在爬取网站的时候都遇到过验证码,那么我们有什么方法让程序自动的识别验证码呢?其实网上已有很多打码平台,但是这些都是需要money.但对于仅仅爬取点数据而接入打码平台实属浪费.所以百度免费ocr正好可以利用.(每天500次免费) 1.注册百度账号.百度云管理中心创建应用.生成AppKey.SecretKey(程序调用接口是要生成access_token) 2.利用AppKey.SecretKey生成access_token向授权服务地址https://aip.baidubce.com/oauth/

Python版本:3.5.2 日期:2018/1/21 __Author__ = "Lance#" # -*- coding = utf-8 -*- from urllib import request from urllib import parse from http import cookiejar from aip.ocr import AipOcr import re class Hust(object): def __init__(self, stu_id, passwd)

tensorflow训练验证码识别模型的样本可以使用captcha生成,captcha在linux中的安装也很简单: pip install captcha 生成验证码: # -*- coding: utf-8 -*- from captcha.image import ImageCaptcha # pip install captcha import numpy as np from PIL import Image import random import cv2 import os # 验

识别率有问题A大概率识别为n,因此需要训练,这里讲一下 如何训练 参考 java代码里边直接使用tess4j,是对tesseract的封装,但是如果要训练,还是需要在进行安装tesseract-ocr的 下载地址参考另一篇 然后还需要 下载jTessBoxEditorhttps://sourceforge.net/projects/vietocr/files/jTessBoxEditor/ 多搜集几张图片,进行二值化去噪点和裁切处理 双击运行 首先打开图片 全选图片,应该可以自动拼接为一个大的t

百度技术文档 首先要注册百度云账号: 在首页,找到图像识别,创建应用,选择相应的功能,创建 安装接口模块: pip install baidu-aip 简单识别一: 简单图形验证码: 图片: from aip import AipOcr # 你的 APPID AK SK APP_ID = '你的APPID' API_KEY = '你的AK' SECRET_KEY = '你的SK' client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) # 读取图片 def ge

1.下载Tessrac OCR,默认安装 2.把验证码code.jpg图片放在D盘 3.打开cmd,进入D盘,输入:tesseract  code.jpg result 4.进入D盘,生成了result.txt记事本文件,里面就是验证码

刚开始在网上看别人一直在说知乎登入首页有有倒立的汉字验证码,我打开自己的知乎登入页面,发现只有账号和密码,他们说的倒立的验证码去哪了,后面仔细一想我之前登入过知乎,应该在本地存在cookies,然后我将cookies删除掉果然就有需要验证码了:   分析-01.png 参考了大多数的意见,可以模拟登入移动端,验证码形式是我们常见的字母数字组合,避开这个点击倒立的验证码形式,然后我就在移动端抓包了,可以拿到验证码图片的包,我们可以请求这个URL拿到每次的验证码:   分析-02.png 这个URL

使用captcha.image.Image 生成随机验证码,随机生成的验证码为0到9的数字,验证码有4位数字组成,这是一个自己生成验证码,自己不断训练的模型 使用三层卷积层,三层池化层,二层全连接层来进行组合 第一步:定义生成随机验证码图片 number = ['] # alphabet = ['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j','k','l','m','n','o','p','q','r','s','t','u','v','w','x','y','z

参考 [1] https://github.com/eragonruan/text-detection-ctpn [2] https://github.com/senlinuc/caffe_ocr [3] https://github.com/YCG09/chinese_ocr  感谢作者! [4] https://github.com/xiaomaxiao/keras_ocr 认真看源码! 基于Tensorflow和Keras实现端到端的不定长中文字符检测和识别 文本检测:CTPN 文本识别:

有的时候我们训练网络的时候,数据集在收集的过程中由于种种原因导致图像收集的不完整,比如某些种类很少,或者没有,这个时候我们就可以考虑自己生成数据集. 这个和data augmentation还不太一样,data augmentation是在数据集上做一些变化,得到更多的数据,数据生成是直接生成一些数据集. 在做OCR识别的时候,因为有些类型的数据量很少,所以就考虑了一下数据生成的方法. 安装 imagemagick 工具 imagemagick 工具,可以用来生成不同字体的图像. imagema

<?php     $w = 80; //设置图片宽和高 $h = 26; $str = Array(); //用来存储随机码 $string = "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789";//随机挑选其中4个字符,也可以选择更多,注意循环的时候加上,宽度适当调整 for($i = 0;$i < 4;$i++){    $str[$i] = $string[rand(0,35)];    $vcode .= $str[$i]; } ses

1.准备验证码图片 import os from urllib.request import urlretrieve urlPath='http://www.189.cn/portal/captcha/simple.do?date=1503125232339' localPath='G:\python_work\chapter11\captcha' # 根据文件名创建文件 def createFileByFileName(localPath,fileName): if not os.path.e

原创,转载请注明出处! 最开始用图形来模仿文字进行各种角度的倒立和排列,后来切换为文字后,有很多问题.总结如下: 1.程序在画图形和画文字方面不一样,图形的是从原点开始(0,0),而文字则从文字的基线开始(0,baseline) 2.在增加角度偏移时,文字或图形的高宽会产生变化(偏∠45度时达到最大),这时候为了让它们顶点对齐,需要计算偏移量(用三角函数) 3.在绘图时,会先旋转“画布”(描述可能不准确),再绘制文字.此时要往回旋转,否则下一个图形会顺着这个角度继续画. 4.为了让图形保持固定宽

A.Movie 题意是给n个线段,要求求出是否存在三个不相交的线段,是的话输出yes,否则输出no.根据贪心的想法,可以先找出右端点r'最小的线段,他是三条线段中最左的那条,再找出左端点l'最大的线段,他是三条线段中最右的那条,这样我们只需要找出是否存在一条线段可以放在中间,即区间[l,r],l>r',r<l'. 代码 #include<cstdio> int n; long long L,R,l,r,a,b,c,d,mi,mx,flag,u,v,i; int main() { i

1.  下载最新版本的leptonica,  leptonica-1.74.1.tar.gz   2. 编译安装 tar -zxvf leptonica-.tar.gz cd leptonica- ./configure make sudo make install 3. 安装相关依赖库 sudo apt-get install autoconf automake libtool sudo apt-get install autoconf-archive sudo apt-get install

          汽车Vin码识别(车架号识别),顾名思义,就是识别汽车的Vin码(车架号),汽车Vin码识别(车架号识别)利用的是OCR识别技术,支持视频流获取图像,自动触发识别,另外汽车Vin码识别(车架号识别)sdk支持安卓和ios主流操作平台.便于集成.以汽车维修店为例,以前车相对少,都是人为的抄录下汽车Vin码(车架号)来做记录,不仅慢,还容易出错,比如弄错一位数字,有可能导致解析的发动机型号不正确,那么就会直接影响到维修的正确性和维修进度.因此,北京易泊时代科技有限公司结合汽车Vi

webutil-licenseImage 插件内置4种验证码样式,支持用户扩展.自定义样式实现简单验证码. 源码脱管地址: http://code.google.com/p/licenseimage/ Jar包下载地址: http://files.cnblogs.com/dennisit/Java%E9%AA%8C%E8%AF%81%E7%A0%81%E6%8F%92%E4%BB%B6.rar 项目结构图: 说明: ResourceUtil类为获取包内资源服务LicenseImage用来生成验证

第三百三十五节,web爬虫讲解2—Scrapy框架爬虫—豆瓣登录与利用打码接口实现自动识别验证码 打码接口文件 # -*- coding: cp936 -*- import sys import os from ctypes import * # 下载接口放目录 http://www.yundama.com/apidoc/YDM_SDK.html # 错误代码请查询 http://www.yundama.com/apidoc/YDM_ErrorCode.html # 所有函数请查询 http:/

本文推荐了一项汽车VIN码自动识别技术,用户通过手机“扫一扫”的简单操作,就可以快速识别VIN码,查询到车辆的详细信息,为汽修汽配.二手车交易.车辆监管.查勘理赔提高工作效率. VIN是英文Vehicle Identification Number(车辆识别码)的缩写,俗称十七位码.它包含了车辆的生产厂家.年代.车型.车身型式及代码.发动机代码及组装地点等信息.正确解读VIN码,对于我们正确地识别车型,以致进行正确地诊断和维修都是十分重要的.一个VIN码只对应一辆汽车,因此只要通过输入VIN码查

1. 前言 近些年来,随着以卷积神经网络(CNN)为代表的深度学习在图像识别领域的突破,越来越多的图像识别算法不断涌现.在去年,我们初步成功尝试了图像识别在测试领域的应用:将网站样式错乱问题.无线领域机型适配问题转换为"特定场景下的正常图片和异常图片的二分类问题",并借助Goolge开源的Inception V3网络进行迁移学习,重训练出对应场景下的图片分类模型,问题图片的准确率达到95%以上. 过去一年,我们在图片智能识别做的主要工作包括: 模型的落地和参数调优 模型的服务化 模型服