數字識別python

1. python 怎麼使用 mnist數據集 進行數字識別

其實就是python怎麼讀取binnary file
mnist的結構如下，選取train-images

TRAINING SET IMAGE FILE (train-images-idx3-ubyte):
[offset] [type] [value] [description]
0000 32 bit integer 0x00000803(2051) magic number
0004 32 bit integer 60000 number of images
0008 32 bit integer 28 number of rows
0012 32 bit integer 28 number of columns
0016 unsigned byte ?? pixel
0017 unsigned byte ?? pixel
........
xxxx unsigned byte ?? pixel

也就是之前我們要讀取4個 32 bit integer

試過很多方法，覺得最方便的，至少對我來說還是使用
struct.unpack_from()

filename = 'train-images.idx3-ubyte'
binfile = open(filename , 'rb')
buf = binfile.read()

先使用二進制方式把文件都讀進來

index = 0
magic, numImages , numRows , numColumns = struct.unpack_from('>IIII' , buf , index)
index += struct.calcsize('>IIII')

然後使用struc.unpack_from
'>IIII'是說使用大端法讀取4個unsinged int32

然後讀取一個圖片測試是否讀取成功

im = struct.unpack_from('>784B' ,buf, index)
index += struct.calcsize('>784B')

im = np.array(im)
im = im.reshape(28,28)

fig = plt.figure()
plotwindow = fig.add_subplot(111)
plt.imshow(im , cmap='gray')
plt.show()

'>784B'的意思就是用大端法讀取784個unsigned byte

完整代碼如下

import numpy as np
import struct
import matplotlib.pyplot as plt

filename = 'train-images.idx3-ubyte'
binfile = open(filename , 'rb')
buf = binfile.read()

index = 0
magic, numImages , numRows , numColumns = struct.unpack_from('>IIII' , buf , index)
index += struct.calcsize('>IIII')

im = struct.unpack_from('>784B' ,buf, index)
index += struct.calcsize('>784B')

im = np.array(im)
im = im.reshape(28,28)

fig = plt.figure()
plotwindow = fig.add_subplot(111)
plt.imshow(im , cmap='gray')
plt.show()

只是為了測試是否成功所以只讀了一張圖片

2. python解釋器

python解釋器的介紹：

解釋器由一個編譯器和一個虛擬機構成，編譯器負責將源代碼轉換成位元組碼文件，而虛擬機負責執行位元組碼。

所以，解釋型語言其實也有編譯過程，只不過這個編譯過程並不是直接生成目標代碼，而是中間代碼（位元組碼），然後再通過虛擬機來逐行解釋執行位元組碼。

計算機的大腦是CPU， 中文名叫中央處理器，它仍然不能直接處理 Python 語言。CPU 只能直接處理機器指令語言，那是一種由0和1數字組成的語言，這是一種我們人很難直接寫出來的語言。

所以，我們需要一個翻譯，把Python語言翻譯成 計算機CPU 能聽懂的機器指令語言，這樣計算機才能按照 我們的Python程序的要求去做事。.py結尾的文件需要解釋器去運行執行。

執行過程原理：

1.執行 python XX.py 後，將會啟動 Python 的解釋器。

2.python解釋器的編譯器會將.py源文件編譯（解釋）成位元組碼生成PyCodeObject位元組碼對象存放在內存中。

3.python解釋器的虛擬機將執行內存中的位元組碼對象轉化為機器語言，虛擬機與操作系統交互，使機器語言在機器硬體上運行。

4.運行結束後python解釋器則將PyCodeObject寫回到pyc文件中。當python程序第二次運行時，首先程序會在硬碟中尋找pyc文件，如果找到，則直接載入，否則就重復上面的過程。

Python解釋器執行程序的三個階段：

第一步：先啟動python3解釋器。

第二步：Python3解釋器就像一個文本編輯器一樣將文件python3 D： est.py從硬碟讀入內存。

第三步：Python3解釋器解釋執行文件代碼。

只有第三階段才識別python的語法。

3. 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。

4. 用python 編寫一個識別完全數的程序，使用for ，盡量不使用庫

按照題目要求編寫的Python程序如下

n=int(input("Type the number:"))

sum=0;

for i in range(1,n//2+1):

if n%i==0:

sum=sum+i

if sum==n:

print(str(n)+" is the perfect number")

else:

print(str(n)+" is not the perfect number")

源代碼(注意源代碼的縮進)

5. 在Python中計算機對數字的識別和處理有兩個基本要求是

數據類型和存儲位置

6. python+tesseract怎樣才能識別單個數字

打開 tessdata/configs/digits 改成 tessedit_char_whitelist 總之這個就是白名單，想識別誰就寫進去 另外命令里需要用digits，不然上邊的設置沒用，例如 tesseract xxx.jpg result -psm 10 digits

7. 怎麼用python識別數字

str=input("pleaseinputthenumber:")
ifstr.isdigit():#為True,表示輸入的所有字元都是數字.
ifstr.isalnum()#為True,表示輸入的字元中有數字.
str.isalpha()#為True,表示輸入的所有字元都是字母.

8. 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。

9. 花了2萬多買的Python70個項目，現在分享給大家，練手進廠靠它了

前言：

不管學習哪門語言都希望能做出實際的東西來，這個實際的東西當然就是項目啦，不用多說大家都知道學編程語言一定要做項目才行。

這里整理了70個Python實戰項目列表，都有完整且詳細的教程，你可以從中選擇自己想做的項目進行參考學習練手，你也可以從中尋找靈感去做自己的項目。

1、【Python 圖片轉字元畫】

2、【200行Python代碼實現2048】

3、【Python3 實現火車票查詢工具】

4、【高德API+Python解決租房問題 】

5、【Python3 色情圖片識別】

6、【Python 破解驗證碼】

7、【Python實現簡單的Web伺服器】

8、【pygame開發打飛機 游戲 】

9、【Django 搭建簡易博客】

10、【Python基於共現提取《釜山行》人物關系】

11、【基於scrapy爬蟲的天氣數據採集(python)】

12、【Flask 開發輕博客】

13、【Python3 圖片隱寫術】

14、【Python 實現簡易 Shell】

15、【使用 Python 解數學方程】

16、【PyQt 實現簡易瀏覽器】

17、【神經網路實現手寫字元識別系統 】

18、【Python 實現簡單畫板】

19、【Python實現3D建模工具】

20、【NBA常規賽結果預測——利用Python進行比賽數據分析】

21、【神經網路實現人臉識別任務】

22、【Python文本解析器】

23、【Python3 & OpenCV 視頻轉字元動畫】

24、【Python3 實現淘女郎照片爬蟲 】

25、【Python3實現簡單的FTP認證伺服器】

26、【基於 Flask 與 MySQL 實現番劇推薦系統】

27、【Python 實現埠掃描器】

28、【使用 Python 3 編寫系列實用腳本】

29、【Python 實現康威生命 游戲 】

30、【川普撞臉希拉里(基於 OpenCV 的面部特徵交換) 】

31、【Python 3 實現 Markdown 解析器】

32、【Python 氣象數據分析 -- 《Python 數據分析實戰》】

33、【Python實現鍵值資料庫】

34、【k-近鄰演算法實現手寫數字識別系統】

35、【ebay在線拍賣數據分析】

36、【Python 實現英文新聞摘要自動提取 】

37、【Python實現簡易區域網視頻聊天工具】

38、【基於 Flask 及爬蟲實現微信 娛樂 機器人】

39、【Python實現Python解釋器】

40、【Python3基於Scapy實現DDos】

41、【Python 實現密碼強度檢測器】

42、【使用 Python 實現深度神經網路】

43、【Python實現從excel讀取數據並繪製成精美圖像】

44、【人機對戰初體驗:Python基於Pygame實現四子棋 游戲 】

45、【Python3 實現可控制肉雞的反向Shell】

46、【Python打造漏洞掃描器 】

47、【Python應用馬爾可夫鏈演算法實現隨機文本生成】

48、【數獨 游戲 的Python實現與破解】

49、【使用Python定製詞雲】

50、【Python開發簡單計算器】

51、【Python 實現 FTP 弱口令掃描器】

52、【Python實現Huffman編碼解壓縮文件】

53、【Python實現Zip文件的暴力破解 】

54、【Python3 智能裁切圖片】

55、【Python實現網站模擬登陸】

56、【給Python3爬蟲做一個界面.妹子圖網實戰】

57、【Python 3 實現圖片轉彩色字元】

58、【自聯想器的 Python 實現】

59、【Python 實現簡單濾鏡】

60、【Flask 實現簡單聊天室】

61、【基於PyQt5 實現地圖中定位相片拍攝位置】

62、【Python實現模板引擎】

63、【Python實現遺傳演算法求解n-queens問題】

64、【Python3 實現命令行動態進度條】

65、【Python 獲取掛號信息並郵件通知】

66、【Python實現java web項目遠端自動化更新部署】

67、【使用 Python3 編寫 Github 自動周報生成器】

68、【使用 Python 生成分形圖片】

69、【Python 實現 Redis 非同步客戶端】

70、【Python 實現中文錯別字高亮系統】

最後：

以上項目列表希望可以給你在Python學習中帶來幫助~

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10. python判斷字元串中是否同時存在字母下劃線數字

python判斷字元串中能同時存在字母下劃線數字。字元串標識符要以字母或者下劃線開始，接著要跟字母、下劃線或者數字編寫python腳本，使能檢測長度大於等於1的標識符，還需要能識別Python關鍵字。