图像识别很简单，大家都在雪藏，我没挣到钱，所以我分享了

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图像识别分2大类： 相片识别  和  标准图像识别。

相片识别 因角度，旋转，亮度，等变化因素太多， 只能交给深度训练来搞。（应用tensorflow 的缺点很明显，只能调用库。却无法进入库内部。训练时间太长，虽然功能强大，但是好东西未必符合特定的需求。  实现一套自己的深度训练工作量太大，但是一旦搞完。 那就所向披靡，可以控制任何的小细节，偏差。 并降低训练次数。）

要大幅度降低训练时间，或许应该放弃深度训练。 硬着头皮来把各种偏差因素进行处理， 总之太蛋疼。极其考验数学能力。

下面要讨论的是非图像识别。 这个相对简单。本人已经搞定大多数验证码。
非图像识别： 分2类。 可分割， 与 不可分割的。
之前一直认为不可分割的很难弄。  现在本人已经搞定。   因为即便是不可分割的。 我们也可以人为进行分割，然后制作数据库。
比对的时候。全方位比对就可以。 这样不可分割的 也就能归类为 可分割的。

 然后重点就是去噪（太变态的噪声，人眼都看不清，这就是自己作死阿。  正常的噪声  通过分析都能筛选出来，即时筛选不出来，最后我们人工筛选。人工分割，总是可以的。然后就能录入数据库）

所以非照片图片的识别，很简单。 就是暴力比对（设计好框架，优化速度，可将时间控制在几秒内）。

之前百度了，很久 只有一个人说过暴力比对。  再辅助极坐标旋转，xy坐标移动。 可以进行模糊比对。   本人使用了交叉熵比对（借鉴了深度训练的思想）。  可以识别 识别库中没有的图像。

但是识别库要上万。万一下的没意义。    做识别库的过程就是联系 打字， 练习五笔。 这2个不过关。  只能是绝望。  
还有ps 手动分割粘连图片。 要用最少的操作，最快的快捷键来手动分割 粘连无法分割的图片。  要了老命了。 吐一口老血。