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本文研究的主要是Python验证码识别的相关代码，具体如下。
Talk is cheap, show you the Code!
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from PIL import Image
#打开图像
im=np.array(Image.open('yzm.png'))
#得到图像3个维度
h,w,san=im.shape
X=[(h-x,y) for x in range(h) for y in range (w) if im[x][y][2]<200]
#将X转换成numpy的array类型，方便后续运算操作
X=np.array(X)
n_clusters=4
k_means=KMeans(init='k-means++',n_clusters=n_clusters)
k_means.fit(X)
k_means_labels=k_means.labels_
k_means_cluster_centers=k_means.cluster_centers_
k_means_labels_unique=np.unique(k_means_labels)
colors=['#4EACC5','#FF9C34','#4E9A06','#FF3300']
plt.figure()
plt.hold(True)
for k,col in zip(range(n_clusters),colors):
my_members=k_means_labels==k
cluster_center=k_means_cluster_centers[k]
plt.plot(X[my_members,1],X[my_members,0],'w',markerfacecolor=col,marker='.')
plt.plot(cluster_center[1],cluster_center[0],'o',markerfacecolor=col,markeredgecolor='k',markersize=6)
plt.title('KMeans')
plt.grid(True)
plt.show()
总结
以上就是本文关于python验证码识别实例代码的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题，如有不足之处，欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持！
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一口气升级7个大模型SaaS应用，百度智能云：突出一个“开箱即用” - 2024/12/24
这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。
另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
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