人机验证服务是突破传统验证码的人机识别产品，通过对用户的行为数据、设备特征与网络数据构建多维度数据分析，可以对风险设备使用、模拟行为、暴力重放等攻击进行综合判决，解决企业账号、活动、交易等关键业务环节存在的欺诈威胁问题。早期的验证码通常是一串非常简单的形状标准的数字，经过长期发展，形式越来越多样化，现在简单的数字英文验证码已经很容易被机器读取破解，复杂的验证码设计得愈发反人类。不过得益于机器学习，尤其是深度学习的进步，很多学者和技术大牛都这方面有了一些研究成果，本文将对已有的一些人机验证绕过技术进行总结。
本文将具体介绍如何在Python中利用Tesseract软件来识别验证码（数字加字母）。
Face-api.js 是一个 JavaScript API，是基于 tensorflow.js 核心 API 的人脸检测和人脸识别的浏览器实现。它实现了一系列的卷积神经网络（CNN），针对网络和移动设备进行了优化。非常牛逼，简单好用
上次使用百度AI接口开发过人脸识别接口，今天腾出时间所以去看了看文字识别的技术接口文档。文字识别一样有SDK可以接入快速开发，但是我不准备使用SDK接入，本篇文章直接使用API文档接入文字识别API。上篇文章对Express框架进行了简单封装，我们可以在上篇文章的项目基础上继续进行。如果想从零开始搭建项目可以看下上一篇文章：jsonwebtoken生成与解析token
其实就几个步骤： 1：用程序先把所有验证码（已知的，单个的）的灰度值放入一个数组 2：分割未知验证码，把未知验证码的一个一个数字或字母分割出来 3：分别取分割验证码的 灰度值 4：将分割验证码的灰度值与数组中的灰度值进行匹配，匹配程度最大的，即可能就是该码
叮叮当，叮叮当，吊儿个郎当，一年一度的圣诞节到咯，我不由的回想起了前两年票圈被圣诞帽支配的恐惧。打开票圈全是各种@官方求帽子的：
人脸识别是一种能够从图像或视频源的视频帧中实时识别或验证人的技术。本文分享四个开源人脸识别项目，以提高你在数据科学领域的技能。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Adrian Rosebrock 编译 | keiko、万如苑 这是一篇关于安装和使用Tesseract文字识别软件的系列文章。 所谓的光学字符识别是指把打印的手写的或者印刷图片中的的文本自动转化成计算机编码的文本由此我们就可以通过字符串变量控制和修改这些文本。 如果你想了解更多关于Tesseract库和如何使用Tesseract来实现光学字符识别请看本文。 安装OCR软件Tesseract 起初惠普公司在上世纪八十年代就开发了Tesseract,并在2005年公
在我们进行自动化测试的过程中，免不了要在登录时遇到验证码，很多时候我们都是只能找开发要万能验证码或者暂时关闭验证码这个功能，但是有时候我们必须要验证码是否能够正常生成，所以在这个时候，我们需要做的就是输入验证码，但是验证码这个东西是随机生成的，不是每一次都一样，所以我们还是需要识别然后输入，脚本是没有眼睛的，只能通过代码来进行识别，所以本文就来给大家介绍一下如何使用Python来轻松识别数字验证码。
首先和大家演示一下实现的效果，我们的最终目标是基于一张图片，通过技术的手段自动提取图片的信息，并展示到文档中，提高文档编写的效率。
大数据文摘作品，转载要求见文末 翻译 | 姜范波 Aileen 导读： 2014年，还在谷歌做暑期实习生的Ian Goodfellow开发实施了阅读街景图中路标的数字的方法。如今，新的一群谷歌实习生借助深度学习和TPU的强大运算能力完善了大神当年的算法。 新的机器学习框架下，谷歌地图可以准确识别超过800亿战的街景视图图片中的文字， 为十多亿谷歌地图用户创造更好的体验。后台回复“谷歌”下载论文全文。 Ian Goodfellow自己也发推特支持谷歌地图新算法，缅怀当年自己做实习生的创作 识别并提取图片有效信
作者介绍： 叶成，数据分析师，就职于易居中国，热爱数据分析和挖掘工作，擅长使用Python倒腾数据。 前言 学习爬虫也有段时间了，闲着无趣，想找点项目练练手，于是乎通过顺祥老师介绍，接到了一个关于百度指数的爬虫需求。（百度指数可以反映一个词在一段时间内的搜索热度，不知道百度指数的同学们可以自行百度）。好的，话不多说，开始我们的项目。 百度指数页面 📷 输入查询的关键字 📷 嗯？跳转到了登陆界面！（赶紧拿出小本本记下，这里需要登陆）。 登陆后的展现 📷 心中窃喜，脑子里满是抓包分析，模拟请求，获取指数，gam
源代码（neozhu/smartadmin.core.urf: Domain Driven Design (DDD) ultra-lightweight rapid development architecture(support .net 5.0) (github.com)）
网站为了防止用户利用机器人自动注册、登陆和灌水，都会采用验证码技术。验证码技术其实就是把一串随机的数字生成图片，在图片中添加一些干扰元素，用户采用肉眼识别输入验证码，给后台提交数据完成验证。接下来就来讲解一下如何利用JavaScript制作网页随机验证码。
Face Recognition人脸识别库 这是世界上最简单的人脸识别库了。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它，来管理和识别人脸。 该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法，使
本文将从图片中文字提取的原理以及应用案例等多方面进行讲述，希望一文能为你讲透通用文字识别。
极验的滑块验证图片是重新拼接的乱序图片。图片是由canvas标签绘制的，可以通过监听canvas断点调试。
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
深度学习与计算机视觉可以帮助汽车，查明周围的行人和汽车，并帮助汽车避开它们。还使得人脸识别技术变得更加效率和精准，我们可以体验到通过刷脸就能解锁手机或者门锁的便捷。当你解锁了手机，手机上一定有很多分享图片的应用。在上面，可以看到美食，酒店或美丽风景的图片。有些公司在这些应用上使用了深度学习技术来向大家展示最为生动美丽以及与我们最为相关的图片。机器学习甚至还催生了新的艺术类型。
当下数字化时代，无论是日常工作还是生活，是互联网从业者还是其他传统行业从业者，对科技工具的依赖也越来越重，文字翻译渠道众多，但图片文字翻译却很少。
今天来分享一篇办公干货文章：用Python批量识别发票并录入到Excel表格。对于财务专业等学生或者公司财务人员来说，将报账发票等汇总到excel简直就是一个折磨。
发票中含有中文内容，我们需要对图片中的中文进行识别，那么 cnocr 是一个不错的选择。
若问目前IT领域最炙手可热的技术方向，必属人工智能（简称AI）无疑。前有谷歌的阿法狗完胜围棋世界冠军柯洁，后有微软小冰出版了诗集《阳光失了玻璃窗》，一时间沸沸扬扬，似乎人工智能无所不能，从而掀起了人民大众了解和关注AI的大潮。 虽然人工智能看起来仿佛刚刚兴起，但是它的相关产品早已普遍应用，在工业制造领域，有越来越多的机器人用于自动化生产；在家庭生活领域，则有智能锁、扫地机器人等助力智能家居。这些智能产品的背后，离不开人工智能的几项基本技术，包括计算机视觉、自然语言处理、数据挖掘与分析等等。这几项技术的应用说明如下： 1、计算机视觉，包括图像识别，视频识别等技术，可应用于指纹识别、人脸识别、无人驾驶汽车等等； 2、自然语言处理，包括音频识别、语义分析等技术，可应用于机器翻译、语音速记、信息检索等等； 3、数据挖掘与分析，包括大数据的相关处理技术，可应用于商品推荐、天气预报、红绿灯优化等等； 上述的几个人工智能应用，看似牛逼，可是这跟Android开发有什么关系呢？其实手机App很早就用上了相关的智能技术，还记得12306网站的神奇验证码吧，买张热点地区的火车票一直是个老大难，常常在火车站售票窗口排了许久的队伍，终于排到你的时候却发现目的地的火车票卖光了。特别是春运的时候，即使不到售票窗口排队，而是到12306网站买票，也常常因为各种操作问题贻误下单，于是各种抢票插件应运而生，帮助用户自动登录、自动选择乘车日期和起止站点、自动下单抢票。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。 先来看看一张再普通不过的验证码图片：
假设你想开发一个能够自动检测图片内容的程序。给出图1，你希望程序识别这是一只狗。
今天早上一早醒来，发现各大科技圈公众号平台开始刷屏OpenAI发布的新模型GPT4.0，看这个版本号就已经知道又是一大波特性的更新
在生活中，很多时候需要识别一些图片中的数字和字母，就像很多网站的验证码识别，对于个人来说，单个的此类事件需要的时间和精力很少，可对于一些机构、企业来说，可能就需要重复很多次（例如某些机构需要向某网站提交多次文档、申请多次访问等操作）。这时，大量的此类工作对于人眼的损耗较大，不但需要损耗人力，同时由于眼花和疲劳等原因可能会导致读取出来的信息出现差错，从而降低效率。所以，就需要使用电脑来执行这一操作。
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：
腾讯云文字识别OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一种将图像或手写文字转换成文本的技术。腾讯云文字识别OCR是腾讯云AI能力之一，可以将印刷体、手写体、数字、符号等多种形式的文字图像转换成可编辑文字内容，同时提供多种编程语言SDK、API等接口方式，为各行业提供高效、准确的文字识别服务。
如果你的图片中有一些不满意的瑕疵，不必动用庞大PS来兴师动众，只需使用Inpaint即可轻松搞定。只需用它的“魔术笔”涂抹照片中需消除的对象，然后点击处理图像按钮即可神奇地让它完美消失。虽说是去水印工具，但利用它还可轻松地将图片中你觉得碍眼的任何物体变走，让您轻松摆脱照片上的水印、划痕、污渍、标志！它通过非常先进的图像识别算法，智能地将抹除后的区域补充回来，从而实现魔法般的效果。
验证码通常用于网站的登录，以区分是否是人类的行为还是机器的行为。启用验证码是反爬虫、反黑客的常用手段之一。然而，随着技术的不断进步，特别是machine learning的发展，普通的验证码识别也不是很复杂的事情。
此项目用于对中国购车发票进行内容识别,目前完成的是身份证,vin,发动机号,价格的识别提供了展示的demo页,以及提供了传入文件,路径,base64码的多种方式调用的api,返回识别出来的json数据。
有时候网上看到一张图片，比如电影截图，里面有台词，想把台词复制出来，这时候你可能会照着图片中的文字，手动打出来，但如果文字太多或者一篇文章，这样你会崩溃的，这时候你就需要ocr了。
这个项目是一个使用 Python 编写的人脸识别库，可以从图片中识别和操作人脸。它基于 dlib 开发，并采用深度学习技术构建了最先进的人脸识别模型，在 Labeled Faces in the Wild 数据集上达到 99.38%的准确率。该库提供了简单易用的命令行工具 face_recognition，可以对一整个文件夹中的图像进行批量处理。
作者： xiaochao 原文：http://www.bugcode.cn/break_captcha.html 概述 很多开发者都讨厌网站的验证码，特别是写网络爬虫的程序员，而网站之所以设置验证码，是为了防止机器人访问网站，造成不必要的损失。现在好了，随着机器学习技术的发展，机器识别验证码的问题比较好解决了。 样本采集工具 这里我们采用wordpress的Really Simple CAPTCHA生成验证码的插件，之所以选择这个插件，一个是它的安装量很大，二个是因为它是开源的，我们可以利用它批量的生成验证
此项目用于对中国购车发票进行内容识别,目前完成的是身份证,vin,发动机号,价格的识别 提供了展示的demo页,以及提供了传入文件,路径,base64码的多种方式调用的api,返回识别出来的json数
选自Google Blog 作者：Julian Ibarz 机器之心编译 参与：李泽南、晏奇 谷歌地图的街景功能拥有 800 亿张高分辨率图片，而且这个数字还在以每天百万的速度不断增加。街景图片是获取准确地理信息的绝佳渠道，而利用深度学习从图片中获取信息，并实时更新地图地址内容正是谷歌研究团队努力的目标。 每一天，谷歌地图都会为数百万人指路，并提供相应的实时路况信息和商店推荐。为了向用户提供最好的体验，这些信息必须随着不断变化的世界实时更新。谷歌街景车每天都会收集数百万张图片，而人工分析这超过 800 亿张
【新智元导读】 谷歌新的reCAPTCHA验证系统，没有挑战也没有复选框，通过结合“机器学习和针对最新威胁的先进风险分析”，就能无形中判断网站登录者是否人类。 谷歌的验证系统reCAPTCHA是网上最好的验证系统（CAPTCHA，CompletelyAutomated PublicTuring test to tell Computersand Humans Apart）。在网络注册页面上，你大概已经见过CAPTCHA不下一百万次了;为了证明你不是垃圾邮件机器人，你要接受一个挑战：辨认字词或数字的图片，挑选
摘要：本篇从理论到实践分享了基于PoseNet算法的人体姿势相似度识别项目。首先介绍了项目背景，因为部门搞活动需要大家去模仿夸张搞笑的表情和姿势来提升活动的可玩性，所以需要利用CV算法对图片进行相似度打分；然后详细讲解了人体姿势相似度识别算法，主要包括基于PoseNet算法来识别姿势和计算姿势相似度两个流程；最后基于已有的开源项目进行二次开发实现了人体姿势相似度识别项目。对于以前从未接触过CV项目的我来说既是挑战也是契机。因为之前主要做NLP相关的项目，而实际业务场景中经常会有NLP和CV交叉相关的项目，所以就需要对CV也有一定的了解。通过这个项目相当于慢慢入了CV的门，最终的目标是不变的，将更多更好的机器学习算法落地到实际业务产生更多的价值。
摘要：在日常生活工作中，我们难免会遇到一些问题，比如自己辛辛苦苦写完的资料，好不容易打印出来却发现源文件丢了;收集了一些名片，却要一个一个地录入信息，很麻烦；快递公司的业务越来越好，但每天需要花费很多时间登记录入运单，效率非常的低。
图像识别算法在企业文档管理软件里可谓是扮演了一位全能选手，让我们的文档处理变得轻松愉快，就像吃了一块巧克力一样。现在，让我们来看看图像识别算法在企业文档管理软件里的一些酷炫玩法：
前面三篇文章分别从图片伪装、字体反爬、CSS 偏移这 3 个方面，讲解了应对这类反爬网站时的解决方案
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。
iText for mac是一款OCR截图文字识别工具，通过截图、拖拽图片，即可以从扫描版的PDF等任意图片中识字，并且可以很好的解决摘抄和批注需求，帮助用户识别图片中文字，节约时间，提高效率。
这次我们学习构建神经网络的另一个问题，定位分类问题。这意味着我们不仅需要判断图片中是不是一辆车，还要在图片中将他标记出来。“定位”的意思是判断汽车在图片中的具体位置。 分类定位问题通常只有一个较大对象位于图片中间位置，我们要对它进行识别和定位。而在对象检测问题中，图片中可以含有多个对象。甚至单张图片中会有多个不同分类的对象。因此，图片分类的思路可以帮助学习分类定位，而对象定位的思路有助于学习对象检测。 图片分类问题：例如，输入一张图片到多层卷积神经网络，它会输出一个特征向量，并反馈给softmax单元来预测图片类型。
在上篇文章《手把手教你开发人工智能微信小程序(3)：加载数据》中，我给大家演示了如何通过fetch加载网络数据并进行数据归范化，出于演示的目的，例子做了简化处理，本文中将给大家介绍一个稍微复杂一点的例子：手写数字识别。很多机器学习的教程都以手写数字识别作为上手的示例，我在之前的文章也写过几篇：
大多数其他的验证码都是比较简单的。例如，流行的 PHP 内容管理系统 Drupal 有一个著 名的验证码模块(https://www.drupal.org/project/captcha)，可以生成不同难度的验证码。
一天，一个朋友给我发来一条链接https://ssr.163.com/cardmaker/#/，让我帮他看看怎么能获取到网页中所有的图片链接。我打开链接一看，页面的标题是阴阳师:百闻牌，下面有选择栏，再下边就是各种奇奇怪怪的看不懂的图片，我就问他这是什么呀？他说是一个游戏阴阳师里边的卡牌。怪不得我没听过，因为我不玩游戏，一个准程序猿不玩游戏一定有很多人不相信 ，但是确实如此，我从未玩过游戏 。 但是这并不影响我来分析网页得到图片，网页如下：
我们来看一个最简单的例子：“边界检测（edge detection）”，假设我们有这样的一张图片，大小8×8：
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