su = [] for kn in range(len(pixell)): # 遍历右向量 kn 15 num = [] for i in range(len(pixell)): # 遍历左向量 i 15 n = 0 for j in range(len(pixell[i])): # j是pixell[i]里面的各元素 j 1809 if pixell[kn][j] == pixelr[i][j] and pixelr[i][j] == 1: n += 1 num.append(n) if max(num) == 0: # 最左边的图片最大值就是0,以此选出最左边的图片,记为0 su.append(0) else: su.append(num.index(max(num))+1) 解释这段代码

时间: 2024-03-19 12:40:57 浏览: 18
这段代码主要功能是识别验证码图片中的数字,并将结果存储在su列表中。 1. 首先,通过一个for循环,遍历左侧像素向量列表pixell中的每个像素向量。 2. 对于每一个左侧像素向量,再通过一个for循环遍历右侧像素向量列表pixelr中的每个像素向量。 3. 对于每一组左右像素向量,再通过一个for循环遍历像素向量中的每个像素点。 4. 判断当前像素点在左右像素向量中是否都为1,如果是,则将n的值加1。 5. 将n的值添加到num列表中,用于记录当前左侧像素向量与右侧像素向量的匹配度。 6. 判断num列表中的最大值,如果最大值为0,则说明当前左侧像素向量与所有右侧像素向量都没有匹配,此时将0添加到su列表中,表示当前验证码图片的数字为0。 7. 否则,将最大值所对应的右侧像素向量的索引加1,将结果添加到su列表中,表示当前验证码图片的数字为该索引值。 总体来说,这段代码通过比较左右像素向量的匹配度,识别验证码图片中的数字,并将结果存储在su列表中。
相关问题

from PIL import Image cap = [] for i in range(0,19): # 循环次数为图片个数 cap.append("附件1\\{}.bmp".format(i)) pixelr = [] # 每张图右边像素向量 pixell = [] # 每张图左边像素向量 for j in cap: # 读取各图片两侧向量 captcha = Image.open(j) width = captcha.size[0] height = captcha.size[1] a = [] b = [] for i in range(height): if captcha.getpixel((-1,i)) < 150: a.append(1) else: a.append(0) pixelr.append(a) # 保存右向量 for i in range(height): if captcha.getpixel((0,i)) < 150: b.append(1) else: b.append(0) pixell.append(b) # 保存左向量 su = [] for kn in range(len(pixell)): # 遍历右向量 kn 15 num = [] for i in range(len(pixell)): # 遍历左向量 i 15 n = 0 for j in range(len(pixell[i])): # j是pixell[i]里面的各元素 j 1809 if pixell[kn][j] == pixelr[i][j] and pixelr[i][j] == 1: n += 1 num.append(n) if max(num) == 0: # 最左边的图片最大值就是0,以此选出最左边的图片,记为0 su.append(0) else: su.append(num.index(max(num))+1) 分析这段代码

这段代码的主要功能是识别一组验证码图片中的数字,并将结果存储在一个列表中。具体步骤如下: 1. 导入PIL库中的Image模块。 2. 定义一个空列表cap,用于存储所有验证码图片的文件路径。 3. 在循环中,通过字符串格式化将每张验证码图片的文件路径添加到cap列表中。 4. 定义两个空列表pixelr和pixell,分别用于存储每张图片的右侧和左侧像素向量。 5. 在循环中,通过PIL库中的Image.open()方法读取每张验证码图片,获取其宽度和高度,并遍历每个像素点,根据像素值将对应位置的像素添加到相应的列表中。 6. 定义一个空列表su,用于存储每张验证码图片中的数字。 7. 在循环中,先遍历pixell列表中的每个左侧像素向量,再遍历pixelr列表中的每个右侧像素向量,并通过比较每个像素点的值来计算它们的匹配度,并将结果存储在num列表中。 8. 判断最大匹配度是否为0,如果是则认为是最左侧的数字0,否则将最大匹配度所对应的数字的索引加1并添加到su列表中。 9. 最终su列表中存储的就是每张验证码图片中的数字。

什么可以代替for s in sut:

在Python中,可以使用迭代器代替for循环来遍历一个可迭代对象。例如,可以使用内置的iter()函数和next()函数来手动遍历一个可迭代对象。示例代码如下: ``` sut = [1, 2, 3, 4, 5] iterator = iter(sut) while True: try: s = next(iterator) # 在这里执行对s的操作 except StopIteration: break ``` 需要注意的是,这种方法虽然更加灵活,但是也更加繁琐,容易出错,因此在大多数情况下,仍然建议使用for循环来遍历可迭代对象。

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解释代码:data=pd.read_excel('评论内容.xlsx') a=list(data['评论内容']) # 将所有文本连接成一个字符串 su='' for i in a: su+=str(i) # for l in range(30,300,30) # 进行分词处理 seg = jieba.lcut(su,cut_all=False) # 构建word2vec模型,该模型用于转换词向量 model = word2vec.Word2Vec(seg, min_count=1,vector_size=100) index2word_set = set(model.wv.index_to_key) # 词向量转换函数 def avg_feature_vector(sentence, model, num_features, index2word_set): # 定义词向量数量 feature_vec = np.zeros((num_features, ), dtype='float32') n_words = 0 # 分析句子中每一个词在词库中的情况 for word in str(sentence): word=str(word) if word in index2word_set: n_words += 1 feature_vec = np.add(feature_vec, model.wv[word]) # 进行向量转换 if (n_words > 0): feature_vec = np.divide(feature_vec, n_words) return feature_vec # 将训练集的数据转换为词向量 df=[] for i in range(len(a)): s1_afv = avg_feature_vector(a[i], model=model, num_features=100, index2word_set=index2word_set) df.append(s1_afv) X=pd.DataFrame(df) # 使用nlp为评论设置初始标签 y=[] for i in range(len(a)): # print(i) s = SnowNLP(str(a[i])) if s.sentiments > 0.7: y.append(1) else: y.append(0) y=pd.DataFrame(y) # 将文本转换为onehot向量 def gbdt_lr(X, y): # 构建梯度提升决策树 gbc = GradientBoostingClassifier(n_estimators=20,random_state=2019, subsample=0.8, max_depth=5,min_samples_leaf=1,min_samples_split=6) gbc.fit(X, y) # 连续变量离散化 gbc_leaf = gbc.apply(X) gbc_feats = gbc_leaf.reshape(-1, 20) # 转换为onehot enc = OneHotEncoder() enc.fit(gbc_feats) gbc_new_feature = np.array(enc.transform(gbc_feats).toarray()) # 输出转换结果 print(gbc_new_feature) return gbc_new_feature

[ 62.097451] type=1400 audit(1686032696.903:62): avc: denied { map } for comm="network.sh" path="/system/bin/sh" dev="dm-7" ino=720 scontext=u:r:network_sh:s0 tcontext=u:object_r:shell_exec:s0 tclass=file permissive=1 [ 62.097570] type=1400 audit(1686032696.903:62): avc: denied { read } for comm="network.sh" path="/system/bin/sh" dev="dm-7" ino=720 scontext=u:r:network_sh:s0 tcontext=u:object_r:shell_exec:s0 tclass=file permissive=1 [ 62.097709] type=1400 audit(1686032696.903:62): avc: denied { execute } for comm="network.sh" path="/system/bin/sh" dev="dm-7" ino=720 scontext=u:r:network_sh:s0 tcontext=u:object_r:shell_exec:s0 tclass=file permissive=1 [ 62.113304] type=1400 audit(1686032696.935:63): avc: denied { getattr } for comm="network.sh" path="/system/bin/sh" dev="dm-7" ino=720 scontext=u:r:network_sh:s0 tcontext=u:object_r:shell_exec:s0 tclass=file permissive=1 [ 62.143732] type=1400 audit(1686032696.971:64): avc: denied { read } for comm="network.sh" name="ifconfig" dev="dm-7" ino=561 scontext=u:r:network_sh:s0 tcontext=u:object_r:init-ifconfig_exec:s0 tclass=lnk_file permissive=1 [ 62.150395] type=1400 audit(1686032696.971:64): avc: denied { getattr } for comm="network.sh" path="/system/bin/toybox" dev="dm-7" ino=766 scontext=u:r:network_sh:s0 tcontext=u:object_r:toolbox_exec:s0 tclass=file permissive=1 [ 62.150484] type=1400 audit(1686032696.979:65): avc: denied { execute } for comm="network.sh" name="toybox" dev="dm-7" ino=766 scontext=u:r:network_sh:s0 tcontext=u:object_r:toolbox_exec:s0 tclass=file permissive=1 [ 62.150537] type=1400 audit(1686032696.979:66): avc: denied { read open } for comm="network.sh" path="/system/bin/toybox" dev="dm-7" ino=766 scontext=u:r:network_sh:s0 tcontext=u:object_r:toolbox_exec:s0 tclass=file permissive=1 [ 62.150676] type=1400 audit(1686032696.979:66): avc: denied { execute_no_trans } for comm="network.sh" path="/system/bin/toybox" dev="dm-7" ino=766 scontext=u:r:network_sh:s0 tcontext=u:object_r:toolbox_exec:s0 tclass=file permissive=1 [ 62.151933] type=1400 audit(1686032696.979:66): avc: denied { map } for comm="ifconfig" path="/system/bin/toybox" dev="dm-7" ino=766 scontext=u:r:network_sh:s0 tcontext=u:object_r:toolbox_exec:s0 tclass=file permissive=1 改写avc规则

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