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這期內容當中小編將會給大家帶來有關python中怎么識別驗證碼,文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述,閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
python常用的庫:1.requesuts;2.scrapy;3.pillow;4.twisted;5.numpy;6.matplotlib;7.pygama;8.ipyhton等。
具體如下。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from PIL import Image #打開圖像 im=np.array(Image.open('yzm.png')) #得到圖像3個維度 h,w,san=im.shape X=[(h-x,y) for x in range(h) for y in range (w) if im[x][y][2]<200] #將X轉換成numpy的array類型,方便后續運算操作 X=np.array(X) n_clusters=4 k_means=KMeans(init='k-means++',n_clusters=n_clusters) k_means.fit(X) k_means_labels=k_means.labels_ k_means_cluster_centers=k_means.cluster_centers_ k_means_labels_unique=np.unique(k_means_labels) colors=['#4EACC5','#FF9C34','#4E9A06','#FF3300'] plt.figure() plt.hold(True) for k,col in zip(range(n_clusters),colors): my_members=k_means_labels==k cluster_center=k_means_cluster_centers[k] plt.plot(X[my_members,1],X[my_members,0],'w',markerfacecolor=col,marker='.') plt.plot(cluster_center[1],cluster_center[0],'o',markerfacecolor=col,markeredgecolor='k',markersize=6) plt.title('KMeans') plt.grid(True) plt.show()
上述就是小編為大家分享的python中怎么識別驗證碼了,如果剛好有類似的疑惑,不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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