效果图：http://blog.csdn.net/ruixue0117/article/details/22829557。
紧缩包里包括Java代码和使用到的字体文件，如果不安装字体会使用系统默认字体。
功能包括自定义图片尺寸和验证码长度，每个字符随机偏移角度，字符平滑边缘，含干扰线、噪点和背景扭曲。

《GDI+图形程序设计》含详细目录，便于学习。
该书是为.NET开发人员介绍如何编写Windows和Web图形应用程序的指南用书。
通过大量详尽的实例，本书使有经验的程序员可以更深入地理解在.NETFramework类库中定义和整个GDI+API。
　　本书从介绍GDI+Windows图形程序设计的基本知识开始，其核心是对一些实际问题的指导，包括如何使用WindowsForms及如何优化GDI+的功能。
本书通过一些例子来说明如何开发真实世界的工具，如GDI+Painter、GDI+Editro、ImageViewer和ImageAnimator等。
另外，作者还给出了大量使用C#语言编写的可重用示例代码，读者可从网上下载完整的C#和VisualBasic.NET源代码，并可通过这些源代码查看书中各图的彩色效果第1章GDI+——下一代图形接口1.1理解GDI+1.2探索GDI+的功能1.3从GDI的角度学习GDI+1.4.NET中的GDI+名称空间和类总结第2章第一个GDI+应用程序2.1绘制表面2.2坐标系统2.3指南——第一个GDI+应用程序2.4一些基本的GDI+对象总结第3章Graphics类3.1Graphics类的属性3.2Graphics类的方法3.3GDI+Painter应用程序3.4绘制饼图总结第4章使用画笔和钢笔4.1理解和使用画笔4.2在GDI+中使用钢笔4.3使用钢笔进行变形4.4使用画笔进行变形4.5系统钢笔和系统画笔4.6一个真实世界的例子——在GDI+Painter应用程序中添加颜色、钢笔和画笔总结第5章颜色、字体和文本5.1访问Graphics对象5.2使用颜色5.3使用字体5.4使用文本和字符串5.5渲染文本的质量和功能5.6高级版式5.7一个简单的文本编辑器5.8文本变形总结第6章矩形和区域6.1Rectangle结构体6.2Region类6.3区域和剪辑6.4剪辑区域示例6.5区域、非矩形窗体和控件总结第7章图像处理7.1光栅图像和矢量图像7.2使用图像7.3操作图像7.4在GDI+中播放动画7.5使用位图7.6使用图标7.7扭曲图像7.8绘制透明的图形对象7.9查看多个图像7.10使用图片框查看图像7.11使用不同的大小保存图像总结第8章高级图像处理8.1渲染位图的一部分8.2使用图元文件8.3使用颜色对象应用颜色映射8.4图像属性和ImageAttributes类8.5编码器参数与图像格式总结第9章高级二维图形9.1线帽和线条样式9.2理解并使用图形路径9.3图形容器9.4读取图像的元数据9.5混合9.6Alpha混合9.7其他高级二维主题总结第10章变形10.1坐标系统10.2变形的类型10.3Matrix类与变形10.4Graphics类与变形10.5全局变形、局部变形和复合变形10.6图像变形10.7颜色变形和颜色矩阵10.8图像处理中的矩阵操作10.9文本变形10.10变形顺序的重要性总结第11章打印11.1简要地回顾使用MicrosoftWindows进行打印的历史11.2打印过程概述11.3第一个打印应用程序11.4打印机的设置11.5PrintDocument和Print事件11.6打印文本11.7打印图形11.8打印对话框11.9自定义页面设置11.10打印多个页面11.11页边打印——注意事项11.12进入细节——自定义控制和打印控制器总结第12章开发GDI+Web应用程序12.1创建第一个ASP.NETWeb应用程序12.2第一个图形Web应用程序12.3绘制简单的图形12.4在Web上绘制图像12.5绘制曲线图12.6绘制饼图总结第13章GDI+的最佳实践及功能技术13.1理解渲染过程13.2双缓存和无抖动绘图13.3理解SetStyle方法13.4绘图过程的质量与功能总结第14章GDI互操作性14.1在受控环境中使用GDI14.2在受控代码中使用GDI的注意事项总结第15章其他GDI+示例15.1设计交互式GUI应用程序15.2绘制具有形状的窗体和Windows控件15.3为绘制的图像添加版权信息15.4从流或数据库读取及写入图像15.5创建自绘制的列表控件总结附录A.NE

此数据集为自然场景下的特定场景下的汉字数据集，即，不包含自然场景下的手写体、过度扭曲图、以及艺术体，可以参考道路交通路标上的规范字体，数据集解压后，此数据集包含2602类汉字，32万张汉字图片，里面包括黑体白字以及白体黑字，以顺应不同的字体，而非清一色的白体黑字或者黑体白字。

阐明：用C#实现的“仿Google扭曲验证码”，源文件包括“英文扭曲验证码”和“中文扭曲验证码”^_^

近年来，手势识别的问题是由于难以利用多种计算方法和设备来感知人的手部运动。
因而，在本文中，我们解释了不同的算法来解释手势识别算法，因为它具有得到了很多关注。
我们可以使用手势在不触摸计算机屏幕的情况下与计算机进行交互，可以向计算机提供指令，因而在本文中，我们将介绍使用Kinect进行手势手势检测的方法。
我们正在使用手势识别的动态时间扭曲方法。
我们解释了一种有效的手势识别方法。
我们还使用了简单的K-NN分类器。
在这种方法中，我们使用了DTW（动态时间包装）对齐方式。
我们使用不同的算法和方法来解释有关手势手势识别结果的信息。
我们使用MPLCS算法来识别自由空中的手势并给出良好的结果，之后，我们还使用了MCC计算，该计算确定了重大运动的开始和结束目的，并忽略了未使用的信号。
因而，通过使用此算法，我们给出的手势重组结果要好于以前的所有结果。

近年来，手势识别的问题是由于难以利用多种计算方法和设备来感知人的手部运动。
因而，在本文中，我们解释了不同的算法来解释手势识别算法，因为它具有得到了很多关注。
我们可以使用手势在不触摸计算机屏幕的情况下与计算机进行交互，可以向计算机提供指令，因而在本文中，我们将介绍使用Kinect进行手势手势检测的方法。
我们正在使用手势识别的动态时间扭曲方法。
我们解释了一种有效的手势识别方法。
我们还使用了简单的K-NN分类器。
在这种方法中，我们使用了DTW（动态时间包装）对齐方式。
我们使用不同的算法和方法来解释有关手势手势识别结果的信息。
我们使用MPLCS算法来识别自由空中的手势并给出良好的结果，之后，我们还使用了MCC计算，该计算确定了重大运动的开始和结束目的，并忽略了未使用的信号。
因而，通过使用此算法，我们给出的手势重组结果要好于以前的所有结果。

深层神经网络拥有更强特征表达能力的同时,也带来了优化难、训练成本高及梯度弥散等问题;参数数量的激增则导致模型过于臃肿,不利于其在挪动端及工业控制设备等算力弱、存储小的平台上的部署.针对这些问题,构建了一种融合空洞卷积和多尺度稀疏结构的轻量神经网络对图像进行特征提取,实现对带有彩色图形噪声且字符扭曲粘连严重的验证码图像的端到端识别.将包含100万张验证码图像的数据集按98:1:1的比例划分为训练集、验证集和测试集,逐批参与训练.实验结果表明,该网络在大大减少参数数量的同时,具有测试集上98.9%的识别成功率.

自己编写的图像功能参数程序，使用matlab软件实现，最全的图像质量评价函数，包括计算均值、标准差、熵、平均梯度、相关系数、扭曲程度、偏差指数、峰值信噪比、均方根误差、信噪比、空间频率、互信息、联合熵、交叉熵等功能指标，几乎包含目前所有常用的图像评价功能参数。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。