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python的clf函数 python中的cls

图表IT技术

python clf 重要性能不能自己设定clf; 用来清除图形python的clf函数的命令 。一般在画图之前用 。假设一个场景python的clf函数：你原来打开python的clf函数的matlab里面，有一个图形 ， 现在 ， 你要画一个新的图形，如果你手动关闭这个原有图形，也不用clf命令清楚图形 ， 直接画上去，那么原来的图形和你要画的图形就会重叠在一起 。...
如何利用Python做简单的验证码识别先是获取验证码样本 。。。我存了大概500个 。
用dia测了测每个字之间的间距，直接用PIL开始切 。
from PIL import Image
for j in range(0,500):
f=Image.open("../test{}.jpg".format(j))
for i in range(0,4):
f.crop((20 20*i,0,40 20*i,40)).save("test{0}-{1}.jpg".format(j,i 1))
上面一段脚本的意思是把jpg切成四个小块然后保存
之后就是二值化啦 。
def TotallyShit(im):
x,y=im.size
mmltilist=list()
for i in range(x):
for j in range(y):
if im.getpixel((i,j))200:
mmltilist.append(1)
else:
mmltilist.append(0)
return mmltilist
咳咳，不要在意函数的名字 。上面的一段代码的意思是遍历图片的每个像素点，颜色数值小于200的用1表示，其他的用0表示 。
其中的im代表的是Image.open()类型 。
切好的图片长这样的 。
只能说这样切的图片还是很粗糙 ， 很僵硬 。
下面就是分类啦 。
把0-9，“ ”，”-“的图片挑好并放在不同的文件夹里面，这里就是纯体力活了 。
再之后就是模型建立了 。
这里我试了自己写的还有sklearn svm和sklearn neural_network 。发现最后一个的识别正确率高的多 。不知道是不是我样本问题QAQ 。
下面是模型建立的代码
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
import numpy as np
def clf():
clf=MLPClassifier()
mmltilist=list()
X=list()
for i in range(0,12):
for j in os.listdir("douplings/douplings-{}".format(i)):
mmltilist.append(TotallyShit(Image.open("douplings/douplings-{0}/{1}".format(i,j)).convert("L")))
X.append(i)
clf.fit(mmltilist,X)
【python的clf函数 python中的cls】return clf
大概的意思是从图片源中读取图片和label然后放到模型中去跑吧 。
之后便是图像匹配啦 。
def get_captcha(self):
with open("test.jpg","wb") as f:
f.write(self.session.get(self.live_captcha_url).content)
gim=Image.open("test.jpg").convert("L")
recognize_list=list()
for i in range(0,4):
part=TotallyShit(gim.crop((20 20*i,0,40 20*i,40)))
np_part_array=np.array(part).reshape(1,-1)
predict_num=int(self.clf.predict(np_part_array)[0])
if predict_num==11:
recognize_list.append(" ")
elif predict_num==10:
recognize_list.append("-")
else:
recognize_list.append(str(predict_num))
return ''.join(recognize_list)
最后eval一下识别出来的字符串就得出结果了 。。
顺便提一句现在的bilibili登陆改成rsa加密了，麻蛋，以前的脚本全部作废 ， 心好痛 。
登陆的代码 。
import time
import requests
import rsa
r=requests.session()
data=https://www.04ip.com/post/r.get("act=getkey_=" str(int(time.time()*1000))).json()
pub_key=rsa.PublicKey.load_pkcs1_openssl_pem(data['key'])
payload = {
'keep': 1,
'captcha': '',
'userid': "youruserid",
'pwd': b64encode(rsa.encrypt((data['hash']"yourpassword").encode(), pub_key)).decode(),
}
r.post("",data=https://www.04ip.com/post/payload)
python 类matlab中的clf命令建议你用面向对象的方式去画图，一个图作为一个对象，这样每次调用一个对象的保存图片方法就可以只保存当前图片 。
你这种用法第三张图会有三个子图是因为三个子图都画在同一个对象上 。
为了将面向对象的绘图库包装成只使用函数的调用接口，pyplot模块的内部保存了当前图表以及当前子图等信息 。当前的图表和子图可以使用gcf()和gca()获得 ， 它们分别是“Get Current Figure”和“Get Current Axis”的开头字母缩写 。gcf()获得的是表示图表的Figure对象，而gca()则获得的是表示子图的Axes对象 。下面我们在IPython中运行上节的“matplotlib_simple_plot.py”程序，然后调用gcf()和gca()查看当前的Figure和Axes对象 。
给你个例子
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(1) # 创建图表1
plt.figure(2) # 创建图表2
ax1 = plt.subplot(211) # 在图表2中创建子图1
ax2 = plt.subplot(212) # 在图表2中创建子图2
x = np.linspace(0, 3, 100)
for i in xrange(5):
plt.figure(1)? # 选择图表1
plt.plot(x, np.exp(i*x/3))
plt.sca(ax1)? # 选择图表2的子图1
plt.plot(x, np.sin(i*x))
plt.sca(ax2)# 选择图表2的子图2
plt.plot(x, np.cos(i*x))
plt.show()
关于python的clf函数和python中的cls的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。

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