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    基于商业云平台的人脸识别与核身产品了解

    人脸识别: Face Recognition 基于腾讯优图强大的面部分析技术,提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人员查重、活体检测等多种功能,为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。 可应用于智慧零售、在线娱乐、智慧楼宇、在线身份认证等多种应用场景,充分满足各行业客户的人脸属性识别及用户身份确认等需求。 人脸核身: 腾讯云慧眼(原金融级身份认证升级版)是一组对用户身份信息真实性进行验证审核的服务套件,提供各类认证功能模块,包含证件 OCR 识别、活体检测、人脸1:1对比等能力,以解决行业内大量对用户身份信息核实的需求,广泛应用于金融、运营商、共享出行等领域。

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    移动端车牌识别技术的应用,大大提高路侧停车管理效率

    目前很多城市为了缓解停车压力,在不影响道路使用的情况下,在道路上划出一部分停车位,来供车主使用。国内路边占道停车主要是使用咪表、手持终端及人工的方式进行管理和收费。对于占道停车管理来说,在移动端集成一个优秀的车牌识别是必要的,能够大大提高工作效率。如果人工记录车牌,一个车牌的记录、上传时间要十秒左右,而车牌识别通过移动端摄像头拍摄并识别车牌信息,完成录入的时间只需2~3秒。如此方便快捷的车牌识别,未来必将成为占道停车管理的必备软件。移动端车牌识别系统是基于Android、iOS平台的车牌识别应用程序,采用手机、平板电脑摄像头拍摄汽车牌照图像,然后通过OCR软件对车牌颜色、车牌号进行识别。

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    教你python自动识别图文验证码的解决方案!

    对于web应用程序来讲,处于安全性考虑,在登录的时候,都会设置验证码,验证码的类型种类繁多,有图片中辨别数字字母的,有点击图片中指定的文字的,也有算术计算结果的,再复杂一点就是滑动验证的。诸如此类的验证码,对我们的系统增加了安全性的保障,但是对于我们测试人员来讲,在自动化测试的过程中,无疑是一个棘手的问题。 1、web自动化验证码解决方案 一般在我们测试过程中,登录遇到上述的验证码的时候,有以下种解决方案: 第一种、让开发去掉验证码 第二种、设置一个万能的验证码 第三种、通过cookie绕过登录 第四种、自动识别技术识别验证码 2、自动识别技术识别验证码 前三种解决方案,想必大家都比较了解,本文重点阐述第四种解决方案,也就是验证码的自动识别,关于验证码识别这一块,可以通过两个方案来解决, 第一种是:OCR自动识别技术, 第二种是:通过第三方打码平台的接口来识别。 OCR识别技术 OCR中文名称光学识别, tesseract是一个有名的开源OCR识别框架,它与Leptonica图片处理库结合,可以读取各种格式的图像并将它们转化成超过60种语言的文本,可以不断训练自己的识别库,使图像转换文本的能力不断增强。如果团队深度需要,还可以以它为模板,开发出符合自身需求的OCR引擎。那么接下来给大家介绍一下如何使用tessract来识别我们的验证码。 关于OCR自动识别这一块,需要大家安装Tesseract,并配置好环境,步骤如下 1)、安装tesseract 适用于Tesseract 3.05-02和Tesseract 4.00-beta的 Windows安装程序下载地址:github.com/UB-Mannheim… 2)、加入培训数据 tesseract 默认只能识别英文,如果您想要识别其他语言,则需要下载相应的培训数据 下载地址:github.com/tesseract-o… 下图为中文数据包 我们只做中文,暂时下载一个中文的文字训练数据就可以 ,然后将.traineddata文件复制到安装之后的’tessdata’目录中。C:\OCR\Tesseract-OCR\tessdata 3)、配置环境变量 要从任何位置访问tesseract-OCR,您可能必须将tesseract-OCR二进制文件所在的目录添加到Path变量中C:\OCR\Tesseract-OCR。 安装后tesseract之后 ,并不能直接在python中使用,我们要想在python中使用,需要安装pytesseract模块我们可以通过 pip 安装 pip install pytesseract python中识别验证码图片内容 安装好后。找一张验证码图片,如下图(命名为test.jpg),放在当前python文件同级目录下面, 使用 PIL中的Image中的open方法打开验证码图片,调用pytesseract.image_to_string方法,可以识别图片中的文字,并且转换成字符串,如下面代码所示。 import pytesseract from PIL import Image pic = Image.open(‘test.jpg’) pic 为打开的图片,lang指定识别转换的语言库 text = pytesseract.image_to_string(pic,lang=‘chi_sim’) print(text) 通过上述方法能识别简单的验证码,但是存在一定的问题,识别的精度不高,对于一些复杂一点,有干扰线的验证码无法正确识别出结果。 接下来给大家介绍一下第二种识别的方案,第三方的打码平台识别 打码平台识别验证码 第三方的打码平台相对于OCR来讲,优势在于识别的精准度高,网络上的第三方打码平台很多,百度随便一搜就有几十个,这个给大家列举几个,如下所示: 网络上的第三方打码平台众多,这里小编选择超级鹰这个第三方的平台来给大家做演示。 首先登录我们需要注册登录超级鹰这个网站 www.chaojiying.com,进入之后我们找到python对应的开发文档并下载, 下载开发文档 下载之后解压缩,得到如下文件 第三方打码平台的接口分析 我们打开chaojiying.py这个文件后,会发现这个文件中给出了的接口非常简单,如下所示 首先第一步创建一个用户对象:三个参数(账号,密码,软件ID),账号密码就是该网站的账号密码,那么软件ID呢?软件ID我们可以在用户中心找到软件ID,然后进去点击生成一个软件ID(如下图), 第二行代码就是打开一个要识别的验证码图片,并读取内容, 第三行,调用PostPic方法识别验证码,两个参数(验证码图片内容,验证码类型),关于验证码类型,请参考该网站的价格体系(如下图),根据验证码类型选择对应的数值传入。 结果提取: PostPi

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    再见了,打码平台:对抗打码平台的验证码思路

    某日,一朋友深夜微信上问我,如果打码平台盯上了你,你该咋整? 政治正确的回答方式是:加强风控策略,多维度判断使用者意图,减低对验证码的依赖。 显然这不是我或者朋友真正想要的,现在不少企业面对打码平台有时候束手无策,只能放弃对验证码的依赖,我觉着有点可惜。 我们先来回顾一下,验证码的学名是啥? 图灵测试。 图灵测试的目的是为了区分人与机器,而打码平台的加入使得这个过程立即无效——打码平台上活跃的对象还真是人。 但这样就没辙了么? No。这“人”与“人”之间是有差别的。我们仔细想想,我们加入验证码的目的其实除

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