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本文研究的主要是Python验证码识别的相关代码，具体如下。
Talk is cheap, show you the Code!
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from PIL import Image
#打开图像
im=np.array(Image.open('yzm.png'))
#得到图像3个维度
h,w,san=im.shape
X=[(h-x,y) for x in range(h) for y in range (w) if im[x][y][2]<200]
#将X转换成numpy的array类型，方便后续运算操作
X=np.array(X)
n_clusters=4
k_means=KMeans(init='k-means++',n_clusters=n_clusters)
k_means.fit(X)
k_means_labels=k_means.labels_
k_means_cluster_centers=k_means.cluster_centers_
k_means_labels_unique=np.unique(k_means_labels)
colors=['#4EACC5','#FF9C34','#4E9A06','#FF3300']
plt.figure()
plt.hold(True)
for k,col in zip(range(n_clusters),colors):
my_members=k_means_labels==k
cluster_center=k_means_cluster_centers[k]
plt.plot(X[my_members,1],X[my_members,0],'w',markerfacecolor=col,marker='.')
plt.plot(cluster_center[1],cluster_center[0],'o',markerfacecolor=col,markeredgecolor='k',markersize=6)
plt.title('KMeans')
plt.grid(True)
plt.show()
总结
以上就是本文关于python验证码识别实例代码的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题，如有不足之处，欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持！
