首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

ocr识别汉字验证码

OCR(Optical Character Recognition)是一种光学字符识别技术,用于将印刷或手写的文本转换为可编辑的电子文本。OCR识别汉字验证码是指使用OCR技术来识别包含汉字的验证码。

OCR识别汉字验证码的分类:

  1. 静态验证码:静态验证码是指固定的、不变化的验证码,例如图片中包含的固定汉字。
  2. 动态验证码:动态验证码是指验证码中的汉字会随机变化,增加了识别的难度。

OCR识别汉字验证码的优势:

  1. 自动化:OCR技术可以自动识别汉字验证码,无需人工干预,提高了识别效率。
  2. 准确性:经过训练和优化的OCR模型可以达到较高的识别准确率。
  3. 可扩展性:OCR技术可以应用于各种场景中的汉字验证码识别,具有较强的适应性。

OCR识别汉字验证码的应用场景:

  1. 注册与登录:许多网站和应用程序在用户注册和登录时使用汉字验证码来验证用户身份。
  2. 数据采集:某些情况下,需要从包含汉字验证码的网页或文档中提取信息,OCR技术可以帮助自动化这个过程。
  3. 安全验证:某些敏感操作(如支付、修改密码等)可能需要用户输入汉字验证码进行二次验证,以提高安全性。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

腾讯云提供了一系列与OCR相关的产品和服务,包括:

  1. 通用印刷体识别(OCR):https://cloud.tencent.com/product/ocr
    • 产品概述:提供高精度的通用印刷体文字识别服务,支持识别包括汉字在内的多种语言文字。
    • 应用场景:适用于身份证识别、银行卡识别、车牌识别、票据识别等多种场景。
  2. 手写体识别(OCR):https://cloud.tencent.com/product/hwr
    • 产品概述:提供高精度的手写体文字识别服务,支持识别包括汉字在内的多种手写体文字。
    • 应用场景:适用于手写字识别、签名识别、笔记转文字等多种场景。

请注意,以上仅为腾讯云提供的部分OCR相关产品和服务,更多详细信息和其他厂商的产品请参考各自官方网站。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 再见了,打码平台:对抗打码平台的验证码思路

    某日,一朋友深夜微信上问我,如果打码平台盯上了你,你该咋整? 政治正确的回答方式是:加强风控策略,多维度判断使用者意图,减低对验证码的依赖。 显然这不是我或者朋友真正想要的,现在不少企业面对打码平台有时候束手无策,只能放弃对验证码的依赖,我觉着有点可惜。 我们先来回顾一下,验证码的学名是啥? 图灵测试。 图灵测试的目的是为了区分人与机器,而打码平台的加入使得这个过程立即无效——打码平台上活跃的对象还真是人。 但这样就没辙了么? No。这“人”与“人”之间是有差别的。我们仔细想想,我们加入验证码的目的其实除

    06

    教你python自动识别图文验证码的解决方案!

    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cookie绕过登录 第四种、自动识别技术识别验证码 2、自动识别技术识别验证码 前三种解决方案,想必大家都比较了解,本文重点阐述第四种解决方案,也就是验证码的自动识别,关于验证码识别这一块,可以通过两个方案来解决, 第一种是:OCR自动识别技术, 第二种是:通过第三方打码平台的接口来识别。 OCR识别技术 OCR中文名称光学识别, tesseract是一个有名的开源OCR识别框架,它与Leptonica图片处理库结合,可以读取各种格式的图像并将它们转化成超过60种语言的文本,可以不断训练自己的识别库,使图像转换文本的能力不断增强。如果团队深度需要,还可以以它为模板,开发出符合自身需求的OCR引擎。那么接下来给大家介绍一下如何使用tessract来识别我们的验证码。 关于OCR自动识别这一块,需要大家安装Tesseract,并配置好环境,步骤如下 1)、安装tesseract 适用于Tesseract 3.05-02和Tesseract 4.00-beta的 Windows安装程序下载地址:github.com/UB-Mannheim… 2)、加入培训数据 tesseract 默认只能识别英文,如果您想要识别其他语言,则需要下载相应的培训数据 下载地址:github.com/tesseract-o… 下图为中文数据包 我们只做中文,暂时下载一个中文的文字训练数据就可以 ,然后将.traineddata文件复制到安装之后的’tessdata’目录中。C:\OCR\Tesseract-OCR\tessdata 3)、配置环境变量 要从任何位置访问tesseract-OCR,您可能必须将tesseract-OCR二进制文件所在的目录添加到Path变量中C:\OCR\Tesseract-OCR。 安装后tesseract之后 ,并不能直接在python中使用,我们要想在python中使用,需要安装pytesseract模块我们可以通过 pip 安装 pip install pytesseract python中识别验证码图片内容 安装好后。找一张验证码图片,如下图(命名为test.jpg),放在当前python文件同级目录下面, 使用 PIL中的Image中的open方法打开验证码图片,调用pytesseract.image_to_string方法,可以识别图片中的文字,并且转换成字符串,如下面代码所示。 import pytesseract from PIL import Image pic = Image.open(‘test.jpg’) pic 为打开的图片,lang指定识别转换的语言库 text = pytesseract.image_to_string(pic,lang=‘chi_sim’) print(text) 通过上述方法能识别简单的验证码,但是存在一定的问题,识别的精度不高,对于一些复杂一点,有干扰线的验证码无法正确识别出结果。 接下来给大家介绍一下第二种识别的方案,第三方的打码平台识别 打码平台识别验证码 第三方的打码平台相对于OCR来讲,优势在于识别的精准度高,网络上的第三方打码平台很多,百度随便一搜就有几十个,这个给大家列举几个,如下所示: 网络上的第三方打码平台众多,这里小编选择超级鹰这个第三方的平台来给大家做演示。 首先登录我们需要注册登录超级鹰这个网站 www.chaojiying.com,进入之后我们找到python对应的开发文档并下载, 下载开发文档 下载之后解压缩,得到如下文件 第三方打码平台的接口分析 我们打开chaojiying.py这个文件后,会发现这个文件中给出了的接口非常简单,如下所示 首先第一步创建一个用户对象:三个参数(账号,密码,软件ID),账号密码就是该网站的账号密码,那么软件ID呢?软件ID我们可以在用户中心找到软件ID,然后进去点击生成一个软件ID(如下图), 第二行代码就是打开一个要识别的验证码图片,并读取内容, 第三行,调用PostPic方法识别验证码,两个参数(验证码图片内容,验证码类型),关于验证码类型,请参考该网站的价格体系(如下图),根据验证码类型选择对应的数值传入。 结果提取: PostPi

    01
    领券