验证码识别方法传统的机器学习方法，对于多位字符验证码都是采用的 化整为零 的方法：先分割成最小单位，再分别识别，然后再统一。卷积神经网络方法，直接采用 端到端不分割 的方法：输入整张图片，输出整个图片的标记结果，具有更强的通用性。端到端 的识别方法显然更具备优势，因为目前的字符型验证码为了防止被识别，多位字符已经完全融合粘贴在一起了，利用传统的技术基本很难实现分割了。卷积神经网络方法步骤gener
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2024-05-26 22:15:32
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在针对一个网站的RPA技术中，验证码识别也是一个很常见的需要解决的问题。如下图所示的验证码：前面在我的博客中所讲的内容是单标签多分类，例如一个手写数字图片，分出10类，得到这个图片表示的1个字符信息，而验证码一般是多个字符，每一个字符均有多个类别，因此验证码识别的问题就属于多标签多分类问题，在这里不能用之前识别手写数字的方法来进行验证码识别。 本文的开发环境如下： tensorflow 2.5.0
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2024-07-29 22:34:41
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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
原创
2021-01-19 15:01:48
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文章目录1. tf安装及神经网络示例2. Variable变量3. placeholder占位符4. 激励函数 1. tf安装及神经网络示例TensorFlow安装教程 网上也有很多安装教程，请自行搜索安装！ 首先说一下tf（tensorflow简写）中graph和session的关系: TensorFlow是一种“符号式编程框架”，首先要构造一个图（graph），然后在会话（Session）上
验证码识别技术是一项重要的技术，尤其在当前互联网的注册、登录、评论等场景中，验证码识别技术的应用非常广泛。TTOCR作为一家专业的验证码识别技术提供商，拥有先进的验证码识别技术和丰富的技术经验，为广大客户提供高质量的验证码识别服务。一、TTOCR验证码识别技术的优势高准确率TTOCR的验证码识别技术基于深度学习和机器学习技术，通过训练大量的验证码数据集，可以准确地识别各种复杂的验证码，包括数字、字
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2023-09-24 06:47:45
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由于近期工作的一些需要，研究了下验证码的自动识别方面的东西，同时参考了网上别人写的一些程序和思路，这里大概记一下，主要用于备忘。该方法只适用于字体统一规整的、没有扭曲拉伸的简单数字验证码的识别，形如 这样的图片验证码，可以考虑采用类似的法来进行自动识别。 算法思路如下： 1. 根据验证码图片的分析结果（主要是分析数字所在的像素位置），对其进行分割，分割成包含单个数字的图片。
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2023-08-13 14:24:23
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OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。如何除错或利用辅助信
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2024-03-13 10:42:21
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导读
对于人类来说，识别手写的数字是一件非常容易的事情。我们甚至不用思考，就可以看出下面的数字分别是1，2，3。
本期将使用Tensorflow搭建卷积神经网络，进行手写数字的识别。代码可关注公众号 IamZLT ，后台回复「手写数字识别」即可免费获取。
本系列文章
Part1：基于CNN的数字OCR识别
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2024-03-04 09:33:04
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最初的代码不是我写的，别人给我的，源代码的作者已经不知道了，抱歉，在简书上找到类似的TensorFlow练习20: 使用深度学习破解字符验证码。这里我作为一个初学者，打算从零开始记录我学习的全过程。一、验证码识别1.下载图片存储并转为数组import os,requests,re
import random
import numpy as np
from PIL import Image
from
因朋友需求，对某网站的验证码图片进行自动识别，原以为是个复杂的问题，后来查看了网上的一些资料
原创
2021-08-30 14:08:12
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自动识别图形验证码 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
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2023-08-03 14:47:20
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图片验证码识别
原创
2023-01-06 16:48:10
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后续会更新：将 js 代码等打包成 chrome 扩展程序，这样就可以让浏览器自动识别，完全傻瓜式使用啦～！（更新啦：利用 chrome 扩展，让浏览器执行我们的脚本[2]）其实整篇文章难度不高，网上也有很多 java、c 等的代码。只是当时我写代码的时候，没有找到纯 js 可以用的代码和库，不能打包成 chrome 扩展，用起来还是不太方便的。所以在验证了思路的可行性后，我就大致写下来，给他人以
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2024-08-10 18:26:33
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2023-07-22 14:49:45
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建立虚拟环境Anaconda安装好之后，我们使用它，可以有很多的虚拟环境，这是优点，缺点是启动时会占空间，开辟那么多虚拟环境，里面的包是单独的，不能共用，硬盘是会有占用的。 打开Anaconda Propmt，在(base)得环境下操作。 前面小括号里的就是当前在使用的环境名称，base是最基本的，里面包是比较全的。建立名为 tf ，Python版本号为3.6的虚拟环境：conda create
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2024-04-18 11:52:07
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在提交表单时，为了防止自动程序提交，一般提供有验证码。一般都是在提交表单后在服务器端检测验证码是否正确，如错误则阻止表单提交。为了提高体验，有的在Form的submit前使用ajax来提前检测验证码是否正确。这样还要请求服务器，就想何不使用如下方法，来实现js在客户端验证。步骤页面加载时，加载验证码图片，和验证码密码。验证码密码在服务器端生成，生成规则为 md5(验证码+固定随机码) 来生成。固定
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2023-06-09 16:58:38
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在很多平台软件中，咱们登录之后都有一些验证，例如图片数字验证，还有现在流行的滑块验证码，点选验证码，这么复杂的事情，我们程序员当然要用程序的方式解决啦，所以也有一些平台提供了快捷验证的方式，在这里，博主就给大家分享一下，如何实现对图片数字的识别； 一、先看效果，再实战：效果： data里面就有识别的数字，取出来就可以使用了，完美！二、开始实操，我们得选一个打码平台
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2024-02-01 15:40:28
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目前登录功能增加了验证码的各种形式，本文主要讲解图形验证码的处理方式 需要安装 pytesseract tesseract-ocr pilow 三方库 安装结束之后，修改pytesseract 这个源文件的tesseract_cmd = ‘/usr/local/Cellar/tesseract/4.0.0/bin/tesseract’ 这个绝对路径就是你安装tesseract-ocr 这个执行文件
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2023-12-09 15:52:09
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图形验证码识别技术：阻碍我们爬虫的，有时候正是在登录或者请求一些数据时候的图形验证码。因此这里我们讲解一种能将图片翻译成文字的技术。将图片翻译成文字一般被成为光学文字识别（Optical Character Recognition），简写为OCR。实现OCR的库不是很多，特别是开源的。因为这块存在一定的技术壁垒（需要大量的数据、算法、机器学习、深度学习知识等），并且如果做好了具有很高的商业价值。因
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2024-06-23 06:35:19
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在学习爬虫的过程中难免会遇到验证码问题，作为纯自动化的爬虫是不可能手动去输入验证码的。那么我们就要学会怎么去识别它。而验证码也分很多种类，主要的几种：（1）图像验证码：这是最简单的一种，也很常见。就比如登录几次失败之后就会出验证码。（2）滑块验证码：需要按住滑块并移到正确的位置。比如bilibili的登录验证。（这个我也写过识别代码，源码托管github：https://github.com/OS
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2023-12-04 21:23:47
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