本篇文章给大家谈谈python深度ocr学习，以及Python deep learning对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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Python深度学习之图像识别
前面有几讲也是关于机器学习在图像识别中的应用。今天再来讲一个关于运用google的深度学习框架tensorflow和keras进行训练深度神经网络，并对未知图像进行预测。
import ImageFilter2 imfilter = im.filter（ImageFilter.DETAIL）3 imfilter.show（）4 序列图像。即我们常见到的动态图，最常见的后缀为 .gif ，另外还有 FLI / FLC 。
OpenCV OpenCV是最常用的图像和视频识别库。毫不夸张地说，OpenCV能让Python在图像和视频识别领域完全替代Matlab。OpenCV提供各种应用程序接口，同时它不仅支持Python，还支持Java和Matlab。
这种图片可以用Python自动识别吗
1、Python图片文本识别使用的工具是PIL和pytesser。因为他们使用到很多的python库文件，为了避免一个个工具的安装，建议使用pythonxy pytesser是OCR开源项目的一个模块，在Python中导入这个模块即可将图片中的文字转换成文本。
2、PIL （Python Imaging Library）是 Python 中最常用的图像处理库，目前版本为 7，我们可以 在这里 下载学习和查找资料。
3、会跳出一个设置文件名的界面，填入要保存的名字即可。单击运行按钮，一般要单击两次才行，运行代码。单击后，就可以查看的我们显示的图片了。
4、python用作图像处理的相关库主要有openCV（C编写，提供了python语言的接口），PIL，但由于PIL很早就停了，所以不支持pythonx，所以建议使用基于PIL的pillow，本文也是在python4和pillow的环境下进行实验。
如何利用Python做简单的验证码识别
输入式验证码 这种验证码主要是通过用户输入图片中的字母、数字、汉字等进行验证。如下图：解决思路：这种是最简单的一种，只要识别出里面的内容，然后填入到输入框中即可。
【备注】：此小程序仅用做技术探究学习，不可用于侵犯他人利益 。
基于编程的方法 我们可以使用Python这样的编程语言，结合其强大的图形处理库如PIL（Python Imaging Library）来生成图形验证码。通过编程，我们可以控制验证码的各种属性，如长度、颜色、字体、背景噪声等。
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