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大连
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<%@ page contentType="image/jpeg" import="java.awt.*,java.awt.image.*,java.util.*,javax.imageio.*" %>
<%!
Color getRandColor(int fc,int bc)...{//给定范围获得随机颜色
Random random = new Random();
if(fc>255) fc=255;
if(bc>255) bc=255;
int r=fc+random.nextInt(bc-fc);
int g=fc+random.nextInt(bc-fc);
int b=fc+random.nextInt(bc-fc);
return new Color(r,g,b);
}
%>
<%
//设置页面不缓存
response.setHeader("Pragma","No-cache";
response.setHeader("Cache-Control","no-cache";
response.setDateHeader("Expires", 0);
// 在内存中创建图象
int width=60, height=20;
BufferedImage image = new BufferedImage(width, height, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
// 获取图形上下文
Graphics g = image.getGraphics();
//生成随机类
Random random = new Random();
// 设定背景色
g.setColor(getRandColor(200,250));
g.fillRect(0, 0, width, height);
//设定字体
g.setFont(new Font("Times New Roman",Font.PLAIN,18));
//画边框
g.setColor(new Color(255,255,255));
g.drawRect(0,0,width-1,height-1);
// 随机产生155条干扰线,使图象中的认证码不易被其它程序探测到
g.setColor(getRandColor(160,200));
for (int i=0;i<155;i++)
...{
int x = random.nextInt(width);
int y = random.nextInt(height);
int xl = random.nextInt(12);
int yl = random.nextInt(12);
g.drawLine(x,y,x+xl,y+yl);
}
// 取随机产生的认证码(4位数字)
String sRand="";
for (int i=0;i<4;i++)...{
String rand=String.valueOf(random.nextInt(10));
sRand+=rand;
// 将认证码显示到图象中
g.setColor(new Color(20+random.nextInt(110),20+random.nextInt(110),20+random.nextInt(110)));
//调用函数出来的颜色相同,可能是因为种子太接近,所以只能直接生成
g.drawString(rand,13*i+6,16);
}
// 将认证码存入SESSION
session.setAttribute("rand",sRand);
// 图象生效
g.dispose();
// 输出图象到页面
ImageIO.write(image, "JPEG", response.getOutputStream());
%>
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考研c语言试题
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本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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