Как убрать точки, и сделать черным все то, что меньше < (20, 20, 20), остальное заменить белым цветом?

Кидай ещё

возьми любую либу для распознавания капч, с такой поебтой она точно справится, и потом просто то, что она распознала снова нарисуй с помощью пила

=)))

пацаны, а https://github.com/tesseract-ocr/tesseract работает или все ещё в баганых бетах?

какие есть варианты для людей

>21000 звёзд >не работает ...

Це хто

Вуёвый разработчик

>21000 звёзд >не работает ...

обычное дело

вы первый день в программировании?

Ну типо я вижу корреляцию между кол-вом звёзд и работоспособностью А баги есть везде.

а я реалист

а не статистику веду

эта херня у меня пол года назад цифры не могла распознать

https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/issues/751

вот исью в котором я тусуюсь

Друзья прошу прощения за офтоп, кто знает карты на которых можно маршруты по городам расставлять мне надо 200 маршрутов отметить, програмно не вижу смысла дольше прогу буд писать, у угл карт ограничение на маршруты и на отметки,

k_means = sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=iSpeakers) k_means.fit(mt_feats_norm.T) cls = k_means.labels_

ERROR: S client not available

подскажите, что делает этот код?

k_means = sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=iSpeakers) k_means.fit(mt_feats_norm.T) cls = k_means.labels_

проводит кластеризацию по к-ближайшим http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html

проводит кластеризацию по к-ближайшим http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html

а кластеризачию чего? iSpeakers = 4 это просто цифра

а кластеризачию чего? iSpeakers = 4 это просто цифра

смотри в доку n_clusters : int, optional, default: 8 The number of clusters to form as well as the number of centroids to generate.

ты mt_feats_norm кластеризуешь на 4-ре группы (обучаешь на них)

list.sort(key=lambda sl: (-sl[1],sl[0])) list = [(int,int),...,(int,int)] Не могу понять логику, как сортировка происходит и что значит -sl ?

значение с отрицательным знаком

ты mt_feats_norm кластеризуешь на 4-ре группы (обучаешь на них)

точно)) спасибо) а можете подсказать, как мне этот модуль научить сохранять какие то значения, по которым он определяет голос спикера? разобранная строка 869, а в строке 871 -- cls = k_means.labels_ уже выдается одномерный массив, номер элемента в котором соответствует номеру сегмента, а цифрв в нем - номеру спикера https://github.com/tyiannak/pyAudioAnalysis/blob/master/pyAudioAnalysis/audioSegmentation.py

А так можно было просто - к ссылке на элемент подставить

просто нужно сохранить этот паттерн, а потом- вместо спикер1 спикер2 я в результат буду имя выводить