（1）图像验证码：这是最简单的一种，也很常见。就比如CSDN登录几次失败之后就会出验证码。
如果你是一个数据挖掘爱好者，那么验证码是你避免不过去的一个天坑，和各种验证码斗争，必然是你成长的一条道路，接下来的几篇文章，我会尽量的找到各种验证码，并且去尝试解决掉它，中间有些技术甚至我都没有见过，来吧，一起Coding吧
首先介绍一下开源验证码：EasyCaptcha,在Gitee中star达到1.5k，非常受大家欢迎。介绍中详细介绍了如何使用，上手简单，对于小白非常友好！如下图所示：
来源： j_hao104 my.oschina.net/jhao104/blog/647326 一、探讨 识别图形验证码可以说是做爬虫的必修课，涉及到计算机图形学，机器学习，机器视觉，人工智能等等高深领域…… 简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。计算机涉及到的几何图形处理一般有 2维到n维图形处理，边界区分，面积计算，体积计算，扭曲变形校正。
一、探讨 识别图形验证码可以说是做爬虫的必修课，涉及到计算机图形学，机器学习，机器视觉，人工智能等等高深领域…… 简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。计算机涉及到的几何图形处理一般有 2维到n维图形处理，边界区分，面积计算，体积计算，扭曲变形校正。对于颜色则有色彩空间的计算与转换，图形上色，阴影，色差处理等等。 在破解验证码中需要用到的知识
防止恶意注册以及恶意猜测管理用户等地方都可以用到，这里只是简单介绍验证码的原理和应用。 <?php //文件名code.php //生成随机数字，创建图片，将随机数字画到图片，保存在session中
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。
刚开始在网上看别人一直在说知乎登入首页有有倒立的汉字验证码，我打开自己的知乎登入页面，发现只有账号和密码，他们说的倒立的验证码去哪了，后面仔细一想我之前登入过知乎，应该在本地存在cookies,然后我将cookies删除掉果然就有需要验证码了：
目前，很多网站为了防止爬虫肆意模拟浏览器登录，采用增加验证码的方式来拦截爬虫。验证码的形式有多种，最常见的就是图片验证码。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。
这段时间在写php脚本，接触到web前端以及web安全问题比较多，这时给大家简单地谈一下我们网站验证码的验证过程及其安全问题。
一、准备工作与代码实例 1、PIL、pytesser、tesseract (1)安装PIL：下载地址：http：//www.pythonware.com/products/pil/（CSDN下载） 下载后是一个exe，直接双击安装，它会自动安装到C：Python27Libsite-packages中去， (2)pytesser：下载地址：http：//code.google.com/p/pytesser/，（CSDN下载） 下载解压后直接放C：Python27Libsite-packages(根据你安装的P
验证码（CAPTCHA），是一种区分用户是计算机还是人的公共全自动程序。对于研究爬虫来说，这应该是爬虫的“天敌”。
我们要先安装PIL：pip install Pillow-7.1.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl PIL的open()函数用于创建PIL图像对象 下面开始进行测试：
在我们写爬虫的过程中，目标网站常见的干扰手段就是设置验证码等，本就将基于Selenium实战讲解如何处理弹窗和验证码，爬取的目标网站为某仪器预约平台
验证码有图形验证码、极验滑动验证码、点触验证码、宫格验证码。这回重点讲讲图形验证码的识别。
所谓降噪就是把不需要的信息通通去除，比如背景，干扰线，干扰像素等等，只剩下需要识别的文字，让图片变成2进制点阵最好。
之前的文章中其实已经提到过如何使用深度学习来识别滑动验证码缺口，文章见利用 Python 深度学习识别滑动验证码缺口。
图片验证码识别的可以分为几个步骤，一般用 Pillow 库或 OpenCV 来实现，这几个过程是：
选自Science 作者：D. George等 机器之心编译 参与：蒋思源 当前人工智能的兴起主要基于深度学习的发展，但是这种方法并不能让计算机像人类一样通过学习少量样本就能将知识泛化到很多种问题中去，这也意味着系统应用范围受限。最近，知名人工智能创业公司 Vicarious 在 Science 上发表的研究提出了一种全新概率生成模型。新的模型具有识别、分割和推理能力，在场景文字识别等任务上超过了深度神经网络。研究人员称，这种方法或许会将我们带向通用人工智能。 论文：A generative vision
在日常的开发过程中，GD 库最常用的功能就是帮我们对图片进行一些处理，当然，除了处理已有的图片之外，它也可以直接来画图，就像我们最常见的图片验证码。今天的内容主要就是和画图有关，所以最后我们也会做一个非常简单的图片验证码的例子。
本系列课程是针对无基础的，争取用简单明了的语言来讲解，学习前需要具备基本的电脑操作能力，准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发，有问题的地方也欢迎指出，在此先行谢过。
最近在入门机器学习，本文作为入门阶段的 "Hello World"，旨在学习一些Tensorflow的API和机器学习概念。 步骤 采集验证码图片 处理图片：灰度、去噪、分割 分类图片，准备训练数据：将0-9数字图片放入对应文件夹，转化成数据 编写训练模型 调用模型，形成识别系统 采集验证码图片 随便找一个需要输入图像验证码的网页，最好先简单一点的只有数字的，并且人眼识别也比较容易的。 这步比较简单，关键是去网页上识别验证码接口url，然后按照一些网上教程写个简单的Python程序抓取那些图片。pyt
本节课我们来学习一下PHP处理图片，包含验证码、打水印、缩略图、拼图、截图等功能
很多网站登录都需要输入验证码，如果要实现自动登录就不可避免的要识别验证码。本文以一个真实网站的验证码为例，实现了基于一下KNN的验证码识别。
最近一直没出文，是因为最近在写一个爬虫项目，这个项目里面，碰到了一个比较棘手的事情，那就是验证码。各种方法用尽，最后我还是决定去训练自己的模型，但是，有一个问题---我深度学习可以说是0基础，这可咋弄？想来想去，我只能靠着百度&谷歌两位大佬来写了。
即使没有计算机图形学基础知识的读者也完全不用担心您是否适合阅读此文，本文的性质属于科普文章，将为您揭开诸如Photoshop、Fireworks、GIMP等软件的图像处理操作的神秘面纱。之前您也许对这些处理技术感到惊奇和迷惑，但笔者相信您读完本文后会豁然开朗。本文主要介绍几种常见计算机图像处理操作的原理，为了操作简便和保证平台兼容性，采用HTML5的canvas作为代码实现样例，当然您也可以使用Qt、VisualStudio系列、Java等进行实现且可以利用多线程和GPU编程技术提高大像素文件的处理效率。本文的原理部分适合所有层面的读者，代码实现部分需要读者对小学数学的加减乘除运算有一定了解（其实写一些基础性代码不就是小学数学这种层次的事吗？非专业读者完全不用怕！笔者就是在作为计算机白痴的小学生时期就开始写程序的）。
最近在做爬虫的时候发现手动输入验证码算是比较烦了，就网上搜了一下，结果发现真的有现成的，作者：老板丶鱼丸粗面，写的很完整，看一下。所有源码点击阅读原文。
我们先看一下预订页面的结构（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
本文讲述如何通过对比学习算法实现手写数字识别，并使用一个基于SVM的算法进行测试。通过对比不同算法的效果，得出结论：使用基于SVM的算法可以较好地识别手写数字。
验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物，充当着很多系统的 防火墙功能，但是随时OCR技术的发展，验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻。本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程，对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
国庆的某一天，在一个我的小伙伴把我拉进去的小型的QQ群里，一个我不认识的兄弟发了一张图片，然后吐槽自己国庆正在加班。正好国庆值班的我闲着也是闲着，于是给自己找点事情做，就和这位兄弟简单聊了一下，不禁感到“同是天涯加班人，相聊何必曾相识”。然后就想试试看能不能把他的信息找出来，接下来就开始了一段社工加渗透的旅程。
原创内容，爬取请指明出处：https://www.cnblogs.com/Lucy151213/p/10968868.html
这个包据说是开源的OCR中非常好用的一个，在图像识别的领域里，tesseract-ocr引擎曾是1995年UNLV准确度测试中最顶尖的三个引擎之一。在1995年到2006年期间，它几乎没有什么改动，但是它可能仍然是现在最准确的开源OCR引擎之一。它会读取二进制的灰度或者彩色的图像，并输出文字。一个内建的tiff阅读器让它可以读取未压缩的TIFF图像，但是如果要读取压缩过的TIFF图像，它还需要一个附加的libtiff库。
在python爬虫爬取某些网站的验证码的时候可能会遇到验证码识别的问题，现在的验证码大多分为四类：
本次使用的验证码是方正系统，现在很多的大学的教务系统用的就是这个方正系统，刚好既然那么普遍，我们就用它练一练手。经过观察大量的验证码发现，该系统的验证码只有小写的字母和数字，这样分类就少了很多了。该系统的验证码如下：
*本文原创作者：shystartree，本文属FreeBuf原创奖励计划，未经许可禁止转载
我们经常在登录app或者网页的时候，都会需要我们输入图形验证码上的内容，以验证登录。有些是纯数字的图形验证码，有些是字母和数字，有些是图案，有些是数学表达式……不同的网站，采用的图形验证码的形式也不一样。那么，图形验证码到底是什么呢？
在对网站安全进行整体的安全检测的时候，用户登陆以及用户留言，评论，设置支付密码，以及一些网站功能方面都会用到图片验证码，针对于验证码我们SINE安全对其进行了详细的网站安全检测，以及图片验证码安全防护方面，都会详细的跟大家讲解一下。验证码分很多种，图片形式的验证码是目前网站用的最多的，还有一些短信的验证码，手机语言验证码，答题验证码，都是属于网站所用到的验证码，今天主要跟大家讲解的就是图片验证码。
客户端发起请求->服务端响应并创建一个新的SessionID同时生成随机验证码，将验证码和SessionID一并返回给客户端->客户端提交验证码连同SessionID给服务端->服务端验证验证码同时销毁当前会话，返回给客户端结果。
众所周知，验证码的出现是为了区分人和机器，但随着科技的发展，黑产从业者的可图之利增多，验证码的战场也进入了一段破解与抗破解的持久博弈。
验证码（CAPTCHA）即“Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart”（全自动区分计算机和人类的图灵测试）的缩写，是一种区分用户是计算机还是人的公共全自动程序。
除了以上这些常见的验证码之外，还有IM消息验证码、动态身份验证器验证码等。今天分享一些验证码不错的项目。
前言 最近在研究验证码安全，本文主要分析四种流行的验证码（图形，短信，语音和滑动）进行分析，写这篇文章的出发点并非是绕过或破解验证码，而是根据自身业务情况来选择对应的验证码类型，在用户体验和安全性中找到属于自己的平衡点。 有问题可与我联系Wechat：atiger77 目录 01. 图形验证码 02. 短信验证码 03. 语音验证码 04. 滑动验证码 05. 总结 备注：无论使用哪种验证码，只要开发不当都可能存在安全漏洞，为了减少文章重复内容，只在短信验证码中讲解漏洞以及对应加固方案，在语音
我在上一篇文章中讲到了如何使用C#模拟用户登录具有验证码网站。今天我就换位思考一下，站在网站开发人员的角度讲一讲验证码的的一个安全问题：及时销毁网站中的验证码。
目前，许多网站采取各种各样的措施来反爬虫，其中一个措施便是使用验证码。随着技术的发展，验证码的花样越来越多。验证码最初是几个数字组合的简单的图形验证码，后来加入了英文字母和混淆曲线。有的网站还可能看到中文字符的验证码，这使得识别愈发困难。
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