1.首先要下载j4l的相应文件和jar 下载地址:http://www.java4less.com/ocrtools/ocrtools.php?info=download 2.下载完成之后解压,文件目录结构如下 3.环境准备 下面配置环境变量,如果我们已经提前配置好JDK的环境变量,那么我们可以直接进行如下操作: 将解压文件下bits64目录的三个文件 liblept168.dll   tess3Wrapper.dll  windows7_readme.txt  都复制到JDK的bin目录下 同

所需资源下载链接(资源免费,重在分享) Tesseract:http://download.csdn.net/detail/chenyangqi/9190667 jai_imageio-1.1-alpha,swingx-1.0:http://download.csdn.net/detail/chenyangqi/9190683 HttpWatch Professional:http://download.csdn.net/detail/chenyangqi/9208339 项目简介: 我们学校使

1.老规矩,先上图 要破解类似这样的验证码: 拆分后结果: 然后去匹配,得到结果. 2.拆分图片 拿到图片后,首先把图片中我们需要的部分截取出来. 具体的做法是,创建一个的和图片像素相同的一个代表权重的二维数组,遍历图片的每个像素点,如果接近白色,就标记为1,否则标记为0: 然后遍历这个二维数据,如果一个竖排都1,说明是空白列,直到第一次遇到不全为1一列,记住列的下标作为起始值,再次遇到全为1的,记住下标作为结束值,然后从起始列到结束列截取图片,依次类推. //分割图片 private java

对于类似以下简单的验证码的识别方案: 1. 2 3 4. 1.建库:切割验证码为单个字符,人工标记,比如:A. 2.识别:给一个验证码:切割为单个字符,在库中查询识别. /*** * author:chzeze * 识别验证码并返回 * train_path 验证码字母图库位置 * 验证码图片缓存位置:Configuration.getProperties("web_save_path")+"/captcha.jpg" */ public class AmGetCa

相信大家在开发一些程序会有识别图片上文字(即所谓的OCR)的需求,比如识别车牌.识别图片格式的商品价格.识别图片格式的邮箱地址等等,当然需求最多的还是识别验证码.如果要完成这些OCR的工作,需要你掌握图像处理.图像识别的知识,需要用到图形形态学.傅里叶变换.矩阵变换.贝叶斯决策等很多复杂的理论,这让绝大部分人都会望而却步. Tesseract这个开源项目的出现让我们普通人也可以涉足OCR的开发.Tesseract可以从图片中识别出文字内容,但不要以为Tesseract可以智能的识别出各种奇形怪状

1.背景    验证码自动识别在模拟登陆上使用的较为广泛,一直有耳闻好多人在使用机器学习来识别验证码,最近因为刚好接触这方面的知识,所以特定研究了一番.发现网上已有很多基于machine learning的验证码识别,本文主要参考几位大牛的研究成果,集合自己的需求,进行改进.学习. 2.基本工具    开发环境: python 3.5 + pycharm 模块: Pillow.sklearn.numpy及其他子模块 3.基本流程描述整个识别流程: ①验证码清理并生成训练集样本 ②验证码特征提取

Java后台代码(CheckCodeServlet.java) package web; import java.awt.Color; import java.awt.Font; import java.awt.Graphics; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.IOException; import java.io.OutputStream; import java.io.PrintWriter; import java.

我们来设计一个简单的验证码生成程序:验证码一个由4位的数字.字母随机组合而成图像,为了避免被光学字元识别(OCR,Optical Character Recognition)之类的程序识别出图片中的数字而失去效果,我们给图像中添加上几条干扰线. package password; /** * 使用Java设计验证码生成程序 * @author hellokitty燕 */ import java.awt.Color; import java.awt.Font; import java.awt.G

今天写自己的爆破靶场WP时候,遇到有验证码的网站除了使用pkav的工具我们同样可以通过py强大的第三方库来实现识别验证码+后台登录爆破,这里做个笔记~~~ 0x01关于selenium selenium 是一套完整的web应用程序测试系统,包含了测试的录制(selenium IDE),编写及运行(Selenium Remote Control)和测试的并行处理(Selenium Grid).Selenium的核心Selenium Core基于JsUnit,完全由JavaScript编写,因此可以

博客部分内容转载自 LonlySnow的博客:后台java 实现验证码生成 1.controller方法 @RequestMapping(value = "/verifycode/img", method = RequestMethod.GET) @ApiOperation("generate image verification code") public void generateImgVerificationCode(HttpServletRequest re

俗话说前人栽树,后人乘凉,此话一点不假,结合云层的一遍文章:http://bbs.51testing.com/thread-533920-1-1.html,知道还有一个Tesseract-OCR可以用来识别图片上的文字(验证码). 在code.google上下载了tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe,即windows版本,下载安装后安装路径自动加入到环境变量中,在cmd中可以手动测试一下: 格式如下:tesseract.exe c:\test1.jpg c:\test

俗话说前人栽树,后人乘凉,此话一点不假,结合云层的一遍文章:http://bbs.51testing.com/thread-533920-1-1.html,知道还有一个Tesseract-OCR可以用来识别图片上的文字(验证码). 在code.google上下载了tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe,即windows版本,下载安装后安装路径自动加入到环境变量中,在cmd中可以手动测试一下: 格式如下:tesseract.exe c:\test1.jpg c:\test

1.验证码的识别是有针对性的,不同的系统.应用的验证码区别有大有小,只要处理好图片,利用好pytesseract,一般的验证码都可以识别 2.我在识别验证码的路上走了很多弯路,重点应该放在怎么把图片处理成这个样子,方便pytesseract的识别,以提高成功率 3.原图为: 思想过程: ①不要盲目的去直接用代码识别,识别不出来就怀疑代码有问题或者pytesseract不好用: 先将验证码用图片处理工具处理,一步步得到理想图片,记住处理过程,将处理后的图片直接用pytesseract识别,代码如下

Java生成验证码 为了防止用户恶意,或者使用软件外挂提交一些内容,就得用验证码来阻止,虽然这个会影响用户体验,但为了避免一些问题很多网站都使用了验证码;今天下午参考文档弄了一个验证码,这里分享一下;这是一个web工程,首先是页面,这里只是一个显示验证码页面index.jsp,使用默认生成的就可以了,表单没有做提交,如下 <%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8

1.使用Python识别验证码需要安装Python的图像处理模块(PIL.pytesser.pytesseract) (安装过程需要pip,在我的Python中已经安装pip了,pip的安装就不在赘述了) PIL的安装 法1:直接在DOS下用命令:pip install PIL 法2:http://effbot.org/downloads/#Imaging  下载安装:(官方库) 法3:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pillow  如遇到6

手动制作java的验证码 Web应用验证码的组成: (1)输入框 (2)显示验证码的图片 验证码的制作流程: 生成验证码的容器使用 j2ee的servlet 生成图片需要的类: (1) BufferedImage 图像数据缓冲区 (2)Graphic绘制图片 (3)Color获取颜色 (4)Random生成随机数 (5)ImageIO输入图片 具体实现流程: (1)定义一个Servlet,用于生成验证码 (2)定已BufferedImage对象,主要作用就是制作一个图片缓冲区,作为图片的一个临时

常见验证码 之前的博客中已经解决了一些常见验证码的问题,但是验证码是层出不穷的,目前解决验证码除了通过常规手段解决以外,还可以通过人工智能领域的深度学习去解决 深度学习?! 无疑对爬虫coder提高了N个量级的学习量.难道大公司识别验证码都需要自己去实现逻辑么? 带劲的验证码 12306验证码 12306绝对是验证码的一个顶级的存在,单独成为一类也不过分! 点触验证码 手势验证码 点选验证码 翻转验证码 还有各种其他风格,这些验证码深入的研究下去,都有解决办法,但是对一个Python爬虫工程师来

#!/usr/bin/env python #created by Baird from aip import AipOcr def GetCaptchaV(filename): APP_ID = '1X4X8X4X' API_KEY = 'YaVcqamctoYqRHNGAqwVbn97UO' SECRET_KEY = 'C1926rIqGstqPHTUFa6sz481fjDua2pv' client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) ""&

介绍   作为RNN的第二个demo,笔者将会介绍RNN模型在识别验证码方面的应用.   我们的验证码及样本数据集来自于博客: CNN大战验证码,在这篇博客中,我们已经准备好了所需的样本数据集,不需要在辛辛苦苦地再弄一遍,直接调用data.csv就可以进行建模了. RNN模型   用TensorFlow搭建简单RNN模型,因为是多分类问题,所以在最后的输出部分再加一softmax层,损失函数采用对数损失函数,optimizer选择RMSPropOptimizer.以下是RNN模型的完整Pytho

Python+Tensorflow的CNN技术快速识别验证码 文章来源于: https://www.jianshu.com/p/26ff7b9075a1 验证码处理的流程是:验证码分析和处理—— tensorflow安装 —— 模型训练 —— 模型预测 需要的准备. 1. 安装TensorFlow 2.  PIL 3. numpy 4. 用于训练的图片 0.文件目录: 红色部分有用,其他不用 1. 训练模型的图片:链接:https://pan.baidu.com/s/1kpgt7Pc-ni4Wn