基于Python爬虫和KNN的数字验证码识别系统——机器学习算法的应用（附带完整工程源码及训练数据集）

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简介：
本项目构建了一个利用Python爬虫技术与K近邻(K-Nearest Neighbor, KNN)算法实现的数字验证码自动识别系统，结合了机器学习的强大功能。特别适合初学者研究和使用，提供了完整的代码库以及用于模型训练的数据集。本项目采用Python爬虫技术从网络获取验证码图片，并通过一系列处理步骤（包括去噪与分割），实现对验证码的识别及准确性验证。运行环境要求为Python 2.7，推荐在Windows环境下使用Anaconda进行配置。此外，也可以选择在Linux环境中安装虚拟机来执行代码。项目分为四个模块：数据爬取、去噪与分割、模型训练及保存以及准确率验证。具体来说，通过requests库抓取1200张验证码图片，并做好标注工作；随后对获取的图片进行去噪和分割处理；接着将预处理后的数据拆分成训练集和测试集，用于后续模型训练并最终保存下来。在完成模型训练与保存后，可以再次使用该模型或将其移植到其他环境中。项目目标是使验证码识别精度达到99%以上。

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基于Python爬虫和KNN的数字验证码识别系统——机器学习算法的应用（附带完整工程源码及训练数据集）

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本项目构建了一个利用Python爬虫技术与K近邻(K-Nearest Neighbor, KNN)算法实现的数字验证码自动识别系统，结合了机器学习的强大功能。特别适合初学者研究和使用，提供了完整的代码库以及用于模型训练的数据集。本项目采用Python爬虫技术从网络获取验证码图片，并通过一系列处理步骤（包括去噪与分割），实现对验证码的识别及准确性验证。运行环境要求为Python 2.7，推荐在Windows环境下使用Anaconda进行配置。此外，也可以选择在Linux环境中安装虚拟机来执行代码。项目分为四个模块：数据爬取、去噪与分割、模型训练及保存以及准确率验证。具体来说，通过requests库抓取1200张验证码图片，并做好标注工作；随后对获取的图片进行去噪和分割处理；接着将预处理后的数据拆分成训练集和测试集，用于后续模型训练并最终保存下来。在完成模型训练与保存后，可以再次使用该模型或将其移植到其他环境中。项目目标是使验证码识别精度达到99%以上。

DigitsOCR: 带实时训练的KNN算法用于手写数字识别-源码

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本项目提供了一种基于KNN算法并结合实时训练机制的手写数字识别解决方案。通过不断学习和优化，能够精准高效地识别各种风格的手写数字，适用于研究与开发场景。源代码开放，方便二次开发及应用拓展。数字OCR 使用具有实时训练功能的KNN算法进行手写数字识别。要求：使用Python 3 和 OpenCV 3.0 。如何使用：通过命令行“python3 ocrlearnKnn.py”启动程序。将数字写在相机下方的纸上，并检查是否正确检测到它们。要训练自己的手写数据，首先按“x”按钮暂停屏幕，处理中的数字会同时显示；其次，按“e”按钮输入空格分隔的数字值；然后按Enter键更新培训数据；最后经过多次训练后程序将有效识别您的手写数字。

基于语音识别接口的智能语音识别与字幕推荐系统——深度学习算法的应用（附带完整工程源码及测试数据集）

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本项目构建了一个集成深度学习技术的智能语音识别与字幕推荐系统，采用先进的语音识别接口进行高效准确的文字转换，并提供配套的源代码和测试数据集以供研究使用。本项目基于语音识别API开发，结合了多种技术如语音识别、视频转换音频识别及语句停顿分割识别，实现了高效的视频字幕生成。运行环境：在Windows系统中完成Python 3的配置并执行代码即可。项目包括7个模块：数据预处理、翻译、格式转换、音频切割、语音识别、文本切割和main函数。通过百度语音API获取所需的APP_ID、API_KEY和SECRET_KEY，使用爬虫调用百度翻译将英文结果转化为中文。利用moviepy库从视频中提取音频，并借助pydub库根据停顿时的音量变化来判定断句标准，设定适当的分贝阈值以优化识别效果。项目通过调用百度语音识别API上传待处理音频进行语言（如中文或英文）的转换和识别工作。此外还对文本进行了切分操作，避免同一画面内出现过多文字影响用户体验。

基于Dlib、SVM、TensorFlow和PyQt5的智能面相分析系统——机器学习算法的应用（附完整工程源码与训练测试数据集）

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本项目开发了一套利用Dlib、SVM及TensorFlow技术，结合PyQt5界面设计的智能面相分析系统。通过机器学习算法实现对面部特征的有效识别和评估，并提供完整的源代码以及训练测试数据集供研究参考。本项目利用Dlib库的训练模型来提取面部特征，在检测人脸的同时精确地定位了68个关键点，并基于这些特征使用SVM进行分类，从而实现面相分析并根据不同的面部特征对不同类型的面相进行分类与分析。该项目运行环境包括Python、TensorFlow以及界面编程环境。项目分为四个模块：数据预处理、模型构建、训练及保存和测试。首先从dlib官方下载shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2文件，之后将数据加载进模型，并定义其结构进行交叉验证以优化模型。在完成架构的定义与编译后，通过训练集对模型进行训练使其能够识别面部特征，并使用训练集和测试集来拟合并保存最终的模型。项目的准确率方面，在不同情况下的最低值为83%，最高达到99%左右，平均接近于90%。

基于OpenCV和机器学习的摄像头实时数字识别（含完整代码、数据集及预训练模型）

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本项目利用OpenCV与机器学习技术实现实时摄像头图像中的数字自动识别。包含源代码、训练数据及预训练模型，便于快速上手实验与二次开发。基于OpenCV与机器学习的摄像头实时识别数字项目包含完整代码、数据集及训练好的模型。该项目具有高达95%的识别准确率，并且代码注释详尽，易于理解，可以直接运行使用，无需任何门槛。

KNN分类算法在验证码识别中的应用——机器学习实践-附件资源

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本文介绍了KNN（K近邻）分类算法在验证码识别任务中的应用，并通过实例展示了如何利用该算法进行机器学习实践。机器学习：KNN分类算法实现验证码识别

基于KNN算法的数字识别实现及代码（含训练集与测试集）

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本项目采用KNN算法进行手写数字识别，并提供完整的训练集和测试集数据。文中详细介绍了算法原理、实现步骤以及源代码，便于学习和实践。 KNN算法实现的数字识别包括训练集、测试集以及代码。

基于Python、WaveNet、CTC和TensorFlow的智能语音识别及方言分类深度学习算法研究与实现-附完整工程源码及训练数据集

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本项目采用Python结合WaveNet和CTC技术，利用TensorFlow框架进行深度学习，致力于开发高效的智能语音识别系统，并能有效区分不同方言。项目包含完整的代码库及训练所需的数据集。本项目通过调取语音文件与标注文件提取梅尔倒谱系数特征，并进行归一化处理。根据标注文件建立字典后选择WaveNet机器学习模型训练，在完成softmax处理之后保存模型。项目的运行环境包括Python及Tensorflow，需要安装Keras 2.2.0和TensorFlow1.9版本。项目分为三个模块：方言分类、语音识别以及模型测试。数据集由科大讯飞提供，包含长沙话、上海话和南昌话三种方言的50至300KB大小不等的语音文件共19489条记录。我们分别构建了用于方言分类与语音识别训练的模型，并开发了一个图形用户界面。在测试阶段，在训练集上进行的方言分类准确率超过了98%。项目还能够实现语音识别及方言分类功能。

数字识别中的KNN算法——应用于数码管数字识别

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本项目探讨了KNN（K-近邻）算法在识别数码管显示数字的应用。通过分析图像数据，采用Python编程实现高效准确的数字识别系统，具有广泛的实际应用价值。使用KNN算法结合OpenCV和VC2013进行数码管数字识别。

KNN在验证码识别中的应用——机器学习视角

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本研究探讨了K-近邻算法(KNN)在验证码图像识别任务中的应用，并从机器学习的角度分析其有效性和局限性。通过实验验证了KNN在模式识别领域的潜力与挑战。使用Knn完成验证码识别，在Python3和Jupyter Notebook环境中进行实践后，会对Knn有深入的理解。