边缘检测对于缺口明细的图形非常好用例如这种： 在或者是 两种都是缺口边缘明显，只要稍加处理就可以得到轮廓边缘 直接开搞读取文件# 读取文件
image = Image.open(path)
img = image.copy() # 复制
img = np.array(img) # 转化为numpy
img = cv2.resize(img, (268, 100)) # 用cv
前言 在学习的前期可使用现有封装好的轮子试试效果，实际调试能否满足需求。使用已经造好的轮子的好处就是能快速解决当下的问题。若能就继续使用，若不能就接入下一步的深度学习模型训练，其实再验证码识别业务场景大多是情况下用于自动化测试仅针对公司内某一单一的业务线，而不是面对很多不同软件的不同类型图片验证。 一、安装 图片验证码识别库1、普通方式安装> pip install dddd
YOLOV5识别滑块和缺口前言一、YOLOV5二、数据集标注三、训练总结 前言在上一篇文章中，总体概述了滑块该种类型滑块验证码的识别方案。今天这篇文章将阐述如何使用YOLOv5来识别滑块和缺口一、YOLOV5YOLOV5是一种实用方便的目标检测框架，能够很容易的就使用起来，非常友好，只需要准备好自己的数据集，就可以完成自定义的目标检测任务。因此，在这个项目中我选择了YOLOv5来快速实现我的需求
C++使用opencv4.0调用tensorflow训练的ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17模型并进行物体识别安装所需软件/库Step0. 确保已安装python或Anaconda3Step1. 生成opencv可调用的pbtxt文件Step2. 调用模型并识别物体 参考资料：
How to load Tensorflow models with OpenCV;
O
完成了opencv基础知识学习，现在进行实践操作1、生成随机四位数字验证码import os
import random
# captcha是用于生成验证码图片的库，可以 pip install captcha 来安装它
from captcha.image import ImageCaptcha
def random_captcha_text(num):
# 验证码列表
ca
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2023-08-17 23:58:30
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深度学习目标检测破解滑动验证码前言本文主要参考以下文章：利用深度学习识别滑动验证码缺口位置利用深度学习 PyTorch 识别滑动验证码缺口这两篇文章都是同一位大佬所写，第一篇是利用华为云的一个深度学习平台做的(无需做任何编码工作)，第二篇是通过PyTorch来做的，要自己代码实现。我这里主要参考第二篇文章，也直接在这里把作者使用到github项目列出来：标注工具labelImgPyTorch-YO
上一篇文章介绍了搭建验证码服务端API，这篇文章介绍前端代码的搭建，在实际应用中，我有写过两种类型的前端，一个是vue3的，一个是纯HTML+JQuery的。至于vue2，大家根据vue3稍作改动即可。 前端代码Vue3前端代码实现HTML代码CSS代码JS代码组件的调用HTML+JQuery实现HTML代码CSS代码Javascript代码（Jquery） Vue3前端代码实现vue3中，把滑动
目录一、动态验证码 二、滑动验证码三、验证码的降噪四、验证码的识别一、动态验证码 动态验证码是服务端生成的，点击一次，就会更换一次，这就会造成很多人在识别的时候，会发现验证码一直过期这是因为，如果你是把图片下载下来，进行识别的话，其实在下载的这个请求中，其实相当于点击了一次，这个验证码的内容已经被更换了最好的方法是，打开这个页面后，将页面进行截图，然后定位到验证码的位置，将验证
之前用tensorflow1.13做了一个验证码识别的小东西准确率还是相当高的（当然其中大部分逻辑都是从网上很多大神的博客中借鉴以后再自己试验的）前不久tensorflow2.0的alpha版发布以后就一直想着用2.0的keras方式重写一遍，因为看了deeplearning.ai中的几个视频中都是以keras方式来实现的，感觉比原生的tensorflow方式建立模型的方法要简单清晰很多，而且训
8.2 极验滑动验证码的识别上节我们了解了可以直接利用 tesserocr 来识别简单的图形验证码。近几年出现了一些新型验证码，其中比较有代表性的就是极验验证码，它需要拖动拼合滑块才可以完成验证，相对图形验证码来说识别难度上升了几个等级。本节将讲解极验验证码的识别过程。1. 本节目标我们的目标是用程序来识别并通过极验验证码的验证，包括分析识别思路、识别缺口位置、生成滑块拖动路径、模拟实现滑块拼合通
前言行为验证码通过用户的操作来完成验证，常见的行为验证码有拖动式和点触式。拖动式验证就是根据图片显示，将指定的图形拖动到指定位置完成验证。而点触式验证码就是通过鼠标点击出示例中出现的图形完成验证。行为验证码应用今天推荐一款非常优秀的行为验证码AJ-Captcha，这个项目包含了滑动拼图和文字点选两种类型的验证码，除了嵌入式交互，还提供了弹出式交互的方式，完全不影响原UI布局。AJ-Captcha的
滑动验证码说到滑动验证码，有代表性的服务提供商有极端验证、网易盾等。验证码效果如图所示:极验网易易盾验证码下方通常会有一个滑轨，同时带有文字提示「拖动滑块完成拼图」，我们需要按滑轨上的滑块向右拖动。此时，验证码左侧的滑块将跟随滑轨上的滑块向右移动。验证码右侧将有滑块间隙。我们需要将滑块拖到目标间隙。此时，即使验证成功，验证成功的效果如图所示：因此，如果我们想用爬虫自动化这个过程，关键步骤如下：识别
我们在用自动化测试来做爬虫的时候，总是会遇见很多的验证码，其中的滑块拼接验证就是其中一种；selenium是一个自动化测试库，opencv是计算机视觉库，我们可以用这两个库来模仿人工滑动验证码，完成验证码验证操作！ 文章目录操作流程：1、找到目标2、下载验证码图片3、识别图像戳口3.1、读取本地图片并展示3.2、图片灰度处理3.3、去掉滑块黑色部分3.4、识别图像位置4、拖动滑块4.1、控制滑块滑
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
滑动拼图验证码操作步骤： 这是一个三部分的系列文章的第二部分，该系列研究了以相同过程运行的本地微服务。 第一部分确定了对象定向行为中的耦合问题（在此处找到）。 本文将研究微服务如何帮助减少耦合问题。 第二部分：分解拼图 第一部分确定了对象行为耦合类似于拼图游戏。 这是各种形状的物体的高度耦合的拼图。 这些不同形状的物体使得它们在整体应用中难以重复使用和重构。 因此，您可能会问微服务如何帮
什么是滑动验证码： 如何识别滑动验证码： 第一步，模拟点击验证按钮，这一步操作比较简单，我们可以直接用 Selenium 模拟点击按钮 第二步，识别滑动缺口的位置，缺口的四周边缘有明显的断裂边缘，边缘和边缘周围有明显的区别。我们可以实现一个边缘检测算法来找出缺口的位置。对于极验验证码来说，我们可以利
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2019-04-02 09:40:00
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使用java + selenium + OpenCV破解网易易盾滑动验证码* 验证码地址：https://dun.163.com/trial/jigsaw
* 使用OpenCv模板匹配
* Java + Selenium + OpenCV产品样例接下来就是见证奇迹的时刻！注意！！！· 在模拟滑动时不能按照相同速度或者过快的速度滑动，需要向人滑动时一样先快后慢，这样才不容易被识别。模拟滑动代码↓↓↓
Python中有专门的图像处理技术比如说PIL，可以对验证码一类的图片进行二值化处理，然后对图片进行分割，进行像素点比较得到图片中的数字。这种方案对验证码的处理相对较少，运用相对普遍，很多验证码图片可以通过这个方式得到识别，当然还需要一部分的降噪处理。 什么是图片二值化处理：简单也就是把一
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2023-08-17 17:21:43
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windows 10环境下安装Tesseract-OCR与python集成 我的环境win10+python3.7 +opencv3.4前言Tesseract是一个开源的ocr引擎，可以开箱即用，项目最初由惠普实验室支持，1996年被移植到Windows上，1998年进行了C++化。在2005年Tesseract由惠普公司宣布开源。2006年到现在，都由Google公司开发。官网宣传目前支持100
一.介绍：本内容只做技术交流使用，请勿做商业用途。本方法验证采用本地自建服务器的形式来对所介绍的算法做验证
滑动验证码如下图所示：
复制代码 二.本地测试环境构建三.识别思路介绍** 滑动验证需要解决的问题：滑动距离的计算、滑动轨迹模拟、模拟滑动 **
复制代码1.滑动距离计算通过抓包获取验证码发现，此验证码会返回如下两张图片： 针对可获取到的图片信息，要计算滑块滑动距离，可以采用OpenC
