java實現(xiàn)驗證碼的自動識別

方式比較多，用一個二維數(shù)組存放，如a[5][5]={{0.jpg，1.jpg,2.jpg,3.jpg,4.jpg},{"1212","1233","2323","23255","23554"}},可以動態(tài)的生成一個小于5的數(shù)字，直接把生成的數(shù)字和下標對應，在和后面的的字符串比較就可以自動驗證了

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如何開發(fā)Java動態(tài)人臉識別

1.環(huán)境搭建

整個項目的結構圖

2.編寫DetectFaceDemo.java,代碼如下：

[java] view plaincopy

package com.njupt.zhb.test;

import org.opencv.core.Core;

import org.opencv.core.Mat;

import org.opencv.core.MatOfRect;

import org.opencv.core.Point;

import org.opencv.core.Rect;

import org.opencv.core.Scalar;

import org.opencv.highgui.Highgui;

import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;

//

// Detects faces in an image, draws boxes around them, and writes the results

// to "faceDetection.png".

//

public class DetectFaceDemo {

public void run() {

System.out.println("\nRunning DetectFaceDemo");

System.out.println(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath());

// Create a face detector from the cascade file in the resources

// directory.

//CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath());

//Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("lena.png").getPath());

//注意：源程序的路徑會多打印一個‘/’，因此總是出現(xiàn)如下錯誤

/*

* Detected 0 faces Writing faceDetection.png libpng warning: Image

* width is zero in IHDR libpng warning: Image height is zero in IHDR

* libpng error: Invalid IHDR data

*/

//因此，我們將第一個字符去掉

String xmlfilePath=getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath().substring(1);

CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(xmlfilePath);

Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("we.jpg").getPath().substring(1));

// Detect faces in the image.

// MatOfRect is a special container class for Rect.

MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();

faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);

System.out.println(String.format("Detected %s faces", faceDetections.toArray().length));

// Draw a bounding box around each face.

for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {

Core.rectangle(image, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(0, 255, 0));

}

// Save the visualized detection.

String filename = "faceDetection.png";

System.out.println(String.format("Writing %s", filename));

Highgui.imwrite(filename, image);

}

}

3.編寫測試類：

[java] view plaincopy

package com.njupt.zhb.test;

public class TestMain {

public static void main(String[] args) {

System.out.println("Hello, OpenCV");

// Load the native library.

System.loadLibrary("opencv_java246");

new DetectFaceDemo().run();

}

}

//運行結果:

//Hello, OpenCV

//

//Running DetectFaceDemo

///E:/eclipse_Jee/workspace/JavaOpenCV246/bin/com/njupt/zhb/test/lbpcascade_frontalface.xml

//Detected 8 faces

//Writing faceDetection.png

用eclipse 編寫JAVA代碼時，他為什么能自動識別語法錯誤及給出正確的寫法？這是JAVA編譯器的哪種特性？

這是靠eclipse自帶的插件實現(xiàn)的，的確屬于靜態(tài)分析。動態(tài)分析我不太了解，可能會涉及到jvm，但主要是在編譯器內獲取一些動態(tài)信息，如果想對java的多態(tài)進行分析就需要動態(tài)分析，即在編譯時獲取具體調用的類的信息。但如果是問eclipse的語法糾錯，遠沒涉及那么高級的內容。

如果你去看eclipse文件夾下的plugins文件夾，你能找到類似org.eclipse.jdt.XXX.XXX的若干jar文件，那些包就是eclipse專門用以處理java代碼分析工作的jdt插件工具包。他能抽取java代碼的AST（抽象語法樹），也就是編譯時用到的數(shù)據(jù)結構，你若學過編譯原理就知道了，反正我還沒學。如果做一些java方面的逆向工程，你甚至可以引用eclipse的jdt包，將java項目的代碼通過相應接口（你可以在網(wǎng)上找到jdt的api和實例代碼）傳進去，獲取代碼中的類，字段，方法，和更細節(jié)的信息。

而jdt中也包含檢測，處理語法錯誤的包，可以發(fā)現(xiàn)并糾正語法錯誤。這一特點還可以用來做一些正向工程（如自修改或動生成代碼）。

哦，還有，針對你的問題還要說，這點特性不是編譯器的，而是編輯器eclipse的。注意，絕對是編輯器的特點！雖然涉及到語法問題，但在eclipse糾錯時，還沒有調用編輯器，即程序還沒有編輯。只有在運行程序前eclipse才會調用編輯器。編譯一次不容易，每次糾錯都調用編譯器的話開銷太大，糾錯的反應速度絕對不會像平時eclipse做的那么快。

實際上eclipse可以說就是由各種插件組成的，它本身只提供一個供各種插件運行的平臺，本身功能很簡單，但就是通過向jdt這樣的插件包實現(xiàn)各種復雜的功能。

android studio 不能自動識別代碼了怎么辦

android

studio是默認開啟了代碼提示的，如果輸入代碼提示的過程中被打斷了，可以通過以下步驟重新顯示代碼提示：點擊菜單”code“-”completion“-”basic“。