[验证码]简单验证码识别

这里的验证码是内容非常简单的,结构非常清晰的
这里的验证码是内容非常简单的,结构非常清晰的
这里的验证码是内容非常简单的,结构非常清晰的


原起

兴之所至

它是这样的

  • 识别之前
    一波验证码

  • 识别之后
    识别之后


分析

之所以说简单,我觉得是这样的:

抽了五张验证码扔进ps,50%透明度,长这样:

在ps里观察

 - 只有数字为内容
 - 每张图的数字都在固定位置
 - 没有太大的干扰因素
 - 数字字体,形态完全一致

为了识别率尽可能高,我就人为的提取了数字模板(ps里手动处理)

数字模板


分割处理

因为数字都在固定位置,字体也一样,所以,切出来的长度,宽度也一样。

去除杂点

实际上把图片直接拿去识别正确率也很高了 T_T

特定问题特定解决方案,在ps中观察发现灰白点是由Color(204, 204, 204)和Color(153, 153, 153)构成的。
于是遍历将其变白,也是就非白区域就是内容。
在是简单地遍历去掉八个临近的点都为白的点。

前后对比
结果显示对比


识别

干净了许多,拿去和数字模板一一对比。

上公式:
距离公式
取最小的值所对应的数字。


代码

待续 。。。。。。

写的匆忙,算是mark啦

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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