某次测试中遇到了汉字点选的验证码，看着很简单，尝试了一下发现有两种简单的识别方法，终于有空给重新整理一下，分享出来。 0x01 验证码的获取 首先获取验证码。...0x02 验证码识别 对于这种简单的点选验证码，可以有两种很容易的识别方式（机器学习算麻烦的，这里就不列出了。嗯，对，我也不会）。一种是opencv的图像模板匹配，另外一种是OCR识别。...我们进行使用模板匹配来识别这种验证码时，首先先将“模板”找出来，这里我们需要匹配的是“猎”、“户”、“室”这三个字。...0X03 总结 本文用了两种方法来自动识别汉字点选验证码，第一种采用的是opencv的模板匹配，这种方法虽然也可以匹配到，但这种方法缺点就是对于字体形状差异较大的验证码识别率较低。...而第二种方法就比较快捷方便了，而且识别度高，比较推荐第二种方法。 当然这两种方法对于简单、“正规”的验证码可以，遇到复杂的、“扭曲的”验证码就不行了。
前言为了确保网络安全，我们网站采用了文字点选验证码来验证用户身份。文字点选验证码是一种简单而有效的验证机制，通过要求用户点击相关图像来区分真实用户和机器人。...图片优势在文字点选验证码中，用户将面对一个包含多个图像的界面。用户需要根据指示点击与给定条件相符的图像。这些条件可以是点击所有显示食物的图片，或者点击所有带有交通工具的图像。...文字点选验证码的优势在于其简洁性和可操作性。用户只需点击几个图像就能完成验证，而无需输入复杂的验证码。这不仅减少了用户的繁琐操作，还提高了用户的满意度。
逆向目标 目标：某片的滑动验证码和点选验证码逆向 主页：aHR0cHM6Ly93d3cueXVucGlhbi5jb20vcHJvZHVjdC9jYXB0Y2hh 图片 抓包分析 验证码图片获取接口，GET...图片 接口返回，如果是滑动验证码，则 bg 是背景图，front 是滑块图，还有个 token 值后续会用到。...图片 如果是点选验证码，则 captchaImage 是底图，wordsImage 是需要点击的文字，同样的有个 token 值后续会用到。...往上挨个找，先看看 captchaId，其实就是 this.APP_ID，多次刷新你会发现，对于滑块来讲，是定值 974cd565f11545b6a5006d10dc324281，对于点选来讲，是定值...图片 滑块就到这儿了，再来看看点选验证，同样的还是 jsonpRequest，传入的 e 包含了三个点的坐标。
lineY1 = 0; $lineY2 = 60; imageline($image, $lineX1, $lineY1, $lineX2, $lineY2, $lineColor); } 画汉字...函数可以帮助你】 输出图像 header("Content-Type:image/png"); imagepng($image); 销毁资源 imagedestroy($image); 经过粗略的搞吧搞吧，中文验证码也就显示出来了...，当然一般网站使用的时候会有一个汉字库种子，从里面随机取出特定个数的汉字显示，最后就是记录到session进行验证了。
识别手写汉字要把识别英文、数字难上很多。首先，英文字符的分类少，总共10+26*2；而中文总共50,000多汉字，常用的就有3000多。其次，汉字有书法，每个人书写风格多样。...但其中有一些trick，在实际项目当中有很大的好处， 比如绝对不要一次读入所有的 的数据到内存（尽管在Mnist这类级别的例子上经常出现)… 最开始看到是这篇blog里面的TensorFlow练习22: 手写汉字识别...这里说明下，char_dict是汉字和对应的数字label的记录。 http://link.zhihu.com/?...Summary 综上，就是利用tensorflow做中文手写识别的全部，从如何使用tensorflow内部的queue来有效读入数据，到如何设计network， 到如何做train，validation...感觉这个中文手写汉字数据集价值很大，后面感觉会有好多可以玩的。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/24698483?refer=burness-DL
/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- 这2句添加到python文件的头部，就不会报汉字方面的问题。
最近一直在做信息提取，其中碰到图片中文字提取的模块，这里面还真的水也很深。当然文字的定位提取是关键一步，但是更重要的还是后面直接输出文字模块。 目前开源的tes...
import javax.servlet.http.HttpServletRequest; import javax.servlet.http.HttpServletResponse; /** 生成随机汉字...setBorder(g); // 画干扰线 drawRandomLine(g); // 写随机数 String random = drawRandomNum((Graphics2D) g); // 将随机汉字存在...).nextInt(WIDTH); int y2 = new Random().nextInt(HEIGHT); g.drawLine(x1, y1, x2, y2); } } /** 画随机汉字...StringBuffer(); // 设置颜色 g.setColor(Color.RED); // 设置字体 g.setFont(new Font("宋体", Font.BOLD, 20)); // 准备常用汉字集.../ 控制字数 for (int i = 0; i < 4; i++) { // 设置字体旋转角度 int degree = new Random().nextInt() % 30; // 截取汉字
本帖就介绍一个和MNIST类似，同时又适合国人练习的数据集-手写汉字数据集，然后训练一个简单的Deep Convolutional Network识别手写汉字。...识别手写汉字要把识别手写洋文难上很多。首先，英文字符的分类少，总共10+26*2；而中文总共50,000多汉字，常用的就有3000多。其次，汉字有书法，每个人书写风格多样。...alz压缩文件 $ wget http://www.nlpr.ia.ac.cn/databases/download/feature_data/HWDB1.1tst_gnt.zip 这个数据集由模式识别国家重点实验室共享...由于时间和系统资源有限，我只使用数据集的一部分（只识别最常用的140个汉字）。...Share the post "TensorFlow练习22: 手写汉字识别"
这个demo的初衷不是去识别验证码，是把验证的图像处理方式用到其他方面，车票，票据等。...这里最后做了一个发票编号识别的的案例： 地址：http://v.youku.com/v_show/id_XMTI1MzUxNDY3Ng==.html demo中包含一个验证码识别处理过程的演示程序，一个自动识别工具类库...图片字符的分割是验证码识别过程中最难的一步，也是决定识别结果的一步。不管多么复杂的验证码只要能准确的切割出来，就都能被识别出来。分割的方式有多种多样，对分割后的精细处理也复杂多样。...验证码识别 要想识别验证码，必须要有制作好的字模数据库，然后一次进行下面过程： 验证码图片的获取，该步骤验证码的来源可以是从网络流中获取验证码， 也可以从磁盘中加载图片。...4．识别结果，依次将所得到的字符C拼接起来，得到的字符串就是该验证码的识别结果。 下面是验证码识别的具体流程： ?
OCR技术在许多领域都扮演着重要的角色，包括文档管理、自动化办公、图书馆数字化、车牌识别等。...tab=readme-ov-file 在我们日常进行一些自动化测试相关的操作时，有时候需要输入验证码，现在市场上的验证码种类非常繁多。...主流的有以下几种： 拖动滑块到 指定位置的 按照顺序点击指定的文字的 输入图片里的字母+数字组合的 计算 图片里的数字 加减乘除结果的 手机验证码的 还有一些非人类的识别物体的（emo了这种的） ddddorc...主要用来解决识别图片文本内容，比如字母和汉字 以及 滑动滑块这种的场景 那么接下来，我们就来安装和使用来试试ddddocr的效果怎么样。...适用于文字点选和图标点选。 简单来说，对于点选类的验证码，可以快速的检测出图片上的文字或者图标。
介绍 验证码多种多样，有图形文字的、有模拟点选的、有拖动滑动的，但其实归根结底都需要人来对某种情形做一些判断，然后把结果返回并提交。...[7kyg37c46j.png] [d159nuf9wo.png] B站最新登录验证为点选验证码，以模拟登录 B 站来熟悉 selenium 库的使用和打码平台的使用方法。...[55dr5hat80.png] 这个验证码上面显示了几个汉字，同时在图中也显示了几个汉字，我们需要按照顺序依次点击汉字在图中的位置，点击完成之后确认提交，即可完成验证。...这种验证码如果我们没有任何图像识别算法基础的话，是很难去识别的，所以这里我们可以借助打码平台来帮助我们识别汉字的位置。 2....超级鹰平台同样支持简单的图形验证码识别，超级鹰平台提供了如下一些服务： 英文数字：提供最多 20 位英文数字的混合识别； 中文汉字：提供最多 7 个汉字的识别； 纯英文：提供最多 12 位的英文识别；
来源： j_hao104 my.oschina.net/jhao104/blog/647326 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...在破解验证码中需要用到的知识一般是 像素，线，面等基本2维图形元素的处理和色差分析。...三、一般思路 验证码识别的一般思路为： 1、图片降噪 2、图片切割 3、图像文本输出 3.1 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...3.2 图片切割 识别验证码的重点和难点就在于能否成功分割字符，对于颜色相同又完全粘连的字符，比如google的验证码，目前是没法做到5%以上的识别率的。...不过google的验证码基本上人类也只有30%的识别率。本文使用的验证码例子比较容易识别。
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...预处理 在训练之前肯定是要进行数据预处理了，现在我们首先定义好了要生成的验证码文本内容，这就相当于已经有了 label 了，然后我们再用它来生成验证码，就可以得到输入数据 x 了，在这里我们首先定义好我们的输入词表...，由于大小写字母加数字的词表比较庞大，设想我们用含有大小写字母和数字的验证码，一个验证码四个字符，那么一共可能的组合是 (26 + 26 + 10) ^ 4 = 14776336 种组合，这个数量训练起来有点大...代码 以上便是使用 TensorFlow 进行验证码识别的过程，代码见：https://github.com/AIDeepLearning/CrackCaptcha。 崔庆才 静觅博客博主
原网址: https://www.cnblogs.com/qqandfqr/p/7866650.html 大致介绍 在python爬虫爬取某些网站的验证码的时候可能会遇到验证码识别的问题，现在的验证码大多分为四类...： 1、计算验证码 2、滑块验证码 3、识图验证码 4、语音验证码 这篇博客主要写的就是识图验证码，识别的是简单的验证码，要想让识别率更高，识别的更加准确就需要花很多的精力去训练自己的字体库...识别验证码通常是这几个步骤： 1、灰度处理 2、二值化 3、去除边框（如果有的话） 4、降噪 5、切割字符或者倾斜度矫正 6、训练字体库 7、识别...其实到了这一步，这些字符就可以识别了，没必要进行字符切割了，现在这三种类型的验证码识别率已经达到50%以上了 字符切割 字符切割通常用于验证码中有粘连的字符，粘连的字符不好识别，所以我们需要将粘连的字符切割为单个的字符...识别 识别用的是typesseract库，主要识别一行字符和单个字符时的参数设置，识别中英文的参数设置，代码很简单就一行，我这里大多是filter文件的操作 代码： # 识别验证码 cutting_img_num
Image im=Image.open('D:/py3.8/src/商标/8.jpg') code = pytesseract.image_to_string(im).strip() print('验证码识别结果...print(type(code)) if(code =='51188'): print('ok') # print(pytesseract.image_to_string(im)) 执行结果 验证码识别结果...:51188 ok Process finished with exit code 0 只能识别部分验证码，加条线，下划线好像不行！
其实就几个步骤： 1：用程序先把所有验证码（已知的，单个的）的灰度值放入一个数组 2：分割未知验证码，把未知验证码的一个一个数字或字母分割出来 3：分别取分割验证码的 灰度值 4：将分割验证码的灰度值与数组中的灰度值进行匹配...; } } return strCode; } #endregion ================================== 第一部份 图片的组成及特征码的定义 做为验证码的识别，那我们首先需要了解的就是基本的原理...正题了，其实整个验证码的识别的话我们先得分解一个图，每一个图形其实都是由每一个点和每一个点来组成的，说到每个点其实就是一个色块，当每一个色块拼接起来就成了一个图形，这个虽然说有点废话，但我还是提一下。...在后面我们制作验证码识别器的时候需要使用。...(未完待续 下一章，使用特征码制作验证码识别器) 上 一章我们说了特征码及特征码的提取，现在我们所需要的就是通过特征码来实现验证码的识别，其实聪明的朋友已经猜到了，这个验证码的识别到了这里就很明白 了，
验证码可以说是爬虫中最常见的，本次介绍的方法可以处理如下简单的验证码： ? ? ? 可以观察到，此类验证码特点明显，4位数字，每个数字所处位置固定。...样本数据 在`src/data/captcha`下存放验证码图片，一般名字就是答案，然后需要在`src/data/captcha.json`中描写对应关系，例如 { "3601.jpg": "3601
概要：在爬虫中我们时常会碰见登录时候需要识别验证码的问题， 当然，验证码有很多，本篇文章只说最普通的图片验证码。 1、首先需要下载OCR OCR，光学字符识别，作用是通过扫描图片，将其转换为文本。...3、识别 3.1、首先随便去网站找几个验证码 3.2、识别测试 ? open()方法打开图片 show()方法弹出图片 image_to_text()将图片中的字符提取出来。 结果： ?...3.3、处理验证码 一、灰度化处理 ? 用convert()传入L进行灰度化处理 二、二值化处理 在此之前需要了解像素值，用0-255表示，0表示的是黑，255表示的白。 ?...这个验证码识别的效率比较低，我们不追求100%的成功，我们需要了解的这个思路。 有兴趣的可以自己训练自己的字体库，来提高我们的识别效率。 5、完。
前面我们使用Azure Face实现了人脸识别、使用Azure表格识别器提取了表格里的数据。这次我们试试使用Azure墨迹识别API来对笔迹进行识别。...墨迹识别 墨迹识别器认知服务提供基于云的 REST API 用于分析和识别数字墨迹内容。 与使用光学字符识别 (OCR) 的服务不同，该 API 需要使用数字墨迹笔划数据作为输入。...然后，墨迹识别器会识别输入中的形状和手写内容，并返回包含所有已识别实体的 JSON 响应。 ? 引用自微软文档 它不是ocr对图像进行识别，而是对墨迹数据进行识别。...在canvas上随便写上几个汉字点击识别按钮。字虽然丑了点，但是结果还是完美的。 ? 总结 使用Azure墨迹识别可以轻松的识别手写输入设备的笔迹。...墨迹识别功能并不是见到的orc识别，它可以对每一个笔画进行识别，提供候选结果。以上代码虽然多，其实主要是获取墨迹数据比较麻烦，其实真正识别墨迹只是一个http put请求而已，这是非常简单的。
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