原始文档矫正后文档思路：只要获得倾斜文档的倾斜角度，然后通过仿射变化旋转一下就可以实现矫正了，这里获取倾斜角度的方法有两个，下面分别介绍1、利用霍夫变换，文档内容都是平行的，首先利用利用霍夫变换检测直线，然后将所有直线的平均倾斜角度当做文档的倾斜角度，最后再进行仿射变换就可以了。import cv2import numpy as npdef imshow(img):cv2.imshow("img"

答题卡素材图片 思路 读入图片，做一些预处理工作。进行轮廓检测，然后找到该图片最大的轮廓，就是答题卡部分。进行透视变换，以去除除答题卡外的多于部分，并且可以对答题卡进行校正。再次检测轮廓，定位每个选项。对选项圆圈先按照竖坐标排序，再按照行坐标排序，这样就从左到右从上到下的获得了每个选项轮廓。对每个选项轮廓进行检查，如果某个选项轮廓中的白色点多，说明该选项被选中，否则就是没被选上。 细节部分看过程：

爬取思路：1、找到蔬菜信息页面，然后进行翻页，发现页面的url没有发生改变，所有蔬菜信息是通过接口数据动态获取的，是动态数据。2、进行chrom调试抓包，找到每个页面信息所在的url3、 发现每个信息的url都相同，post请求，form data不同。4、通过修改提交的data来获取不同页面的蔬菜信息。import requestsimport jsonimport csvfile = open

爬取思路：1、进入17K官网，（先不要登录），然后点击书架，这时会弹出登录页面。2、进行抓包，然后输入登录的账号密码（请勿使用第三方登录）3、登录成功后，找到名称为login的包，这样就得到了登录的URL，Form data为请求时需要提交的信息。4、使用post请求该URL，提交的信息data为Form data中的信息。5、登录成功后，可以获得该URL的cookie信息，找到其中的access

任务说明给一张银行卡，识别银行卡上的卡号信息。输入一张图片，将4000 1234 5678 9010输出即可。实现一、思路定位银行卡上卡号所在区域，单独提取出来。定位卡号区域中的每个卡号数字，将每个卡号数字所在区域单独提取出来。通过模板匹配识别每个卡号数字。二具体代码实现1、因为要用到模板匹配，首先加载每个模板卡号模板# 读取模板图片img_m = cv2.imread("ocr_a_refere

上课讲过的代码，记录一下~~#1导入需要的各类包import numpy as npimport torch# 导入 pytorch 内置的 mnist 数据from torchvision.datasets import mnist#导入预处理模块import torchvision.transforms as transformsfrom torchvision import transfor

任务说明给一张银行卡，识别银行卡上的卡号信息。输入一张图片，将4000 1234 5678 9010输出即可。实现一、思路定位银行卡上卡号所在区域，单独提取出来。定位卡号区域中的每个卡号数字，将每个卡号数字所在区域单独提取出来。通过模板匹配识别每个卡号数字。二具体代码实现1、因为要用到模板匹配，首先加载每个模板卡号模板# 读取模板图片img_m = cv2.imread("ocr_a_refere