識別python

Ⅰ python如何圖像識別

Python圖片文本識別使用的工具是PIL和pytesser。因為他們使用到很多的python庫文件，為了避免一個個工具的安裝，建議使用pythonxy
pytesser是OCR開源項目的一個模塊，在Python中導入這個模塊即可將圖片中的文字轉換成文本。pytesser調用了tesseract。當在Python中調用pytesser模塊時，pytesser又用tesseract識別圖片中的文字。pytesser的使用步驟如下：

首先，安裝Python2.7版本，這個版本比較穩定，建議使用這個版本。
其次，安裝pythoncv。
然後，安裝PIL工具，pytesser的使用需要PIL庫的支持。
接著下載pytesser
最後，將pytesser解壓，這個是免安裝的，可以將解壓後的文件cut到Python安裝目錄的Lib\site-packages下直接使用，比如我的安裝目錄是：C:\Python27\Lib\site-packages，同時把這個目錄添加到環境變數之中。
完成以上步驟之後，就可以編寫圖片文本識別的Python腳本了。參考腳本如下：
from pytesser import *
import ImageEnhance
image = Image.open('D:\\workspace\\python\\5.png')
#使用ImageEnhance可以增強圖片的識別率
enhancer = ImageEnhance.Contrast(image)
image_enhancer = enhancer.enhance(4)
print image_to_string(image_enhancer)

tesseract是谷歌的一個對圖片進行識別的開源框架，免費使用，現在已經支持中文，而且識別率非常高，這里簡要來個helloworld級別的認識
下載之後進行安裝，不再演示。
在tesseract目錄下，有個tesseract.exe文件，主要調用這個執行文件，用cmd運行到這個目錄下，在這個目錄下同時放置一張需要識別的圖片，這里是123.jpg
然後運行:tesseract 123.jpg result
會把123.jpg自動識別並轉換為txt文件到result.txt
但是此時中文識別不好
然後找到tessdata目錄，把eng.traineddata替換為chi_sim.traineddata,並且把chi_sim.traineddata重命名為eng.traineddata
ok,現在中文識別基本達到90%以上了

Ⅱ 怎麼用python實現語音識別

是想語音識別的參考方法如下：

1、打開文字識別軟體，關閉提示窗；

2、點擊上面的語音識別功能；

以上便是實現語音識別的方法了，希望可以幫助到您，感謝觀看！

Ⅲ Python如何圖像識別

首先，先定位好問題是屬於圖像識別任務中的哪一類，最好上傳一張植物葉子的圖片。因為目前基於深度學習的卷積神經網路（CNN）確實在圖像識別任務中取得很好的效果，深度學習屬於機器學習，其研究的範式，或者說處理圖像的步驟大體上是一致的。

1、第一步，准備好數據集，這里是指，需要知道輸入、輸出（視任務而定，針對你這個問題，建議使用有監督模型）是什麼。你可以准備一個文件夾，裡面存放好植物葉子的圖像，而每張圖像對應一個標簽（有病/沒病，或者是多類別標簽，可能具體到哪一種病）。
具體實現中，會將數據集分為三個：訓練集（計算模型參數）、驗證集（調參，這個經常可以不需要實現劃分，在python中可以用scikit-learn中的函數解決。測試集用於驗證模型的效果，與前面兩個的區別是，模型使用訓練集和驗證集時，是同時使用了輸入數據和標簽，而在測試階段，模型是用輸入+模型參數，得到的預測與真實標簽進行對比，進而評估效果。
2、確定圖像識別的任務是什麼？

圖像識別的任務可以分為四個：圖像分類、目標檢測、語義分割、實例分割，有時候是幾個任務的結合。
圖像分類是指以圖像為輸入，輸出對該圖像內容分類的描述，可以是多分類問題，比如貓狗識別。通過足夠的訓練數據（貓和狗的照片-標簽，當然現在也有一系列的方法可以做小樣本訓練，這是細節了，這里並不敞開講），讓計算機/模型輸出這張圖片是貓或者狗，及其概率。當然，如果你的訓練數據還有其它動物，也是可以的，那就是圖像多分類問題。
目標檢測指將圖像或者視頻中的目標與不感興趣的部分區分開，判斷是否存在目標，並確定目標的具體位置。比如，想要確定這只狗所佩戴的眼睛的位置，輸入一張圖片，輸出眼睛的位置（可視化後可以講目標區域框出來）。

看到這里，應該想想植物葉子診斷疾病的問題，只需要輸入一整張植物葉子的圖片，輸出是哪種疾病，還是需要先提取葉子上某些感興趣區域（可能是病變區域），在用病變區域的特徵，對應到具體的疾病？
語義分割是當今計算機視覺領域的關鍵問題之一，宏觀上看，語義分割是一項高層次的任務。其目的是以一些原始圖像作為輸入，輸出具有突出顯示的感興趣的掩膜，其實質上是實現了像素級分類。對於輸入圖片，輸出其舌頭區域（注意可以是不規則的，甚至不連續的）。

而實例分割，可以說是在語義分割的基礎上，在像素層面給出屬於每個實例的像素。

看到這里，可以具體思考下自己的問題是對應其中的哪一類問題，或者是需要幾種任務的結合。

3、實際操作
可以先通過一個簡單的例子入手，先了解構建這一個框架需要准備什麼。手寫數字識別可以說是深度學習的入門數據集，其任務也經常作為該領域入門的案例，也可以自己在網上尋找。

Ⅳ Python中怎樣實現離線音樂識別

Python中實現離線音樂識別方法：
1.先安裝PyAudio python -m pip install PyAudio-0.2.11-cp37-cp37m-win_amd64.whl
2.安裝語音識別 pip install SpeechRecognition
3.安裝離線語音識別 python -m pip install pocketsphinx-0.1.15-cp37-cp37m-win_amd64.whl
4.無普通話庫 下載地址https://sourceforge.net/projects/cmusphinx/files/Acoustic%20and%20Language%20Models/選 Mandarin文件夾 Mandarin->cmusphinx-zh-cn-5.2.tar.gz。

Ⅳ 識別圖片的python代碼

網址403許可權錯誤。
如果是個人網站，建議檢查；如果僅僅是為了測試，建議將圖片上傳到圖床上測試。
提問時建議隱藏API_ID和API_KEY，保護自己的信息。

Ⅵ python如何識別驗證碼

我們首先識別最簡單的一種驗證碼，即圖形驗證碼。這種驗證碼最早出現，現在也很常見，一般由4位字母或者數字組成。例如，中國知網的注冊頁面有類似的驗證碼，頁面如下所示：

表單中最後一項就是圖形驗證碼，我們必須完全正確輸入圖中的字元才可以完成注冊。

更多有關驗證碼的知識，可以參考這些文章：

Python3爬蟲進階：識別圖形驗證碼

Python3爬蟲進階：識別極驗滑動驗證碼

Python3爬蟲進階：識別點觸點選驗證碼

Python3爬蟲進階：識別微博宮格驗證碼

·本節目標以知網的驗證碼為例，講解利用OCR技術識別圖形驗證碼的方法。

·准備工作識別圖形驗證碼需要庫tesserocr，以mac安裝為例：在mac下，我們首先使用Homebrew安裝ImageMagick和tesseract庫： brew install imagemagickbrew install tesseract 接下來再安裝tesserocr即可：pip3 install tesserocr pillow這樣我們就完成了 tesserocr的安裝。

·獲取驗證碼為了便於實驗，我們先將驗證碼的圖片保存到本地。打開開發者工具，找到驗證碼元素。驗證碼元素是一張圖片，它的ser屬 性是CheckCode.aspk。所以我們直接打開如下鏈接就可以看到一個驗證碼，右鍵保存即可，將其命名為code.jpg：

這樣我們就得到一張驗證碼圖片，以供測試識別使用。

相關推薦：《Python教程》

識別測試

接下來新建一個項目，將驗證碼圖片放到項目根目錄下，用tesserocr庫識別該驗證碼，代碼如下所示：

這里我們新建了一個Image對戲那個，調用了tesserocr的image_to_text( )方法。傳入該Image對象即可完成識別，實現過程非常簡單，結果如下：

我們可以看到，識別的結果和實際結果有偏差，這是因為驗證碼內的多餘線條干擾了圖片的識別。

另外，tesserocr還有一個更加簡單的方法，這個方法可以直接將圖片文件轉為字元串，代碼如下：

不過這種方法的識別效果不如上一種的好。

驗證碼處理

對於上面的圖片，我們可以看到其實並沒有完全識別正確，所以我們需要對圖像作進一步的處理，如灰度轉換、二值化等操作。

我們可以利用Image對象的convert( )方法參數傳入L，即可將圖片轉化為灰度圖像，代碼如下：

傳入1即可將圖片進行二值化處理，如下所示：

我們還可以指定二值化的閾值。上面的方法採用的是默認閾值127。不過我們不能直接轉化原圖，要將原圖先轉化為灰度圖像，然後再指定二值化閾值，代碼如下：

在這里，變數threshold代表二值化閾值，閾值設置為160，之後我們來看看我們的結果：

我們可以看到現在的二維碼就比較方便我們進行識別了；那麼對於一些有干擾的圖片，我們做一些灰度和二值化處理，這會提高圖片識別的正確率。

Ⅶ Python如何識別表情包並回復文字

這里分享下Python如何識別表情包並回復文字，操作方法如下。

設備：聯想電腦

系統：win8

軟體：Python

1、首先通過pip install emoji，來安裝emoji包。

Ⅷ Python如何圖像識別

1.提取待檢索電影的每一幀圖像的局部敏感哈希 (Locality Sensitive Hashing; LSH) 特徵, 並保存下來, 不妨稱為庫 (gallery). LSH 特徵可以用整型來表示, 一般是6...
2.來了一張查詢圖像 (query), 也計算它的 LSH 特徵. 然後與預先保存下來的庫中的每個 LSH 特徵都計算 Hamming 距離, 返回庫中與查詢圖像 LSH 特徵距離最小 (或距離小於指定閾值) ...

Ⅸ Python如何圖像識別

pillow包可以處理圖像
pillow：（了解）（python image library）是一個有關圖像圖片處理的包，這個包底層用的C C++,但PIL包是python2下使用。所以又更新了一個適合python3版本的、基於PIL包的新包pillow。
安裝pillow：
pip install pillow
至於識別，那就可能是文字識別或人臉識別。這需要學習很多東西，建議小白還是先把基礎學好吧。

Ⅹ python2.7 ocr 文本識別 怎麼弄的啊

解壓即可。比如你解壓到了E:\\python\\mymodele\\pytesser
在程序開頭加上：
import sys
sys.path.append("E:\\python\\mymodele\\pytesser") ，然後import pytesser時就不會報錯了。
image_to_string() 這個方法是pytesser里的。你得from pytesser import * 才能用它。