unit OCR; interface uses Windows, SysUtils, Graphics, Classes, PNGImage, GIFImage, JPEG, Math, AsphyreZlib; type TOCRLibSetting = record //验证码库设置 SaveBMP: Boolean; //存储转换后的Bmp文件 BmpPath: String; //Bmp存储路径 BmpPrefix: String; //Bmp文件前缀 BmpSuffix: Strin

现在大多数网站都采用了验证码来防止暴力破解或恶意提交.但验证码真的就很安全吗?真的就不能被机器识别?? 我先讲讲我是怎么实现站外提交留言到一个网站的程序. 这个网站的留言版大致如下: 我一看这种简单的4位数字验证码,马上就感觉到有戏了.直觉告诉我让电脑来识别这些图片验证码据对简单o(∩_∩)o... 首先我马上在这个页面用右键菜单看源代码 知道验证码获取页面后 你可以直接用 http://www.XXXX.com/imgchk/validatecode.asp 这样去访问你会发现你打开的就是一个

http://drops.wooyun.org/tips/6313 Python识别网站验证码 Manning · 2015/05/28 10:57 0x00 识别涉及技术 验证码识别涉及很多方面的内容.入手难度大,但是入手后,可拓展性又非常广泛,可玩性极强,成就感也很足. 验证码图像处理 验证码图像识别技术主要是操作图片内的像素点,通过对图片的像素点进行一系列的操作,最后输出验证码图像内的每个字符的文本矩阵. 读取图片 图片降噪 图片切割 图像文本输出 验证字符识别 验证码内的字符识别主要以机

主要功能:变灰,去噪,等提高清晰度等 代码类博客,无需多说,如下: public class UnCodebase { public Bitmap bmpobj; public UnCodebase(Bitmap pic) { bmpobj = new Bitmap(pic); //转换为Format32bppRgb } /// <summary> /// 根据RGB,计算灰度值 /// </summary> /// <param name="posClr"

C# Json反序列化   Json反序列化有两种方式[本人],一种是生成实体的,方便处理大量数据,复杂度稍高,一种是用匿名类写,方便读取数据,较为简单. 使用了Newtonsoft.Json,可以自行在nuget中导入 Json源数据: var data = "{'jingdong_ldop_receive_trace_get_responce':{'code':'0','querytrace_result':{'data':[{'opeTitle':'快递签收','opeRemark':'货

[java+selenium+Tesseract-OCR(图片识别)+AutoIt(windows窗口识别)]完成自动化图片验证码识别! 一.AutoIt(windows窗口识别)参考:https://www.cnblogs.com/xiaozhaoboke/p/11138548.html 二.Tesseract-OCR(图片识别) 1. 官网下载 tesseract:http://sourceforge.net/projects/tesseract-ocr/ 历史版本下载:https://di

说一下困扰了我一周的问题:识别图片验证码 本来我按照安装步骤(http://www.cnblogs.com/yeayee/p/4955506.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral)安装图库,安装完成后,就一个简单的代码,总是报错,我都要疯了,天天调试,搜结果 补安装顺序:1)安装PIL,pip install PIL  2)安装tesseract-ocr,从网上下载的  3)安装pytesseract,pip install pytesserac

在DELPHI下读取与设置系统时钟 很多朋友都想在自己的程序中显示系统时间 这在DELPHI中十分容易 利用DateToStr(Date)及TimeToStr(Time)函数即可实现. 二者的函数原型如下: function DateToStr(Date:TDateTime):string; function TimeToStr(Time:TDateTime):string; 其返回值均为String型. 在程序中我们可以这样使用: Label1.Caption:=DateToStr(Date)

Delphi  TcxTreeList 读取  TcxImageComboBoxItem类型的值: Node.Values[wiNodeLevel.ItemIndex]://值 Node.Texts[wiNodeLevel.ItemIndex]://文本

uu云验证码识别平台,验证码,验证码识别,全自动验证码识别技术,优优云全自动打码,代答题系统,优优云远程打码平台,uu云打码 优优云验证码识别答题平台介绍 优优云|UU云(中国公司)是全球唯一领先的智能图片识别平台!优优云旨在为广大软件开发者.工作室.普通用户提供即时.精准的验证码图片识别答题服务以快速解决海量验证码识别秒处理的困扰! 7x24小时不间断识别,0~3秒极速返回识别结果,优中取优.专业进取.利润共享.为用户提供最完美解决方案是优优云(UU云)验证码识别平台不变的品质!

Python - WebDriver 识别登录验证码 没什么可说的直接上代码! #-*-coding:utf-8-*- # Time:2017/9/29 7:16 # Author:YangYangJun import time from pytesseract import * from selenium import webdriver from PIL import Image, ImageEnhance import baseinfo url = baseinfo.url driver

1.若想识别登录验证码,需要安装:Tesseract-OCR,其下载地址为:http://jaist.dl.sourceforge.net/project/tesseract-ocr-alt/tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe,安装后一直下一步即可. 2.前提: A==已安装PIL(3.6版本为Pillow) B==电脑已安装Tesseract-OCR C==若使用工具为Pycharm,须在Pycharm - setting引入pytesseract包 3.代码如下所

当你在爬取某些网站的时候 对于你的一些频繁请求 对方会阻碍你 常见的方式就是使用验证码 验证码的主要功能 就是区分你是人还是鬼(机器人) 人 想法设法的搞一些手段来对付技术 而 技术又能对付人们的想法 一来一去 就有了各种各样的变态验证码 也有了各种各样的应对方式 常见的验证码有这么几种 图像验证 语音验证 短信验证 极验验证 点击验证 今天 小帅b想跟你先说说如何识别图像验证码 那么 接下来就是 学习 python 的正确姿势 我们来看看这些图片验证码 (此图来源网络) 可以发现 这些验证码大

http://blog.csdn.net/MichaelJScofield/article/details/41869785 Delphi 快速读取TXT 指定行的数据 分类:Delphi个人挫品 (3138)  (0) 继上次的问题.在提取了大量的Email 数据后.现在读取数据成了一个问题.今天我取过1~100w的数据.明天我要取100w~200w的数据.在不用数据库的情况下,我搞了一个下午.Delphi Tstringlist 和 textfile 的简单读取是满足不了的.Tstringl

参考 https://www.biaodianfu.com/knn-captcha-recognition.html 内容大致一样,只是根据自己的想法加入了一些改动 KNN(k近邻算法) 算法原理请看:https://www.biaodianfu.com/knn.html 我来说一下sklearn中knn的属性和方法 sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors = 5,weights ='uniform',algorithm ='auto

0x01 开发背景 说起对存在验证码的登录表单进行爆破,大部分人都会想到PKav HTTP Fuzzer,这款工具在前些年确实给我们带来了不少便利.反观burp一直没有一个高度自定义通杀大部分图片验证码的识别方案,于是抽了点闲暇的时间开发了captcha-kille,希望burp也能用上各种好用的识别码技术.其设计理念是只专注做好对各种验证码识别技术接口的调用!说具体点就是burp通过同一个插件,就可以适配各种验证码识别接口,无需重复编写调用代码.今天不谈编码层面如何设计,感兴趣的可以去gith

import timeimport pytesseractfrom PIL import Image, ImageEnhancefrom selenium import webdriver url = "https://www.xxxxx.com"# 1.打开浏览器,最大化浏览器driver = webdriver.Chrome()driver.get(url)#driver.implicitly_wait(10)#隐式等待10sdriver.maximize_window()#最大化

本文主要是通过PIL+pytesseract+Tesseract-OCR实现验证码的识别 其中PIL为Python Imaging Library,已经是Python平台事实上的图像处理标准库了.PIL功能非常强大,但API却非常简单易用. PIL第三方库安装 pip install PIL Image 类是 PIL 库中一个非常重要的类,通过这个类来创建实例可以有直接载入图像文件,读取处理过的图像和通过抓取的方法得到的图像这三种方法. 常见的图像操作: import Image # 打开一个j

简单识别 1.一般思路 验证码识别的一般思路为: 图片降噪 图片切割 图像文本输出 1.1 图片降噪 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. 对于彩色背景的验证码:每个像素都可以放在一个5维的空间里,这5个维度分别是,X,Y,R,G,B,也就是像素的坐标和颜色,在计算机图形学中,有很多种色彩空间,最常用的比如RGB,印刷用的CYMK,还有比较少见的HSL或者HSV,每种色彩空间的维度都不一样,但是可以通过公式互相转换.

1. 参考 字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 2.图片预处理和手动分类 (1)分析图片 from PIL import Image img = Image.open('nums/ttt.png')gray = img.convert('L') img.show() windows图片查看器可以放大像素级别:从左到右,从上到下依次为原图,灰度图,阈值为100的二值图,分割图. # 输出为(count,(R,G,B,A)) alpha透明度一般为255 In [366]: sorted