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Python机器学习方法智能识别亚马逊验证码

概述 亚马逊网站验证码全部由英文字母组成,每个字母的形式也是多样的,通过Tesseract-OCR技术识别效率还是比较低,非常不理想。这里采用向量空间技术进行训练识别,经测试,识别率可达到95%,这个识别率通过训练库的不断增加还可继续提高。下面废话不多说,直接上干货。 技术详解 亚马逊验证码如下图: 我这里收集了大量的亚马逊网站验证码,下面将随机抽一张验证码为mnyaph作详细讲解,如下图: 总体思路 1.将原图片作二值化等特殊处理转换得到低像素图片 2.分割出每个字母的图片,并加入到训练库中 3.每个字母图片在训练库中训练 4.将每个字母图片训练后的结果依次组合起来,就是最终验证码 使用技术库 PIL :图片处理库 scipy : 科学计算库 ● 原图片处理 这里将jpg格式转换为更小容量的gif格式,方便后面处理,并将原图片中的黑色像素(0)拷贝到新

mybatis 批量插入

一个list集合,添加到数据库中,在mybatis中就是mapper.xml中的配置: <insert id="insertByList" parameterType="java.util.List"> insert into action_table_former_relation (id, action_id, target_table,former_table, former_tables_actions_id, task_owner, create_time, update_time) values<foreach collection="list" item="record" index= "index" separator =","> ( #{record.id,jdbcType=BIGINT}, #{record.actionId,jdbcType=INTEGER}, #{record.targetTable,jdbcType=VARCHAR}, #{record.formerTable,jdbcType=VARCHAR}, #{record.fo...

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