下载验证码验证码分析，图片上有折线，验证码有数字，有英文字母大小写，分类的时候需要更多的样本，验证码的字母是彩色的，图片上有雪花等噪点，因此识别改验证码难度较大二值化和降噪：切割：分类测试识别率 综合识别率在70%左右，对于这个识别率我觉得还是挺高的，因为这个验证码的识别难度还是很大
2. 将添导入的视频素材添加到下方的视频剪辑轨道线上。
3. 选中轨道上的视频素材，点击“蒙版”。
4. 选择“圆形”蒙版，点击“反转”，拖动分界线确定覆盖范围，点击“渐变箭头”，确定颜色渐变程度，点击“√”即可 。
要开启计算机视觉（Computer Vision），可以遵循以下步骤：
1. 安装所需的计算机视觉库和工具：计算机视觉通常使用图像处理和机器学习算法。你可以选择使用Python的相关库，如OpenCV、TensorFLOW等，或者使用其他的计算机视觉工具和框架。
2. 获取图像数据：你需要获取用于计算机视觉的图像数据。这可以是从摄像头、图片或视频中收集的图像。
3. 图像预处理：在进行计算机视觉任务之前，通常需要对图像进行预处理。这包括调整图像大小、裁剪、去噪、灰度转换等。
4. 选择合适的计算机视觉任务：计算机视觉有多个任务，如图像分类、目标检测、人脸识别等。选择适合你需求的计算机视觉任务。
5. 实施相应的算法和模型：根据选择的任务，使用合适的算法和模型来实现计算机视觉功能。例如，对于图像分类，
可以参考以下步骤：
1. 首先，确保您的计算机或设备已经安装了相应的软件或应用程序，例如OpenCV、TensorFlow等。
2. 打开命令提示符或终端窗口，输入相关命令或脚本，以启动计算机视觉功能。
3. 根据具体应用场景和需求，选择合适的算法和工具，进行图像处理、特征提取、目标检测等操作。
4. 根据输出结果进行调整和优化，以提高计算机视觉功能的准确性和效率。
请注意，计算机视觉领域涉及到的技术和应用非常广泛，具体实现方法和步骤也会因不同场景和需求而有所差异。如果您有特定的需求或遇到问题，可以参考相关文档、教程或者向专业人士寻求帮助。