代码库 简单聊聊旋转验证码攻防[1] 中介绍了一些旋转验证码的攻防思路，并提供了 rotate-captcha-crack[2] 实现。...测试数据集 可从 https://github.com/chencchen/RotateCaptchaBreak/tree/master/data/baiduCaptcha 选择一些图片进行测试。...测试图片可以放置到代码仓库根路径的 datasets/download.png 调用方式 本地调用 在 conda 环境下执行 python test_captcha.py，或无需激活 conda 环境...Desktop/rotate-captcha/download.png {"err":{"code":0,"msg":"success"},"pred":61.875} 参考资料 [1] 简单聊聊旋转验证码攻防
图片验证码采用加干扰线、字符粘连、字符扭曲方式来增强识别难度，对于以上类型的验证码均不支持。 支持的弱验证码如下： ? ?...思路： （1）对图片做二值化来降噪处理，去掉图片中的噪点，干扰线，然后将图片中的单个字符切分出来。最后识别每个字符。 （2）图片的处理，采用 Python 标准图像处理库 PIL。...图片分割，采用谷歌开源库 Tesseract-OCR。字符识别则使用 pytesseract 库。...= 255 else: pixels[x, y] = 0 return image ''' 使用 pytesseract 库来识别图片中的字符...：', change_Image_to_text(img)) if __name__ == '__main__': main() 转载参考博文： python 验证码识别示例（二） 复杂验证码识别
其他验证码的形式有音频验证码，滑动验证码等。图片验证码越来越高级，识别难度也大幅提高，就算人为输入也经常会输错。本文主要讲解识别弱图片验证码。...1 图片验证码强度 图片验证码主要采用加干扰线、字符粘连、字符扭曲方式来增强识别难度。 加干扰线 加干扰线也分为两种，一种是线条跟字符同等颜色，另一种则线条的颜色是五颜六色。...其中最弱的验证码为不具备以上的特征，干扰因素比较小。如下： 2 识别思路 首先对图片做二值化来降噪处理，去掉图片中的噪点，干扰线等。然后将图片中的单个字符切分出来。最后识别每个字符。...4.3 识别 经过上述处理，图片验证码中的字符已经变成很清晰了。 最后一步是直接用 pytesseract 库识别。...只不过有时候会将数字 8 识别为 0。如果图片验证码稍微变得复杂点，识别率大大降低，会经常识别不出来的情况。
非倾斜的； 对于斜体或者其他变异的，如下代码识别率就很低了，可能需要调整识别引擎的参数了，大家自己查找测试下。...jar包 commons-codec.jar commons-httpclient-3.1.jar commons-io.jar commons-logging-1.0.4.jar 参考链接 Java 识别图片验证码
这个算是机器学习,最入门的一点东东 这里介绍两种方法: 1.直接调用第三方库进行识别,缺点:存在部分图片无法识别 2.使用knn算法进行对图片的处理,以及运算进行识别 声明:本文均在pycharm上进行编辑操作...,并本文所写代码均是python3进行编写,如果不能正常运行本文内的代码,请自己调试环境 另本文所识别的验证码类型为如下图片: ?...,以及格式') 找到xpath为括号内的地址,并截取相应位置图片 4.图片处理 在获取相应验证码图片后,往往图片为彩图,或者存在噪点,为了减少模型的复杂度,以及减少模型的训练强度,同时增加识别率，很有必要对图片进行预处理...imageRecognize.recognise(image) string = [''.join(item[1]) for item in result] print(result) 9.总结 本文主要是识别简单的验证码图片...原创文章，转载请注明： 转载自URl-team 本文链接地址: knn算法,识别简单验证码图片 No related posts.
当我们使用无头浏览器做自动化爬虫时经常会处理到一些表单的自动填写，被爬取的网站当然也少不了验证码过滤，目前Web端常用的还是传统的图片验证码。...我这里讲解一个Node.js识别图片验证码的Demo，是我在内蒙古高考报名志愿时候需要时候自动填写验证码时候做的测试。...查看高级系统设置，点击环境变量，设置名称为TESSDATA_PREFIX的环境变量值为安装后的路径下面的tessdata文件夹 image.png 程序编写 我们使用tesseract.js插件来进行简单的图片验证码读取...可以读取本地的图片或者公网的图片。...图片地址：报名验证码地址 let Tesseract = require("tesseract.js") Tesseract.recognize( 'https://www1.nm.zsks.cn
import AipOcr from PIL import Image import os def is_valid_image(img_path): """ 判断文件是否为有效（完整）的图片...try: Image.open(img_path).verify() except Exception as e: e = e print('图片缺失或损坏...') return False return True def trans_img(img_path): """ 转换图片格式 :return: True...img_path) return True except Exception as e: e = e print('图片转换过程异常...# 调用该函数即可 def get_img_content(img_path): client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) # 转换一下图片格式
软件不需要安装，直接双击打开就可以用，废话不多说直接上图好了，方便说明问题 前段时间有人跟我讲说要批量图片（批量名片识别、批量照片识别等）识别，然后就下来研究了一下 可以支持单页图片识别、打开一个文件夹图片批量识别...（后期正计划一个文件夹内的多个文件夹分组识别，没需求就没做） PDF文件文字识别怎么弄，现将PDF拆成图片，做了个功能批量PDF拆成图片后批量导入图片再识别 基于Net4.5框架做的，软件支持win7以上系统...、便于按文件夹批量导入图片等； 第三、图片压缩：图片太大影响识别，所以我们做了一个图片压缩的工具,可以将图片的范围控制在可识别范围； PS:建议图片在4M的范围内，像素也不易过高4096X4096...第六、识别过程中可中途暂停，没有写继续，用的时候发现错误了，就再来一遍，或者把识别的删掉，从没识别的开始 速度嘛2-3秒一页，看图片大小，软件识别需要联网使用，基于人工智能文字识别做的，也有单机版本的准确率不是很高...欢迎大家下方提出好的功能和建议，我再来完善完善 百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1zIzGB55PO9h5_xECs4U5YQ 提取码：fvjc 土豪下载链接：批量图片识别文字
网站上的验证码的作用是保护网站安全，一般网站都要通过验证码来防止机器大规模注册，机器暴力破解数据密码等危害。...本文本次讲述的内容是简单的文字图片识别与生成，识别过程调用了百度的API，可自行修改 1.先写一个简单的登录界面，如下图所示 ?...在html页面中添加验证码代码: 验证码: <img id="captcha_img" border='1' src='captcha.php?...php //10>设置session,必须处于脚本最顶部 session_start(); $image = imagecreatetruecolor(100, 30); //1>设置<em>验证码</em><em>图片</em>大小的函数...#获得<em>验证码</em> image = requests.get(url+'image.php',headers=headers).content//根据网页图片地址修改此处 api_body['image']=
ModelType.OCR/ModelType.Captcha 两种 sdk = muggle_ocr.SDK(model_type=muggle_ocr.ModelType.OCR) # ModelType.OCR 可识别光学印刷文本...这里个人觉得应该是官方文档写错了 官方文档是ModelType.Captcha 可识别光学印刷文本 with open(r"test1.png", "rb") as f: b = f.read...() text = sdk.predict(image_bytes=b) print(text) # ModelType.Captcha 可识别4-6位验证码 sdk = muggle_ocr.SDK
ABBYY不仅支持文字，还支持彩色文件识别、自动保留原稿插图和排版格式以及后台批处理识别功能，使用者再也不用在扫描软件、OCR、WORD、EXCEL之间换来换去了，处理文件会变得就像打开已经存档的文件一般便捷...ABBYY FineReader15是非常好的一款 OCR 识别软件（可以识别不可编辑的 PDF 和图片文件），操作非常简单。可让您转换和编辑各种纸质和电子文件。...ABBYY FineReader15是一款真正的专业OCR，它不仅支持多国文字，还支持彩色文件识别、自动保留原稿插图和排版格式以及后台批处理识别功能，使用者再也不用在扫描软件、OCR、WORD、EXCEL...软件的OCR识别准确率高达99.8％，能够即刻识别文本，可以进行复制粘贴、搜索或编辑，而不是花费无数个小时，重新输入或格式化文档。...计算机硬盘空间：3GB安装空间4 Gb RAM键盘、鼠标或别的指针设备支持Image Capture应用程序（ICA）的相机或智能手机或扫描仪或MFPABBYY FineReader 15OCR文字识别软件拥有强大的
os.environ['PATH']= tessdir+';' +os.environ['PATH'] 4、实测时发现，bu = TextBuilder(tesseract_layout=7) 这一段不写，会导致识别出错
抢票插件的核心功能之一，便是自动识别登录过程中的验证码图片，原本这个验证码图片是用来阻止程序自动登录的，然而道高一尺魔高一丈，任你采取图片验证码又如何，抢票插件照样能够识别出图片所呈现出来的形状。...注意，这里提到的识别图片中的验证码，即为人工智能的一项初级应用。...验证码图片识别，最简单的是数字验证码，因为数字只有从0到9一共十个字符，并且每个数字的形状也比较简单，所以本文就从数字验证码的识别着手，拨开高大上的迷雾，谈谈人工智能的初级应用。...，第一张是浅色背景的验证码图片，由于数字整齐故而识别成功率很高： ?...第二张是深色背景的验证码图片，经过调节颜色的深浅对比度，识别成功率也很高： ?
图片验证码 1.装有各种成语的文本文件 2.随机选取词语并绘制的servlet 3.页面静态文件html 4.判断验证码是否输入正确的servlet 01 words.txt 福如东海 寿比南山 马到成功...jiaodu * Math.PI / 180; // 获得字母数字 char c = word.charAt(i); // 将c 输出到图片...c), x, 20); graphics2d.rotate(-theta, x, 20); x += 30; } // 将验证码内容保存...CheckWord" onclick="freshen(this)"> <input type="text" name="inputWord" placeholder="请输入<em>验证码</em>...response.getWriter().write("注册成功"); }else { response.getWriter().write("验证码输入失败
这个demo的初衷不是去识别验证码，是把验证的图像处理方式用到其他方面，车票，票据等。...这里最后做了一个发票编号识别的的案例： 地址：http://v.youku.com/v_show/id_XMTI1MzUxNDY3Ng==.html demo中包含一个验证码识别处理过程的演示程序，一个自动识别工具类库...图片字符的分割是验证码识别过程中最难的一步，也是决定识别结果的一步。不管多么复杂的验证码只要能准确的切割出来，就都能被识别出来。分割的方式有多种多样，对分割后的精细处理也复杂多样。...验证码识别 要想识别验证码，必须要有制作好的字模数据库，然后一次进行下面过程： 验证码图片的获取，该步骤验证码的来源可以是从网络流中获取验证码， 也可以从磁盘中加载图片。...4．识别结果，依次将所得到的字符C拼接起来，得到的字符串就是该验证码的识别结果。 下面是验证码识别的具体流程： ?
全称叫做optical character recognition，是对图像领域的文字进行识别。...作为普通人，也经常遇到需要OCR的地方比如图片、PDF里面需要摘录文字下来，就得用到它了免费软件哪里找市面上有很多同类产品，不选择的原因有很多，比如：收费、病毒、广告、庞大等等但选择的原因通常就一个：好用经过选择...，我们找到一款优秀的绿色软件免费、无广告、识别率高来自GitHub，对图片、截图、剪切都有支持并还具有翻译和朗读功能需要的朋友可以在评论区留言 获取，自己也来体验一下体验效果下载软件，10M不到，绿色版...，打开即用我们试个简单的截图识别，打开网站随便截一个图和QQ截图用法差不多，左边是截图，右边是字这样识别结果就出来了还有翻译功能，适合专业人士
正好刚研究过deeplearning.net上的那个识别mnist数据库的源码，于是打算利用一下写一个识别验证码的程序。...因此我当前的任务就是将一张实实在在的图片转换成计算机可以识别的格式，并且进行好预处理，选择好特征值，而不用考虑机器学习代码的细节（这个的确有点难）。但是仅仅是处理好这些事情也并不容易。...目标 我的目标是我们学校的选课系统的网站（没错我是苏大的0.0），这里的验证码相对比较规则，而且未来应该有点实用价值吧。...图片的噪声只有一些象征性的点点。。。这对我们来说几乎形同虚设，只要稍微对图片进行处理就能消除影响。 下载了大量的数据之后发现竟然有大量的图片出现重复，于是我猜他的图片并不是动态生成的，而是静态读取的。...这么说来就算再不济，我也完全可以把他的图片全部下载，找个验证码平台识别好然后进行hash查找。总共也就167万种，全部下下来就几个G，跑个小半天应该就下的差不多了吧。
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： 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...使用图像编辑软件（PhoneShop或者其它）打开验证码图片，放大到像素级别，观察其它一些参数特点： ?...主要步骤如下： 传入一组验证码图片 对图片进行预处理：去噪，二值等等 切割成4张有序的单字符图片 使用模型文件分别对4张图片进行识别 将识别结果拼接 返回识别结果 然后本文中，请求某网络验证码的http...接口，获得验证码图片，识别出结果，以此结果作为名称保存此验证图片。...软件层次优化 将图片资源的网络请求部分做成异步非阻塞模式 利用好多核CPU，多进程并行运行 在图片特征上认真挑选和实验，降低维度 预计可以达到1s识别10到100个验证码的样子。
效果 最后总的效果还是不错的，从测试集上面看，单个字符的识别准确率平均能达到90%左右，最好的时候达到过93%。我想这也差不多达到了优化的极限了，毕竟在图片样子不标准，位置更不标准。...加上我使用整个数据集的量不算大，满打满算也就500张图，所以能进行33个字符的识别已经挺不错的了。官网上60000张图的数据集的学习也差不多达到了93%而已。...但是这个识别率也实在是太低了，想了半天又没啥办法，试着调节学习算法中的参数效果也并不理想。最后盯着8的两个圈圈看的时候突然想起来是不是可以通过数圈圈的个数来区分一些数字！...除了算法设计部分，由于是第一次使用PIL，对图片的处理让我蛋疼了好久，比如二值的图像和灰度的图像之间性质的差别问题，图像矩阵中int到bool的转化问题，内存中的图像对象的显示错误问题等等，都特别让人伤脑筋...虽然这种代码的意义不大（毕竟只适用于这个特定的验证码），但是做为自己写的第一个能用的机器学习程序，还是挺有里程碑意义的。自己mark下。
i in range(height): for j in range(width): if arr[i][j]==0: cnt+=1 return cnt blur1函数实现的是对图片先进行灰度化...这样就只保留了字符的骨架，生成的图片十分便于特征值的测量与计算，而且极大消除了噪声的影响。...blur2函数实现的是对图片的模糊化再二值化，为的是将图片变“粗”一点，便于后续的学习(这也是后来偶然发现的提高学习准确性的方法)。注意模糊参数的调节。...check.py 这个文件封装了调用训练成果进行识别的接口。由于懒得优化之前的代码结构，这里没有实现代码重用而是相当于重新写了一边之前的图片处理的过程。...nRecognized '+str(size)+' pictures , in '+str(cost)+' s\n' else: print recognize(sys.argv[1]) 这里实现了对单个文件的识别以及文件夹下所有文件的批量识别
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
