around人们只能在塔的周围I'm still living in this house而我1直呆在房子里and I smile and say hello, say hello然后对着家里1面微笑1面说你好,你好I see you everyday我每天都看见你Coughing out loud but you won't look my way可我每次的咳嗽声如此大声,你却从不往我这边看1眼Drops from my balcony and everyday我每天都在从阳台往下看Dancing ballet but still no look my way我跳着芭蕾,但你却不曾看我1眼Counting my sheep and then another day我计算着我的睡眠时间,只为了期待第2天的到来Dreaming about the things that I would say我愿意告诉我自己相信这些事I've created flowers我创造出鲜花Flowers made of glass玻璃瓶中装满鲜花They've got extra powers它们有特别的神奇力量They run so fast它们跑得特别的快I've been counting pillows我计算着枕头的数量Pillows on my wall把枕头靠在墙上I've got almost twenty至少有2十个Still I want more我看了又看I'm still living in this house together with my towers只因为我的生活中只有和高塔1起度过的时光and the people that's around而人们只在塔的周围I'm still living in this house我1直呆在房子里and I smile and say hello, say hello然后对着家里1面微笑1面说你好,你好I see you everyday我每天都看见你Coughing out loud but you won't look my way可我每次的咳嗽声如此大声,你却从不往我这边看1眼Drops from my balcony and everyday我每天都在从阳台向下看Dancing ballet but still no look my way我跳着芭蕾,但你却不曾看我1眼Counting my sheep and then another day我计算着我的睡眠时间,只为了期待第2天的到来Dreaming about the things that I would say我愿意告诉我自己相信这些事。 拓展资料Frida Sundemo是瑞典南部的医学院学生,也是1个独立流行电子歌唱歌手,她的声音明亮亲切。由于网络视频,她的音乐也被很多人喜欢,在2010年日本独家发售了第1张专辑《 Dear,Let it out 》。之后她又带着她引人入胜的故事和柔软的音调和声将她古怪、美妙和悲伤的世界给众人 。 代表作为《Towers》、《I Was Surrounded》、《Drawn To You》 参考资料:《towers》—百度百科。

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