适合用c++或者python的小伙伴来学习

算法流程：本系统运用PCA算法来实现人脸特征提取，然后通过计算欧式距离来判别待识别测试人脸，本个系统框架图如下：图：人脸识别系统框架图整个系统的流程是这样的，首先通过图像采集建立人脸库，这个人脸库里的人脸图像必须是格式及像素统一的，然后针对库里的人脸进行人脸训练，利用PCA进行人脸特征提取，获取特征矩阵向量组，将测试人脸投缘到特征子空间中，运用欧氏距离，在人脸库里查找相应的人脸图像，并输出。
二、算法介绍基于PCA算法的人脸特征提取2.1PCA的基本原理PCA中文全称主成分分析法（PrincipalComponen

相比tesseract自带eng识别库，此库只包含0-9个数字和小数点，在经过矫正训练后，对数字识别效果不错。
在本人博客中会有训练的图片和识别的图片

python3安装OCR识别库tesserocr

*2016.3.211、Fuzz模块bug修复及性能优化。
（感谢孤狼、NoGod等网友提交的bug和反馈！）2、将软件临时文件清理修改为软件退出时清理，增强用户体验。
*2016.1.201、升级自带的验证码识别引擎。
2、优化部分模块。
*2015.12.21、修复两处bug，增强和优化部分功能。
*2015.10.301、增加对次世代验证码识别引擎2.6.0.1识别库的支持。
*2015.10.211、修复已知bug，发布使用帮助手册。
2、优化HTTP代理服务器功能。
3、增加注销会话功能，解决暴力破解测试时，某些系统只能成功暴破一个用户的问题。
4、增加“数字自增长模式”补零功能，勾选补零后，1-100的格式会修正为001、002....100。
5、增强“变体叠加模式”，允许叠加字符串。
6、变体处理规则增加Unix时间戳转换。
*2015.7.241、修复已知bug，增强和优化部分功能。
2、增强验证码识别功能，支持四则运算类型的验证码。
*2015.6.251、修复目前已知的所有bug。
2、加入了X-Forwarded-For,Client-IP的指定IP段随机伪造。
3、验证码识别支持自定义HTTP请求头部，再也不怕要Referer才能获取验证码等情况了。
4、可以添加批量代理服务器，Fuzz时轮询使用HTTP代理。
5、自动识别次世代验证码识别库版本，自动更换引擎。
*2015.03.23修复SSL的bug。
*2015.03.22更新次时代验证码识别引擎动态链接库*2015.03.191、修复重新设置变体后，“变体条件丢弃”功能“应用于变体”处无法实时更新的bug。
感谢1c3z@Wooyun提交此bug。
2、修复GET请求中验证码未替换的bug。
感谢-_-!orz@Wooyun提交此bug。
更多工具请到http://caidaome.com/

FaceRecognition是一个基于Python的人脸识别库，它还提供了一个命令行工具，让你通过命令行对任意文件夹中的图像进行人脸识别操作。
该库使用dlib顶尖的深度学习人脸识别技术构建，在户外脸部检测数据库基准(LabeledFacesintheWildbenchmark)上的准确率高达99.38%。

本文档介绍Sphinx4在Windows下的中文训练过程及注意事项，与本文档配套的是我自己的训练实例bergtrain和用到的软件。
本文档编写日期2013-04-231、为什么要训练？sphinx4目前的版本中仅提供了英文等语音识别库。
中文的库是PTM或semi类型的，在java版sphinx中无法使用。
2、Sphinx的训练指哪些内容？在Sphinx中有语言模型、声学模型等概念，如果你不想了解这些，请参考以下内容：a1、中文每个字的标准发音已经有一个较为全面的文件进行了标注这个文件就是zh_broadcastnews_utf8.dic（下称这类文件为发音字典），在sphinx网站上可以下载，我们也包含了它。
下面是该文件的片断，它用类似拼音的方式标注了每个字或词的发音。
昌chang昌北changbei昌必changbi昌都changdu昌赫changhea2、需要告诉sphinx我们经常使用的字、词是哪些，它们出现的频率如何由于开放式语音识别尚难实现，所以sphinx实际上只能较好的处理相对小的语言集合。
因此，针对特定的领域，告诉sphinx该领域的词汇和各词出现的频率将极大提高识别率。
a3、需要告诉sphinx每个字、词的真正读音发音字典告诉sphinx每个字的标准读音，但面对的说话人往往不会以标准读音来朗读。
因此sphinx需要学习说话人的“口音”。
如果训练时的读者发音比较标准，则sphinx能“举一反三”，识别其他不那么标准的读者的语音。
推荐的做法是训练一些典型的口音：标准男、女声，童音，最后再考虑特定用户的口音。
3、如何准备训练内容所需的原料？需要准备两大内容：1)文本语料文件，2)语料录音文件。
文本语料文件给出2.a2中需要的内容，在bergtrain的etc文件下的berginput.txt文件就是一个预料文件。
它以行为单位，给出了150个中文句子。
语料录音文件是根据文本语料文件，朗读它的每行/句话，保存到每一个语音文件即可。
语料文件中的语句应该尽量选择领域相关的，在覆盖领域内名词的前提下，覆盖尽可能多的通用词汇。
4、训练环境及注意事项本文的训练软硬件如下：硬件：T60P笔记本，机器自带录音设备；
操作系统为Win732位。
软件：Sphinx cmuclmtk-0.7-win32.zip pocketsphinx-0.8-win32.zip sphinxbase-0.8-win32.zip sphinxtrain-1.0.8-win32.zip sphinx4-1.0beta6-bin.zip，用于编写java版的识别软件所需的库 脚本执行软件 ActivePerl-5.16.3.1603-MSWin32-x86-296746.msi ActivePython-2.7.2.5-win32-x86.msi 录音和处理软件 audacity-win-2.0.3rc1.zip，可进行录音和声音文件处理（如降噪），免费软件 FairStars.zip，可进行批量录音（V3.5绿色版） 文本编辑软件UltraEdit，UltraEdit-32.rar绿色版注意： 文件格式 语料文件必须使用UltraEdit进行编辑， 在编辑后，使用文件-转换-ASCII转UTF-8(UNICODE编辑)，指定文件中的中文使用utf8编码。
在保存前，设置格式如下： 换行符：UNIX终束符-LF 指定文件中的回车/换行符为编码0A的换行符 格式：UTF-8-无BOM 每个文件的末尾必须有一个回车！ 这个回车将在保存时被替换为编码0A的换行符，训练脚本需要这个符号来确认文件的结束。
录音文件 如果你不希望去编辑训练中的配置文件，则在使用FairStars录音时作如下设定： 进入菜单和对话框选项-显示录音选项-编码-WMA， 设定：采样率（16000Hz）、通道（单声道）、比特率（16Kbps）5、训练步骤下面逐步从零开始进行训练5.1软件环境的安装将本文档所在的文件夹解压或拷贝到d:\，即本文档路径是d:\sphinxtrain\Sphinx中文训练教程.txt1)点击安装ActivePerl-5.16.3.1603-MSWin32-x86-296746.msi和ActivePython-2.7.2.5-win32-x86.msi；
2)解压Sphinx中除sphinx4-1.0beta6-bin.zip外的压缩文件到d:\sphinxtrain下

这是训练好的MNIST识别库模板，三万轮训练，正确率:99.28%,可以直接拿来识别具体的图片，识别方法请看我博文

zbar条码识别库，支持Windows32位和64位版本。

开源的.net二维码识别库，从ZXing移植已经往。
//createabarcodereaderinstanceIBarcodeReaderreader=newBarcodeReader();//loadabitmapvarbarcodeBitmap=(Bitmap)Bitmap.LoadFrom("C:\\sample-barcode-image.png");//detectanddecodethebarcodeinsidethebitmapvarresult=reader.Decode(barcodeBitmap);//dosomethingwiththeresultif(result!=null){txtDecoderType.Text=result.BarcodeFormat.ToString();txtDecoderContent.Text=result.Text;}

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。