Python 代码实现验证码识别 测试开发社区  1周前 源 /  j_hao104 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.…

  在上一篇博客Python图像处理之图片文字识别(OCR)中我们介绍了在Python中如何利用Tesseract软件来识别图片中的英文与中文,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).   我们在网上浏览网页或注册账号时,会经常遇到验证码(CAPTCHA),如下图: 本文将具体介绍如何利用Python的图像处理模块pillow和OCR模块pytesseract来识别上述验证码(数字加字母).   我们识别上述验证码的算法过程如下: 将原图像进行灰度…

验证码识别是一个适合入门机器学习的项目,之前用knn 做过一个很简单的,这次用svm来实现.svm直接用了开源的库libsvm.验证码选的比较简单,代码也写得略乱,大家看看就好. 1. 爬取验证码图片 import urllib from urllib import request def download_pics(pic_name): url = 'http://smart.gzeis.edu.cn:8081/Content/AuthCode.aspx' res = request.urlo…

字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 1   摘要 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. 2   关键词 关键词:安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL 3   免责声明 本文研究所用素材来自于某旧Web框架的网站 完全对外公开 的公共图片资源. 本文只做了该网…

项目地址: https://github.com/kerlomz/captcha_trainer 编译版下载地址: https://github.com/kerlomz/captcha_trainer/releases/tag/v1.0 注意:若使用云服务器 (Windows Server版) 遇到闪退,请按照步骤:我的电脑——属性——管理——添加角色和功能——勾选 桌面体验 ,点击安装,安装之后重启即可. 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知…

1.python代码编写 (随机验证码): #coding: utf-8 import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter import string, random fontPath = "/home/itcast/ace/media/" # 获得随机四个字母 def getRandomChar(): return [random.choice(string.letters) for _ in range(4)] # 获得颜色 def g…

这篇文章介绍如何用Python快速实现一个植物识别的app,家里养了几盆多肉还叫不上名字,正好拿来识别一下.实现这样一个app只需要20行左右的代码,先来看下效果: 另外,我也开发了微信小程序版本,大家可以体验一下. 实现该app主要包含两步,前端界面开发和后端植物识别服务,下面来分别介绍一下. 前端的实现方式有很多种,刚刚说的小程序是一种,但对于习惯用Python的开发者来说,我们还是希望能通过Python语言来开发界面.果然真有这样的工具,叫streamlit,它是专门为数据科学家.机器学习…

#验证码识别# 解决办法:将验证码切割成单个字符训练 遇到问题:验证码字符大小不一或重叠 对上述问题的解决:通过CNN(卷积神经网络)直接就是端到端不分割的识别方式 处理验证码:将图片二值化 输入验证码的信息:图片大小.最大字母.表示方法 选2*2(3个卷积层和1个全连接层)的最大池化层和dropout层,卷积核尺寸选择5*5 关于softmax和sigmoid: 使用softmax进行最后的归一化操作,即“让可能性大的分类的值变得更大,让可能性小的分量值变得更小” 一些常用文件名: cfg 配…

https://blog.csdn.net/wireless_com/article/details/64120516 随着去年alphago 的震撼表现,AI 再次成为科技公司的宠儿.AI涉及的领域众多,图像识别中的人脸识别是其中一个有趣的分支.百度的BFR,Face++的开放平台,汉王,讯飞等等都提供了人脸识别的API,对于老码农而言,自己写一小段代码,来看看一张图片中有几个人,没有高大上,只是觉得好玩,而且只需要7行代码. import cv2 face_patterns = cv2.Ca…

OpenCV OpenCV 是最流行的计算机视觉库,原本用 C 和 C++ 开发,现在也支持 Python. 它使用机器学习算法在图像中搜索人的面部.对于人脸这么复杂的东西,并没有一个简单的检测能对是否存在人脸下结论,而需要成千上万的特征匹配.算法把人脸识别任务分解成数千个小任务,每个都不难处理.这些任务也被称为分类器. 对于类似于人脸的对象,你或许需要不少于 6000 个分类器,每一个都需要成功匹配(当然,有容错率),才能检测出人脸.但这有一个问题:对于人脸识别,算法从左上角开始计算一个个数据…