图片识别源码
① 易语言识别图片怎么做
...可以直接用模块的。去下超级模块破解版的。
代码： 一共有耐滚3类找图，看看你要用哪类 例如：识图3.精确找图 (图片, 窗口句柄, 左胡嫌边, 顶边, 宽度, 高昌做余度, 是否后台)
② 易语言识别图片怎么做
.版本 2
.支持库 twain
.支持库 eImgConverter
.程序集 窗口程序集1
.程序集变量 数量, 整数型
.子程序 __启动窗口_创建完毕
视频设备1.当前来源 ＝ 1
视频设备1.预览 (真, 20)
时钟1.时钟周期 ＝ 3000
.子程序 对比
.局部变量 差距, 整数型
转换到JPG (取运行目录 () ＋ “\临时1.bmp”, 取运行目录 () ＋ “\临时改1.bmp”, 假, 100, 真, 0)
转换到JPG (取运行目录 () ＋ “\临时2.bmp”, 取运行目录 () ＋ “\临时改2.bmp”, 假, 100, 真, 0)
差距 ＝ 取文件尺寸 (取运行目录 () ＋ “\临时改1.bmp”) － 取文件尺寸 (取运行目录 () ＋ “\临时改2.bmp”)
.如果真 (取符号 (差距) ＝ -1)
差距 ＝ 求反对数 (差距)
.如果真结束
.如果真 (差距 ＞ 500)
播放音乐 (#提示, )
信息框 (“有人来了”, 0, “”)
.如果真结束
时钟1.时钟周期 ＝ 500
.子程序 _时钟1_周期事件
.如果 (数量 ＝ 0)
视频设备1.保存为图片 (取运行目录 () ＋ “\临时1.bmp”)
数量 ＝ 数量 ＋ 1
.否则
视频设备1.保存为图片 (取运行目录 () ＋ “\临时2.bmp”)
数量 ＝ 0
时钟1.时钟周期 ＝ 0
对比 ()
.如果结束
③ (源码分享)利用python识别提取图像文字（中文英文都可以）
你想了解怎么利用程序自动识别网站验证码吗？识别提取图像文字（中文英文都可以）
分享一点简单有用的小项目：python
源码分享如下：
看视频教程链接：（点击识别图像文字视频教程链接）
一、首先需要安装 Tesseract模块及 语言包
Tesseract OCR光学字符识别
Windows系统：
安装网站 （放在不需要权限的纯英文路径下）：
： https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/
可以下载一些语言包：
https://github.com/tesseract-ocr/
安装完成后，如果想要在命令行中使用Tesseract，那么应该设置环境变量。
还有一个环境变量需要设置的是，要把训练的数据文件路径也放到环境变量中。
在环境变量中，添加一个TESSDATA_PREFIX=C:path_to_tesseractdata eseractdata。
在Python代码中操作tesseract。需要安装一个库，叫做pytesseract。通过pip的方式即可安装：
pip install pytesseract
并且，需要读取图片，需要借助一个第三方库叫做PIL。通过pip list看下是否安装。如果没有安装，通过pip的方式安装：
pip install PIL
使用pytesseract将图片上的文字转换为文本文字的示例代码如下：
④ 易语言编辑框只能存在大写和数字
易语言编辑框只能输入字母源码.rar 一个简单、快速的图片识别代码,只能识别数字和英文字母。可用于网页上验证码的识别,能识别出验证码
⑤ 如何查看本地图片的源代码是想查看本地图片的的代码内容不是网络图片的位置
图片在WINDOWS下面是看不到源码的
因为WINDOWS系统中的文件是加密的
你可以把图片放在LINUX系统中，用记事本打开它查看，就能看到它里面的代码。
如果你是想看图片中被合成进去的其它文本，可以直接用记事本打开查看，最后面就是文本字符
网上那些所谓：把图片保存在本地后，改后缀为ZIP就能解压出什么惊人秘密的方法，其实是用命令完成的
比如：
/b 1.jpg + 2.zip 3.jpg
1.jpg是一张图片
2.zip是一个压缩包
3.jpg是合成后的一个文件名
要注意的是，图片必须在前面，不然，因为浏览器不能正确识别图片头文件，会显示失败
不知道你所说的是不是这个意思
⑥ Python如何图像识别
打开winPython工具包输入以下代码，如图所示。
from skimage import io
if __name__ == '__main__':
img_name="D:\\WinPython-64bit-3.5.3.0Qt5\\notebooks\\hashiqi.jpg"
print("我的图片！")
img=io.imread(img_name,as_grey=False)
io.imshow(img)
其中变量img_name是为了指定自己图片所存的路径。单击保存按钮，
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。
⑦ 求易语言图片识别的方法或者 源码 谢谢 有分 瞎打的别来 不给分
强大的识图识色模块个插件，精易论坛搜索大漠两个字，有一大堆你需要的模块和插件。
⑧ c#有没有识别图像中数字的源码谢谢。
附件是一个现成的图像文字识别程序，C#调用OpenCV，原来的程序还能动态识别摄像头图像里的文字，但我为了简化修改成识别静态图片的了，解压后双击ContourAnalysisDemo.exe运行。
⑨ 图像识别 | 基于Keras的手写数字识别（含代码）
前沿
人工智能的浪潮已经席卷全球，深度学习（Deep Learning）和人工智能（Artificial Intelligence, AI）等词汇也不断地充斥在我们身边。人工智能的发展是一个三起两落的变化，90年代期间，知识推理>神经网络>机器学习；2005年左右，机器学习>知识（语义网）>神经网络;而从2017年之后，基于深度学习的神经网络>知识（知识图谱）>机器学习。
卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）作为深度学习中的代表，最早的灵感是来源于1961年Hubel和Wiesel两位神经生物学家，在对猫视觉皮层细胞的实验中，发现大脑可视皮层是分层的（CNN中的分层网络结构与其如出一辙）。深度学习作为机器学习（ML）的一个子领域，由于计算机能力的提高和大量数据的可用性，得到了戏剧性的复苏。但是，深度学习是否能等同或代表人工智能，这一点笔者认为有待商榷，深度学习可以认为是目前人工智能发展阶段的重要技术。由于本文主要撰写关于深度学习的入门实战，关于细节概念不做深入研究，下面笔者从实际案例，介绍深度学习处理图像的大致流程。
目录：
以手写识别数字为例，作为深度学习的入门项目，本文以Keras深度学习库为基础。其中使用的tensorflow等模块需要提前配置好，同时注意模型，图片保存、败袜兄载入的文件路径问题。在自己的计算机上运行时，需要创建或修改。下面的流程包括：使用Keras载入MNIST数据集，构建Lenet训练网络模型，使用Keras进行模型的保存、载入，使用Keras实现对手写数字数据集的训练和预测，最后画出误差迭代图。
手写数字数据集介绍：
手写数字识别几乎是深度学习的入门数据集了。在keras中内置了MNIST数据集，其中测试集包含60000条数据，验证集包含10000条数据，为单通道的灰度图片，每张图片的像素大小为28 28.一共包含10个类别，为数字0到9。
导入相关模块：
载入MNIST数据集
Keras可好扮实现多种神经网络模型，并可以加载多种数据集来评价模型的效果，下面我们使用代码自动加载MNIST数据集。
显示MNIST训练数据集中的前面6张图片：
数据的预处理
首先，将数据转换为4维向量[samples][width][height][pixels]，以便于后面模型的输入
为了使模型训练效果更好，通常需要对图像进行归一化处理
最后，原始MNIST数据集的数据标签是0-9，通常要察袭将其表示成one-hot向量。如训练数据标签为1，则将其转化为向量[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0]
模型的建立与计算
训练模型的参数设置：
本文使用Lenet网络架构，下面定义Lenet网络结构，若要更改网络结构，如用VGGNet，GoogleNet，Inception，ResNets或自己构建不同的网络结构，可以直接在这一块函数内进行修改。
再附上两个经典的模型：
VGG16:
GoogleNet：
设置优化方法，loss函数，并编译模型：
本文使用生成器以节约内存：
结果分析
作出训练阶段的损失、精确度迭代图，本文将epoch设置为10，已达到0.98的准确率（代码、图像如下所示）。
公众号：帕帕 科技 喵
欢迎关注与讨论~
⑩ 使用原始的c语言把bmp格式的图片识别成文字
这个是最初级的OCR了
很麻烦的
可以到网上找找开源的ocr代码参考一下。