事件回顾：
近期班里组织了一个跑团，使用的是keep跑团助手（小程序） 。每个人都有一个昵称，要对“每日跑量”进行统计，以明确到底有哪些人跑了步，哪些人没跑步 。
为了解决这个问题，从3月28日（晚）到4月2日（早），共历时4天半，期间诞生了很多思路，学习了很多知识，下面 一 一 分享复盘一下 。
思路三，初识逆向 四，五，后记
一，抓包获取api
在网上主流的有两种，一种是，一种是，经过一天的研究我选择了 。
微信小程序抓包（详解）
但是抓包得到的结果却不尽人意，很明显，抓到的报文都是经过动态加密的 。尝试根据抓包得到的url构造api也失败了，要么是404，要么是error 。
最终还是放弃了抓包的思路，不过，至少会使用了，不是吗？
二，图片识别
随着跑团第一次活动的开展，每周要统计两次参与人员，那时是第一周的周二，我迎来了第一个挑战——当时我通过图片识别昵称，然后匹配字典来解决 。
想法很美好，显示很骨感 。
备注：一定要关闭vpn在运行代码 。
自动识别图片文字—保姆级OCR实战教程
【py征途4之无效思路】通过这段教程，我学习到了cnocr和两个图片文字识别库 。使用cnocr的过程不是很愉悦，因为，它不支持长图识别，并且上下行文字之间不能有较大的留白，基本识别不出内容 。
2百度api
本着什么简单，什么上的想法，我去注册了个百度api的账号 。
调用百度ocr接口，实现图片内文字识别
根据这个教程我创建了应用，经过测试，不得不说，体验很一般（暗人不说明话），识别结果一团糟，即：“有，但是不准确” 。
最终还是选择了 。
分两步：
1 pip
2 -OCR的安装和使用
使用它，我坎坷的完成了这次挑战，但期间仍然出现了很多非预期，下面是个例子，以及我当时的解决思路 。
文章插图
# str1="小姜鸡39"# str2="小辣圾39"def like_standard(str1, str2):like_value = http://www.kingceram.com/post/0if len(str1) == len(str2):#如果长度相等，相似值加1like_value += 1for i in range(len(str1)):if str1[i:i+3] in str2:#三个字符三个字符增加相似值like_value += 1if like_value>= 2:#相似值至少大于3return Trueelse:return False尝试使用相似值来“归纳”识别结果，但最终统计出来的数据会出现1-2个bug，无论怎么修正相似值任然会出现各种各样的非预期 。
4图片分割
为了提高识别的精准度，我还是去学习了cv2的图片分割方法，这个代码是我让写的，然后我只是修改了他写错的地方 。
import cv2img = cv2.imread('C:\\Users\\qte\\Desktop\\Screenshot_20230331_215023.jpg')# 指定图像路径并读取图像img_height = img.shape[0]# 获取图像的高度 。shape[0]是高度，shape[1]是宽度#segment_size = 150#确定分割的大小，以像素为单位，例如每150像素分割一次：segment_size=1180#这个像素似乎不会出现将一个名字分到两张图片print(segment_size)count = 1for i in range(0,img_height,segment_size):print(i)segment = img[i:i+segment_size,:]cv2.imwrite(f'C:\\Users\\qte\\Desktop\\123\\segment{count}.jpg', segment)count += 1在这个过程中我还解决了后续识别和分类的代码，以下这段代码将统计哪些人跑了，哪些人没跑 。
class_all = [...]#这个列表记录了同学的信息class_name = {...:...}#这个字典记录了昵称的对应关系list_paole = []for i in text1:#print(i)# 输出识别结果for k in class_name.keys():if i.upper() == k.upper() or like_standard(i.upper(),k.upper()):#精准匹配+自写函数模糊匹配#print(like_standard(i,k))print(k)# 输出匹配上的识别结果if class_name[k] == "1":print(i)list_paole.append(i)else:print(class_name[k])list_paole.append(class_name[k])print(list_paole)re_class = [x for x in class_all if x not in list_paole]print(re_class)# list1 = [1,2,3,4]# list2 = [3,4,5,6]# list3 = [x for x in list1 if x not in list2]print(list3)#[1,2]# list1中的1和2都不在list2中，而3和4则在list2中，所以执行list 减法后，生成的list3中只包含list1中不在list2中的1和2
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