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svm解析验证码

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  • 上传时间:2021-06-29
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资 源 简 介

SVM做的验证码识别,准确率85%# -*- coding: utf-8 -* __author__ = "eple" from svmutil import * from PIL import Image from numpy import * import os import string def getFeatures(path): features = [] im = array(Image.open(path).convert("L")) h,w = shape(im) for i in xrange(0,h): for j in xrange(0,w): im[i][j] = 0 if im[i][j] < 128 else 1 for i in xrange(1,h-1): for j in xrange(1,w-1): if im[i][j] != 0 and im[i-1][j]==0 and im[i][j-1]==0 and im[i][j+1]==0 and im[i+1][j]==0: im[i][j] = 0 for rang in [xrange(2,8), xrange(12,18), xrange(22,28), xrange(32,38)]: temp = [] for i in rang: for j in xrange(0,10): temp.append(im[j][i]) features.append(temp) return features

文 件 列 表

svm解析验证码
train
src
result
removeBackgroudImage
lib
img

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