在上一篇博客Python图像处理之图片文字识别（OCR）中我们介绍了在Python中如何利用Tesseract软件来识别图片中的英文与中文，本文将具体介绍如何在Python中利用Tesseract软件来识别验证码（数字加字母）。 我们在网上浏览网页或注册账号时，会经常遇到验证码（CAPTCHA）,如下图：
本文将具体介绍如何利用Python的图像处理模块pillow和OCR模
# Python OCR 图片预处理指南
在图像处理和光学字符识别（OCR）中，图片的预处理是极为重要的一步。预处理可以提高OCR的准确性，通过去噪、调整对比度、变换图像尺寸等方法使得图像更清晰，便于识别。下面是一个完整的流程以及实现代码，帮助你完成“Python OCR 图片预处理”。
## 流程图
以下是预处理的基本流程：
| 步骤 | 描述
创作背景最近儿子用佳能单反相机拍了1000+张学校运动会的照片，默认情况下佳能相机本身会保存有CR2原始格式和jpg格式的相片，老婆在通过笔记本电脑插入sd卡，进行相片处理的时候，通过搜索框过滤出来所有jpg的图像，不小心把所有jpg图像都删除了，儿子的班主任要求提交的是jpg图像格式的照片。呜呼！悲哉！幸好，CR2的照片在sd卡中还存在。有没有办法批量地把CR2格式的照片转换成jpg格式的照片呢
一、请随机生成1000个二维数据点，从中分别随机抽取约75%，50%，25%的数据点，并绘图展示抽取数据点的情况。Code:import matplotlib.pyplot as plt
import random as rd
x=[rd.gauss(0,1) for i in range(1000)]
y=[rd.gauss(0,1) for i in range(1000)]
x1=[]
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2024-05-15 06:30:43
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matplotlib，PIL（Pillow），Opencv三种常用的作图方式。使用matplotlib画图，很棒，matplotlib 是python最著名的2D绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。通过简单的绘图语句，就可以绘制出高质量的图了。 pip install matplotlib fr
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2023-10-26 12:23:58
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前言:thumbnails是Java一个优秀的图像处理库，可以对图片进行压缩、加水印、裁剪、更改格式等功能。下面为大家介绍使用这个图像处理库。java开发那些事thumbnails的使用:一、引入依赖:net.coobirdthumbnailator0.4.8二、编写工具类:说明:这个类第一个方法就是设置上传的图片保存的很路径，比如上传的图片都保存在E:/download/image/目录下；第二
凡事预则立，不预则废，训练机器学习模型也是如此。数据清洗和预处理是模型训练之前的必要过程，否则模型可能就「废」了。本文是一个初学者指南，将带你领略如何在任意的数据集上，针对任意一个机器学习模型，完成数据预处理工作。 文章目录前言第一步 导入如果有缺失数据会怎么样？如果包含属性数据，会怎么样呢？你发现什么潜在问题了吗？训练集与测试集的划分特征缩放对于哑变量而言，是否需要进行缩放？总结 前言数据预处理
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2023-10-23 09:43:37
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编者按EasyDL NLP内置文心·NLP大模型，业务冷启动阶段仅需少量数据即可获得产业级AI模型，助力业务快速落地。文心·NLP大模型面向语言理解、语言生成等场景具备超强语言理解能力以及对话生成、文学创作等能力，行业应用性及适配性好。本文将从文本分类任务开启，基于汽车资讯类网站信息分类案例，为大家讲解EasyDL NLP的典型应用场景~资讯平台发展趋势Feed流普及助力资讯类应用活跃增长随着移动
Python数据预处理指南在数据分析和机器学习中，预处理数据是一个非常重要的步骤。Python作为数据分析和机器学习领域广泛应用的语言之一，提供了许多工具和库来进行数据预处理。下面介绍几种常见的Python数据预处理技术。数据清洗在数据预处理的过程中，经常会发现存在一些脏数据或者缺少数据的情况。这就需要进行数据清洗。Python提供了许多库和工具，如pandas和numpy，可以方便地进行数据清洗
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2023-08-20 08:19:58
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数据预处理的一般方法及python实现这是一个大数据的时代。我们在很多时候都要处理各种各样的数据。但是并非所有数据都是拿来即可使用，都是要先经过一番处理后才能进行下一步操作。在我们爬到数据或者要处理一份数据文件时，首先要对数据进行清洗和除噪。本文就总结一下，一般数据预处理过程中可能要用到的方法。 1.查找数据的缺失值在拿到第一份原始数据的时候，首先要检查数据的完整
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2023-10-24 09:04:33
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数据预处理主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约四个部分。1、数据清洗：删除原始数据集中的无关数据、重复数据、平滑噪声数据，处理缺失值、异常值等。 数据清洗的步骤：（1）缺失值处理（通过describe与len直接发现、通过0数据发现）（2）异常值处理（通过散点图发现）一般遇到缺失值
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2023-08-30 15:07:46
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机器视觉实验八医学处理一、实验目的（1）能利用python编写程序实现相关图片处理功能；（2）深入了解机器视觉相关应用领域。二、题目描述（1）读取图像并展示；（2）用Niblack方法对灰度图进行局部动态阈值分割并进行展示；（3）对图像进行反色；（4）对图像进行扩展；（5）选择满足面积要求的目标输出（针对黑色背景白色目标的二值图）；（6）输出最大连通图；（7）对最大连通图进行细化；（8）提取最大连
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2023-06-26 11:18:39
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数据预处理有四个任务，数据清洗、数据集成、数据 变换和数据规约。一、数据清洗1.缺失值处理 处理缺失值分为三类：删除记录、数据补差和不处理。 数据补插方法： 1. 补插均值/中位数/众数 2. 使用固定值 3. 最近邻补插 4. 回归方法 5. 插值法 插值法介绍： （1）拉格朗日插值法 （2）牛顿插值法 （需要另写，具有承袭性和易于变动节点的特点） （3）Her
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2023-11-28 14:48:13
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操作系统：Windows Python：3.5 在做数据分析的时候，我们会通过爬虫或者数据库里得到一批原始数据的。这个上节说过的，但是对于这些数据需要做一个数据清洗，去除异常值，缺失值等，确保数据的准确性和后续生成的模型的正确性。 这节就讲解数据预处理。缺失值处理： 处理方法大致三种： 1，删除记录 2，数据插补 3，不处理 如果简单删除数据达到既定的目的，这是最有效的，但是这个方法很大局限性，容
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2023-09-28 14:01:14
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从菜市场买来的菜,总有一些不太好的，所以把菜买回来以后要先做一遍预处理，把那些不太好的部分扔掉。现实中大部分的数据都类似于菜市场的菜品，拿到以后都要先做一次预处理。常见的不规整的数据主要有缺失数据、重复数据、异常数据几种，在开始正式的数据分许之前，我们需要先把这些不太规整的数据处理掉。一、缺失值的处理缺失值就是由某些原因导致部分数据为空，对于为空的这部分数据我们一般有两种处理方
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2023-09-05 18:16:44
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阅读提示本文主要介绍数据分析与挖掘中的数据预处理知识点：包括各类数据缺失值填充、数据类型转换、函数值转换、贝叶斯插值法等 目录阅读提示四、数据的预处理1、数据清洗2、数据集成3、数据变换 四、数据的预处理 在数据挖掘中，海量的原始数据中存在着大量不完整(有缺失值)、不一致、有异常的数据，严重影响到数据挖掘建模的执行效率，甚至可能导致挖掘结果的偏差，所以进行数据清
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2023-09-14 21:41:49
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本文主要向大家介绍了机器学习入门之机器学习-数据预处理(Python实现)，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习机器学习入门有所帮助。机器学习在训练模型前，需要将特征进行预处理使其规范化，易于，本文主要讲几种常见的数据预处理方式；标准化(z-Score)公式为(X-mean)/std,将特征转化为均值为0，方差为1的数据；可以用`sklearn.prepocessing.scale()``函数
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2024-06-06 21:07:20
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预处理数据在我们的日常生活中，需要处理大量数据，但这些数据是原始数据。 为了提供数据作为机器学习算法的输入，需要将其转换为有意义的数据。 这就是数据预处理进入图像的地方。 换言之，可以说在将数据提供给机器学习算法之前，我们需要对数据进行预处理。数据预处理步骤按照以下步骤在Python中预处理数据 -第1步 - 导入有用的软件包 - 如果使用Python，那么这将成为将数据转换为特定格式(
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2023-06-24 19:16:26
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这个Python版本必须是3.7的首先讲一下数据清洗与预处理的定义在百度百科中的定义是 - 数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。我自己理解的是，在我们不管是机器学习建模还是进行数据分析或者数据挖掘操作，我们首先都需要对数据进行预处理。我们拿到手的初始数据往往会存在缺失值、
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2024-02-23 10:00:21
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目录1、标准化——去均值和方差按比例缩放1.1、scale函数1.2、StandardScaler训练好模型后进行预测时，新的输入数据要按照`训练数据集的均值和标准差`进行标准化，然后代入到模型生成预测值补充Python计算标准差“std”的知识点：2、区间缩放——将特征缩放至特定范围内2.1、MinMaxScaler：缩放到 [ 0，1 ]2.2、MaxAbsScaler：缩放到 [ -1，1
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2023-09-14 23:18:58
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