現在買東西真的是太方便了
科技始終來自於惰性真的沒錯～～～好像怪怪的～～
因為物流的進步以及無遠弗屆網路商城，現在不用出門也可以買到自己喜歡的東西
無論是生活上用的，還是個人運動類的產品
網路商城幾乎都可以買到～
尤其最近很常逛momo，真的是感覺非常方便啊
有一次買到瑕疵品，他們物流很快就收走，換新的給我真的很不錯
【ALEX】C-5703大環狀乳膠阻力帶是我在網路上閒逛時，猛然看到的產品
簡直讓我非常驚艷！
這類型的產品其實本來我就有在找，不過一直遇不到打折的好時機
現在終於等到了，而且廠商也正好有貨
不然等下次折扣，不知道等到什麼時候
所以我個人對【ALEX】C-5703大環狀乳膠阻力帶的評比如下
外觀質感：★★★★
使用爽感：★★★★☆
性能價格：★★★★☆
詳細介紹如下~參考一下吧
完整產品說明
品牌名稱
尺寸
- Free
商品規格
- 型號：C-5703
品名：大環狀乳膠阻力帶(中量級)
顏色：紅色
規格：厚3mm×寬20mm
長度：104公分
材質：橡膠(乳膠)
產地：台灣
非常推薦【ALEX】C-5703大環狀乳膠阻力帶給大家
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1. 什麼是驗證碼 在開發爬蟲的過程中會遇到一種常見的反爬措施，驗證碼。驗證碼（CAPTCHA）是「Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart」（全自動區分計算機和人類的圖靈測試）的縮寫，是一種區分用戶是計算機還是人的公共全自動程序。 2. pillow Python傳統的圖像處理庫PIL(Python Imaging Library )，可以說基本上是Python處理圖像的標準庫，功能強大，使用簡單。 官方文檔：https://pillow.readthedocs.io/en/latest/installation.html Pillow的安裝比較的簡單，直接pip安裝即可： pip install Pillow 由於是繼承自PIL的分支，所以Pillow的導入是這樣的： import PIL # 或者 from PIL import Image 3.常用屬性 PIL.Image.filename 圖像源文件的文件名或者路徑，只有使用open()方法創建的對象有這個屬性。 類型：字符串 PIL.Image.format 圖像源文件的文件格式。 PIL.Image.mode 圖像的模式，一般來說是「1」, 「L」, 「RGB」, 或者「CMYK」 。 PIL.Image.size 圖像的大小 PIL.Image.width 圖像的寬度 PIL.Image.height 圖像的高度 PIL.Image.info 圖像的一些信息，為字典格式 字符串驗證碼的處理 這是code.png ... 4.1 灰度化 一張圖片由很多像素點構成，一個像素點的顏色是由RGB三個值來表現的 R=G=B 這個值就叫做灰度值 白色255 黑色0 R * 0.3 +G * 0.59 + B * 0.11 from PIL import Image image = Image.open('code.png') im = image.convert('L') im.show() 效果如下 ... 4.2 二值化 先灰度在二值化 利用一個閾值來判斷一個圖像的像素點是0還是255，小於閾值像素點就變為0，大於閾值像素點編程255 常用閾值選擇的方法是： 灰度平局值法： 取127 （0~255的中數， （0+255）/2 = 127） 平均值法： 計算像素點矩陣中的所有像素點的灰度值的平均值avg from PIL import Image def binazing(image): ''' 對圖片進行灰度和二值化 :param image: :return: ''' image = image.convert('L') w,h = image.size # print(w,h) ### 二值化 pixdata = image.load() for i in range(h): for j in range(w): if pixdata[j,i] > 170: pixdata[j,i] = 255 else: pixdata[j, i] = 0 return image if __name__ == '__main__': image = Image.open('code.png') image = binazing(image) image.show() 效果如下 ... 4.3 降噪 經過了二值化處理，整個圖片像素就被分為了兩個值0和255， 如果一個像素點是圖片或者干擾因素的一部分，那麼她的灰度值一定是0（黑色），如果一個點是背景，其灰度值應該是255，白色 所以對於孤立的噪點，他的周圍應該都是白色，或者大多數點都是白色的，所以在判斷的時候條件應該放寬，一個點是黑色並且相鄰的點為白色的點的個數大於一個固定的值，那麼這個點就是噪點。 說白了就是一個黑點周圍都是白色的就是噪點 def depoint(image): ''' 對圖片進行降噪 :param image: :return: ''' pixdata = image.load() w,h = image.size for y in range(1,h-1): for x in range(1,w-1): count = 0 # 用來判斷是否達到噪點的要求 # 一個點的八個方向，就是3X3矩陣中，噪點是5的位置 # 245是可以變的值，但最好不要是250以上 if pixdata[x,y-1] >245: count =count +1 if pixdata[x,y+1] >245: count =count +1 if pixdata[x-1,y] >245: count =count +1 if pixdata[x+1,y] >245: count =count +1 if pixdata[x-1, y - 1] > 245: count = count + 1 if pixdata[x+1, y + 1] > 245: count = count + 1 if pixdata[x - 1, y+1] > 245: count = count + 1 if pixdata[x + 1, y-1] > 245: count = count + 1 if count>4: pixdata[x,y] =255 return image 效果如下 ... 識別 下面是用比較古老的pytesser3識別驗證碼 github地址：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki 下載地址：https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki 注意記得添加環境變量 ... 新建TESSDATA_PREFIX 環境變量 ... cmd下可以運行tesseract ... 安裝 pip install pytesseract 只需要就可以了 pytesseract.image_to_string(image)
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文章來源取自於：
每日頭條 https://kknews.cc/code/254g6lz.html
MOMO購物網 https://www.momoshop.com.tw/goods/GoodsDetail.jsp?i_code=5907762&memid=6000007380&cid=apuad&oid=1&osm=league
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