❶ 如何提高盲打练习的速度
练习盲打的最基本方法是记住键盘指法，使用金山打字通练习进行字母和符号键位练习，打好基本功循序渐进的来练习盲打，以快速练习盲打。
要学手指如何放在键上，五指微下屈，两个大拇指控制空格键，左手另四指分别放在A、S、D、F四键上，右手另四指分别放在J、K、L、：四个键上，这样左右两个食指就分别放在F键和J键，而这两个键上都有上小凸起，不用眼看，用手指一摸就找得到了。这就是正规的指法了。
接着击健的方法手指要保持弯曲，稍微拱起，指尖后的第一关节呈弧形，分别轻轻地放在基准键位的中央。输入时，手抬起，只有要击键的手指才可伸出击键，击键完毕后应立即回到基准键位上，不可停留在已击键位上。输入过程中，要用相同的节拍轻轻地击键，不可用力过猛。
记住了每个指头对应的案件之后就是要改变自己的打字习惯。打字的时候不要看键盘，不要怕错误，只有在不断的纠错中，才能让自己深刻的记得每个按键的位置，以及每个指头该敲击的位置。
(1)字母识别要训练多少张图片扩展阅读：
形码的盲打是建立在单字无重码的基础之上的。所以盲打输入的是单字而不是词语。输入单字时最好一律使用全码。这样打起字来富有节奏感，有利于快打。若是使用简码，不仅破坏了节奏感，而且还必须记住哪一个字是几级简码，反而增加了记忆上的负担。
理论上的另一种盲打，是拼音输入法的盲打。它是建立在拼音输入法无重码的基础之上的。当今，由于拼音输入法软件技术的迅速提高，拼音（双拼）输入法已经由单字和词语输入发展到了整句输入的阶段。
从汉字输入的总体效率上看，盲打只是一种优势，并不能决定一切。评判一种输入法的优劣，主要要看编码的合理性、易学易用性以及功能的齐备性。评判一个打字员的标准也不是看盲打，而是要看他的输入速度、正确率以及看打、听打、想打的综合能力。总之，以盲打作为评判一切的标准，实在是一个“盲区”。
❷ 如何利用Python做简单的验证码识别
1摘要
验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物，充当着很多系统的防火墙功能，但是随时OCR技术的发展，验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻。本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程，对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义。
然后经过了一年的时间，笔者又研究和get到了一种更强大的基于CNN卷积神经网络的直接端到端的验证识别技术（文章不是我的，然后我把源码整理了下，介绍和源码在这里面）：
基于python语言的tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别源码整理(github源码分享)
2关键词
关键词：安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL
3免责声明
本文研究所用素材来自于某旧Web框架的网站完全对外公开的公共图片资源。
本文只做了该网站对外公开的公共图片资源进行了爬取，并未越权做任何多余操作。
本文在书写相关报告的时候已经隐去漏洞网站的身份信息。
本文作者已经通知网站相关人员此系统漏洞，并积极向新系统转移。
本报告的主要目的也仅是用于OCR交流学习和引起大家对验证安全的警觉。
4引言
关于验证码的非技术部分的介绍，可以参考以前写的一篇科普类的文章：
互联网安全防火墙（1）--网络验证码的科普
里面对验证码的种类，使用场景，作用，主要的识别技术等等进行了讲解，然而并没有涉及到任何技术内容。本章内容则作为它的技术补充来给出相应的识别的解决方案，让读者对验证码的功能及安全性问题有更深刻的认识。
5基本工具
要达到本文的目的，只需要简单的编程知识即可，因为现在的机器学习领域的蓬勃发展，已经有很多封装好的开源解决方案来进行机器学习。普通程序员已经不需要了解复杂的数学原理，即可以实现对这些工具的应用了。
主要开发环境：
python3.5
python SDK版本
PIL
图片处理库
libsvm
开源的svm机器学习库
准备原始图片素材
图片预处理
图片字符切割
图片尺寸归一化
图片字符标记
字符图片特征提取
生成特征和标记对应的训练数据集
训练特征标记数据生成识别模型
使用识别模型预测新的未知图片集
达到根据“图片”就能返回识别正确的字符集的目标
- def get_feature(img): """
- 获取指定图片的特征值,
- 1. 按照每排的像素点,高度为10,则有10个维度,然后为6列,总共16个维度
- :param img_path:
- :return:一个维度为10（高度）的列表 """
- width, height = img.size
- pixel_cnt_list = []
- height = 10 for y in range(height):
- pix_cnt_x = 0 for x in range(width): if img.getpixel((x, y)) == 0: # 黑色点
- pix_cnt_x += 1
- pixel_cnt_list.append(pix_cnt_x) for x in range(width):
- pix_cnt_y = 0 for y in range(height): if img.getpixel((x, y)) == 0: # 黑色点
- pix_cnt_y += 1
- pixel_cnt_list.append(pix_cnt_y) return pixel_cnt_list
关于环境的安装，不是本文的重点，故略去。
6基本流程
一般情况下，对于字符型验证码的识别流程如下：
7素材准备
7.1素材选择
由于本文是以初级的学习研究目的为主，要求“有代表性，但又不会太难”，所以就直接在网上找个比较有代表性的简单的字符型验证码（感觉像在找漏洞一样）。
最后在一个比较旧的网站（估计是几十年前的网站框架）找到了这个验证码图片。
原始图：
然后就将图片素材特征化，按照libSVM指定的格式生成一组带特征值和标记值的向量文
❸ ocr文字识别软件是怎么识别文字的
OCR是模式识别的一个领域，所以整体过程也就是模式识别的过程。其过程整体来说可以分为以下几个步骤：
预处理：对包含文字的图像进行处理以便后续进行特征提取、学习。这个过程的主要目的是减少图像中的无用信息，以便方便后面的处理。在这个步骤通常有：灰度化（彩色图像）、降噪、二值化、字符切分以及归一化等。经过二值化后，图像只剩下两种颜色，即黑和白，其中一个是图像背景，另一个颜色就是要识别的文字了。降噪在这个阶段非常重要，降噪算法的好坏对特征提取的影响很大。字符切分则是将图像中的文字分割成单个文字（识别过程是安字符识别）。如果文字行有倾斜的话往往还要进行倾斜校正。归一化则是将单个的文字图像规整到同样的尺寸，在同一个规格下，才能应用统一的算法。
特征提取和降维：特征是用来识别文字的关键信息，每个不同的文字都能通过特征来和其他文字进行区分。对于数字和英文字母来说，这个特征提取是比较容易的，因为数字只有10个，英文字母只有52个，都是小字符集。对于汉字来说，特征提取比较困难，因为首先汉字是大字符集，国标中光是最常用的第一级汉字就有3755个；第二个汉字结构复杂，形近字多。在确定了使用何种特征后，视情况而定，还有可能要进行特征降维，这种情况就是如果特征的维数太高（特征一般用一个向量表示，维数即该向量的分量数），分类器的效率会受到很大的影响，为了提高识别速率，往往就要进行降维，这个过程也很重要，既要降低维数吧，又得使得减少维数后的特征向量还保留了足够的信息量（以区分不同的文字）。
分类器设计、训练和实际识别：分类器是用来进行识别的，就是对于第二步，你对一个文字图像，提取出特征给，丢给分类器，分类器就对其进行分类，告诉你这个特征该识别成哪个文字。在进行实际识别前，往往还要对分类器进行训练，这是一个监督学习的案例。成熟的分类器也很多，什么svm，kn，神经网络etc。
后处理：后处理是用来对分类结果进行优化的，第一个，分类器的分类有时候不一定是完全正确的（实际上也做不到完全正确），比如对汉字的识别，由于汉字中形近字的存在，很容易将一个字识别成其形近字。后处理中可以去解决这个问题，比如通过语言模型来进行校正——如果分类器将“在哪里”识别成“存哪里”，通过语言模型会发现“存哪里”是错误的，然后进行校正。第二个，OCR的识别图像往往是有大量文字的，而且这些文字存在排版、字体大小等复杂情况，后处理中可以尝试去对识别结果进行格式化，比如按照图像中的排版排列什么的，举个栗子，一张图像，其左半部分的文字和右半部分的文字毫无关系，而在字符切分过程中，往往是按行切分的，那么识别结果中左半部分的第一行后面会跟着右半部分的第一行诸如此类。
❹ 学打字需要哪26个字母
大家都知道计算式是如今很常见的电器设备了，生活中也就是我们俗称的电脑，操作电脑除了鼠标还有就是键盘了，这样一起操作起来才会更方便。键盘主要用于打字，那么电脑新手如何快速学会打字？一起来看看吧。
注意事项
内容仅供大家参考，希望能对大家有所帮助。
❺ 手写怎么识别英语
手写识别英语方法：
方法一：掌上识别王
这款识别工具在电脑手机端均可下载，这里我们选择电脑版的来做演示。
第一步：在电脑上安装【掌上识别王】并打开，在首页选择【文字识别】选项中的【手写识别】。
第二步：上传需要识别的图片，根据系统的提示，我们上传图片的大小不要超过所要求得。5M。与一般的识别工具不同的是，我们可以一次上传多张需要识别的手写字母图片。
第二步：上传需要识别的图片，根据系统的提示，我们上传图片的大小不要超过所要求得。5M。与一般的识别工具不同的是，我们可以一次上传多张需要识别的手写字母图片。
方法二：迅捷文字识别
这款工具我们在手机上使用，下面是具体的操作步骤。
第一步：打开该识别工具，在打开的页面中选择【手写识别】。
第二步：上传图片。这里我们可以选择拍摄需要识别的手写字图片或从相册中上传导入。
第三步：在当前界面，调整图片识别区域，进行下一步【识别】操作。到这里整个识别过程就完成了。
手写英文字母识别就是这样，我们在整理笔记的时候也能很快完成整理工作了，两种识别工具，大家可以根据需要使用。