256色BMP图片验证码识别脚本及多技术项目源码套装

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0 下载量 131 浏览量 更新于2024-10-15 收藏 12KB RAR 举报
资源摘要信息:"基于HTML实现其他类别网站_256色BMP图片验证码识别脚本_validpic(HTML源码+数据集+项目使用说明).rar" 知识点解析: 1. HTML源码应用与开发 HTML(HyperText Markup Language)是用于创建网页和网络应用程序的标准标记语言。本项目使用HTML作为前端技术构建了一个网站。HTML源码可以定义网站的结构和内容,例如文本、图像、链接等,通过HTML标签来实现。HTML5作为最新版本,引入了更多的语义化标签以及对多媒体、图形、实时通信等的支持。 2. 图片验证码识别技术 验证码(CAPTCHA)用于区分用户是计算机还是人类,常用于网站登录、注册等场景中,以防止自动化脚本对网站进行攻击。验证码识别技术旨在自动识别这些图像中的文字或图形,通常涉及到图像处理和人工智能技术。本项目中的验证码识别脚本主要是针对256色BMP图片格式的验证码,通过算法识别图片中的文字或者特定图案。 3. 网站开发与前端技术 网站开发是一个宽泛的概念,涉及到前端和后端的开发。前端主要指用户可见的界面部分,通常使用HTML、CSS和JavaScript等技术来实现。后端指的是服务器端,用于处理前端发送的请求,常用的后端技术有PHP、Python、Java等。本项目可能涉及前端的HTML源码开发,也可能包括后端处理验证码识别逻辑的代码。 4. 数据集的重要性 数据集是机器学习和人工智能项目的基础,用于训练和测试算法。在本项目中,验证码识别脚本的开发可能依赖于一个庞大的验证码图片数据集,用于训练机器学习模型以提高识别准确率。数据集的质量和多样性直接影响到模型的学习效果和泛化能力。 5. 项目资源与适用人群 本项目资源丰富,覆盖了多种技术领域,如前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能等,适合不同技术水平的学习者使用。项目资源包括了源码、数据集和项目使用说明,能帮助学习者理解项目的工作原理并用于实践。无论是编程新手还是进阶学习者,都可以通过研究和修改这些源码来加深对相关技术的理解和应用。 6. 项目附加价值与社区交流 本项目除了提供可以直接运行的源码外,还具有较高的学习借鉴价值。用户可以在现有基础上进行修改和功能扩展,实现更多个性化的需求。此外,项目提供了博主的联系方式,便于在使用过程中遇到问题时进行沟通交流,鼓励用户之间的相互学习和共同进步。 7. 开发环境与工具 在进行此类项目开发时,通常需要使用一些集成开发环境(IDE)和开发工具。例如,前端开发可能会使用Visual Studio Code、Sublime Text等编辑器;后端开发可能会使用PyCharm、Eclipse等;数据库管理可能会用到MySQL Workbench、phpMyAdmin等;对于图像处理则可能会用到Photoshop或GIMP等软件。 8. 技术栈的多样性 本项目提到的技术栈涵盖了STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python、Web、C#、EDA、Proteus和RTOS等。这些技术的多样性显示了项目全栈开发的特点。STM32和ESP8266是微控制器和Wi-Fi模块,常用于物联网项目;PHP、Python和Java是服务器端编程语言;Web技术涵盖HTML、CSS、JavaScript等;C#常用于Windows应用开发;EDA和Proteus用于电路设计和仿真;RTOS是实时操作系统,用于嵌入式系统开发。 总之,这份资源集合了多个技术层面的知识点,并提供了与项目相关的学习和应用机会,适合于技术学习者深入了解和实践。
2023-05-27 上传

def get_Image_dim_len(png_dir: str,jpg_dir:str): png = Image.open(png_dir) png_w,png_h=png.width,png.height #若第十行报错,说明jpg图片没有对应的png图片 png_dim_len = len(np.array(png).shape) assert png_dim_len==2,"提示:存在三维掩码图" jpg=Image.open(jpg_dir) jpg = ImageOps.exif_transpose(jpg) jpg.save(jpg_dir) jpg_w,jpg_h=jpg.width,jpg.height print(jpg_w,jpg_h,png_w,png_h) assert png_w==jpg_w and png_h==jpg_h,print("提示:%s mask图与原图宽高参数不一致"%(png_dir)) """2.读取单个图像均值和方差""" def pixel_operation(image_path: str): img = cv.imread(image_path, cv.IMREAD_COLOR) means, dev = cv.meanStdDev(img) return means,dev """3.分割数据集,生成label文件""" # 原始数据集 ann上一级 data_root = './work/voc_data02' #图像地址 image_dir="./JPEGImages" # ann图像文件夹 ann_dir = "./SegmentationClass" # txt文件保存路径 split_dir = './ImageSets/Segmentation' mmengine.mkdir_or_exist(osp.join(data_root, split_dir)) png_filename_list = [osp.splitext(filename)[0] for filename in mmengine.scandir( osp.join(data_root, ann_dir), suffix='.png')] jpg_filename_list=[osp.splitext(filename)[0] for filename in mmengine.scandir( osp.join(data_root, image_dir), suffix='.jpg')] assert len(jpg_filename_list)==len(png_filename_list),"提示:原图与掩码图数量不统一" print("数量检查无误") for i in range(10): random.shuffle(jpg_filename_list) red_num=0 black_num=0 with open(osp.join(data_root, split_dir, 'trainval.txt'), 'w+') as f: length = int(len(jpg_filename_list)) for line in jpg_filename_list[:length]: pngpath=osp.join(data_root,ann_dir,line+'.bmp') jpgpath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') get_Image_dim_len(pngpath,jpgpath) img=cv.imread(pngpath,cv.IMREAD_GRAYSCALE) red_num+=len(img)*len(img[0])-len(img[img==0]) black_num+=len(img[img==0]) f.writelines(line + '\n') value=0 train_mean,train_dev=[[0.0,0.0,0.0]],[[0.0,0.0,0.0]] with open(osp.join(data_root, split_dir, 'train.txt'), 'w+') as f: train_length = int(len(jpg_filename_list) * 7/ 10) for line in jpg_filename_list[:train_length]: jpgpath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') mean,dev=pixel_operation(jpgpath) train_mean+=mean train_dev+=dev f.writelines(line + '\n') with open(osp.join(data_root, split_dir, 'val.txt'), 'w+') as f: for line in jpg_filename_list[train_length:]: jpgpath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') mean,dev=pixel_operation(jpgpath) train_mean+=mean train_dev+=dev f.writelines(line + '\n') 帮我把这段代码改成bmp图像可以制作数据集的代码

2023-07-14 上传