关于ddddocr运行错误的解决 前因 今天看了一个开源项目，自己拉下来重建虚拟venv后，运行报错。 看了半天，除了requirements.txt 写的不详细缺少引用外，最大的问题是报找不到指定的模块 分析错误信息 ddddocr import onnxruntime 时候报错 具体错误为 from .onnxruntime_pybind11_state import * # noqa

文章目录 前言DdddOcr分类识别调用识别功能classification 函数源码classification 函数源码解读1. 分类功能不支持目标检测2. 转换为Image对象3. 根据模型配置调整图片尺寸和色彩模式4. 图像数据转换为浮点数据并归一化5. 图像数据预处理6. 运行模型，返回预测结果 总结 前言 DdddOcr 源码赏析 上文我们读到了分类识别部分的源

目录 一、推荐文章视频一、ddddocr环境配置二、字符集验证码训练三、ocr_api_server服务搭建 一、推荐文章视频 文章原文来自这里：训练验证码-4、ddddocr训练字符验证码 ， 原文文章末尾有视频介绍更多内容见训练验证码合集 一、ddddocr环境配置 1.打开ddddocr项目 https://github.com/sml2h3/dddd_traine

1、需要先安装： pip3 install  pyinstaller --no-use-pep517 pip install scikit-build pip install setuptools pip install pyinstaller pip install pillow 重要是的是保证一个python 环境，多个python环境会导致各种问题。并且保证python>

一. 识别滑块缺口 使用ddddocr识别 该算法识别准确率为95%左右，测试三轮，每轮测试100次 def generate_distance(slice_url, bg_url):""":param bg_url: 背景图地址:param slice_url: 滑块图地址:return: distance:rtype: Integer"""slide = ddddocr.DdddOcr

文章目录 ddddocr版本简单的 demo解决方案个人简介 ddddocr ddddocr是由sml2h3开发的专为验证码厂商进行对自家新版本验证码难易强度进行验证的一个python库，其由作者与kerlomz共同合作完成，通过大批量生成随机数据后进行深度网络训练，本身并非针对任何一家验证码厂商而制作，本库使用效果完全靠玄学，可能可以识别，可能不能识别。ddddocr奉行着开箱

报错原因 问题出现在ddddocr的init文件下这一段 image = image.resize((int(image.size[0] * (64 / image.size[1])), 64), Image.ANTIALIAS).convert('L') 在ddddocr的新版本里"ANTIALIAS"方法被弃用了，在github的官网里有详细介绍 解决方法 # image = i

1、封装工具类common fixture夹具 import pytestfrom common.yaml_util import YamlUtil@pytest.fixture(scope='session',autouse=True)def excute_sql():#print("连接数据库")YamlUtil().clean_yaml()#清空extract.yaml文件中的tok

这个很强大了,常见的各种验证码都可以识别,如果你项目上也有需要,比如需要实现系统的自动登录,这个时候就很有用了,这里仅仅给出方案,具体如何用,用的时候在做研究吧,好东西要记录,分享给需要的人.使用的时候 自己去查一下如何使用非常简单. 支持点击的验证码,支持数字验证码就不用说了 关键是拖动验证码他也支持,太厉害了. 所以不用再去学习OpenCV,什么pytorch,TensorF