验证码(Captcha)基于十道安全栅栏, 为网页.App.小程序开发者打造立体.全面的人机验证,最大程度地保护注册登录.活动秒杀.点赞发帖.数据保护等各大场景下的业务安全.要做自动化脚本程序,就要能识别验证码这一关. 效果如下图: ​ 演示程序结构在vs2019创建WinForm窗体程序,添加相应的控件 ​ 程序执行 一,使用OpenFileDialog类,可以选择图片文件 ​ 二,使用AspriseOCR.dll,识别图片,主要的函数 strcode = Marshal.PtrToStrin

基于tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别 1   Abstract 验证码(CAPTCHA)的诞生本身是为了自动区分 自然人 和 机器人 的一套公开方法, 但是近几年的人工智能技术的发展,传统的字符验证已经形同虚设. 所以,大家一方面研究和学习此代码时,另外一方面也要警惕自己的互联网系统的web安全问题. Keywords: 人工智能,Python,字符验证码,CAPTCHA,识别,tensorflow,CNN,深度学习 2   Introduction 全自动区分计算机和人类的公

基于python语言的tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别 1   Abstract 验证码(CAPTCHA)的诞生本身是为了自动区分 自然人 和 机器人 的一套公开方法, 但是近几年的人工智能技术的发展,传统的字符验证已经形同虚设. 所以,大家一方面研究和学习此代码时,另外一方面也要警惕自己的互联网系统的web安全问题. Keywords: 人工智能,Python,字符验证码,CAPTCHA,识别,tensorflow,CNN,深度学习 2   Introduction 全自动区

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

基于LeNet网络的中文验证码识别 由于公司需要进行了中文验证码的图片识别开发,最近一段时间刚忙完上线,好不容易闲下来就继上篇<基于Windows10 x64+visual Studio2013+Python2.7.12环境下的Caffe配置学习 >文章,记录下利用caffe进行中文验证码图片识别的开发过程.由于这里主要介绍开发和实现过程,CNN理论性的东西这里不作为介绍的重点,遇到相关的概念和术语请自行研究.目前从我们训练出来的模型来看,单字识别率接近96%,所以一个四字验证码的准确率大概8

以下示例代码适用于 www.apishop.net 网站下的API,使用本文提及的接口调用代码示例前,您需要先申请相应的API服务. 六位图片验证码生成:包括纯数字.小写字母.大写字母.大小写混合.数字+小写.数字+大写.数字+大小写等情况. 四位图片验证码生成:包括纯数字.小写字母.大写字母.大小写混合.数字+小写.数字+大写.数字+大小写等情况. 简单验证码识别:验证码类型 : 数字+字母, 纯英文, 纯数字,计算题 英数_验证码识别:纯数字,纯英文,数字+英文 中英数_验证码识别:英文.数

Python 验证码识别-- tesserocr tesserocr 是 Python 的一个 OCR 识别库 ,但其实是对 tesseract 做的一 层 Python API 封装,所以它的核心是 tesseract. 因此,在安装 tesserocr 之前,我们需要先安装 tesseract . 相关链接: tesserocr GitHub: https://github.com/sirfz/tesserocr tesserocr PyPI: https://pypi.python.org

项目地址:https://github.com/kerlomz/captcha_trainer 1. 前言 本项目适用于Python3.6,GPU>=NVIDIA GTX1050Ti,原master分支已经正式切换为CNN+LSTM+CTC的版本了,是时候写一篇新的文章了. 长话短说,开门见山,网络上现有的代码以教学研究为主,本项目是为实用主义者定制的,只要基本的环境安装常识,便可很好的训练出期望的模型,重定义几个简单的参数任何人都能使用机器学习技术训练一个商业化成品. 最新更新(2019/01

背景 现在的登录系统几乎都是带验证手段的,至于验证的手段也是五花八门,当然用的最多的还是验证码.不过纯粹验证码识已经是很落后的东西了,现在比较多见的是滑动验证,滑动拼图验证(这个还能往里面加广告).点击图片特定位置确认(同样能放广告),再或者谷歌的No-CAPTCHA.总之纯粹的验证码效果不好,成本也不如一众新型验证码,迟早是要被全部淘汰的,但现在仍然有很多地方在使用传统的图片验证码.所以提到自动模拟登录,验证码识别肯定也是需要进行研究的.  思路 由于我此前并没有接触过验证码识别的相关知识,所

TensorFlow 可以用来实现验证码识别的过程,这里识别的验证码是图形验证码,首先用标注好的数据来训练一个模型,然后再用模型来实现这个验证码的识别. 生成验证码 首先生成验证码,这里使用 Python 的 captcha 库来生成即可,这个库默认是没有安装的,所以需要先安装这个库,另外还需要安装 pillow 库,使用 pip3 即可: pip3 install captcha pillow 安装好之后,就可以用如下代码来生成一个简单的图形验证码了: from captcha.image i

第三百四十三节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—scrapy模拟登陆和知乎倒立文字验证码识别 第一步.首先下载,大神者也的倒立文字验证码识别程序 下载地址:https://github.com/muchrooms/zheye 注意:此程序依赖以下模块包 Keras==2.0.1 Pillow==3.4.2 jupyter==1.0.0 matplotlib==1.5.3 numpy==1.12.1 scikit-learn==0.18.1 tensorflow==1.0.1

1.背景 前文已经简要介绍tesseract ocr引擎的安装及基本使用,其中提到使用-l eng参数来限定语言库,可以提高识别准确率及识别效率. 本文将针对某个网站的验证码进行样本训练,形成自己的语言库,来提高验证码识别率. 2.准备工具 tesseract样本训练有一个官方流程说明,https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/TrainingTesseract#run-tesseract-for-training,不过都是英文的,个人认为这

JAVA验证识别:基于jTessBoxEditorFX和Tesseract-OCR训练样本 工具准备: jTessBoxEditorFX下载:https://github.com/nguyenq/jTessBoxEditorFX Tesseract-OCR下载:https://sourceforge.net/projects/tesseract-ocr/ 主要步骤: JTessBoxEditorFX,Tesseract-OCR(环境变量配置)下载,jar包准备(maven,见下面pom文件) 下

Java 验证码识别库 Tess4j 学习 [在用java的Jsoup做爬虫爬取数据时遇到了验证码识别的问题(基于maven),找了网上挺多的资料,发现Tess4j可以自动识别验证码,在这里简单记录下学习过程及遇到的一些问题.] 步骤: 把tessreact项目里面的tessdata文件夹提取出来放在某个位置:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 需要在步骤一的tessdata文件中加入相关语言包(训练文件),在这里下载:https://githu

第一步.首先下载,大神者也的倒立文字验证码识别程序 下载地址:https://github.com/muchrooms/zheye 注意:此程序依赖以下模块包 Keras==2.0.1 Pillow==3.4.2 jupyter==1.0.0 matplotlib==1.5.3 numpy==1.12.1 scikit-learn==0.18.1 tensorflow==1.0.1 h5py==2.6.0 numpy-1.13.1+mkl 我们用豆瓣园来加速安以上依赖装如: pip instal

字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 首先很感觉这篇文章的作者,将这篇文章写的这么好.我呢,也是拿来学习,觉得太好,所以忍不住就进行了转载. 因为我个人现在手上也有个验证码识别的项目,只是难度高一些,不过看完后觉得收获不少. 这个后面可以优化,cnn(卷积神经网络),能处理的更好. 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

本节我们来用 TensorFlow 来实现一个深度学习模型,用来实现验证码识别的过程,这里我们识别的验证码是图形验证码,首先我们会用标注好的数据来训练一个模型,然后再用模型来实现这个验证码的识别. 验证码 首先我们来看下验证码是怎样的,这里我们使用 Python 的 captcha 库来生成即可,这个库默认是没有安装的,所以这里我们需要先安装这个库,另外我们还需要安装 pillow 库,使用 pip3 即可:     1 pip3 install captcha pillow 安装好之后,我们就

Tesseract是什么 OCR即光学字符识别,是指通过电子设备扫描纸上的打印的字符,然后翻译成计算机文字的过程.也就是说通过输入图片,经过识别引擎,去识别图片上的文字.Tesseract是一种适用于各种操作系统的光学字符识别引擎,最早是hp公司的软件,2005年开源,2006年后由google一直赞助Tesseract开发和维护.2006年,Tesseract被认为是当时最准确的开源OCR引擎之一 . 验证码识别类型 这里讨论一般的验证码识别,即英文.数字.或者英文和数字的混合的验证码,不包括

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

验证码识别解决方案 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

参考: http://oatest.dragonbravo.com/Authenticate/SignIn?returnUrl=%2f http://drops.wooyun.org/tips/6313 http://blog.csdn.net/nwpulei/article/details/8457738 http://www.pythonclub.org/project/captcha/python-pil http://blog.csdn.net/csapr1987/article/det