最新更新 07/31/22修复了系统用户名和路径名包含中文时授权失败的情况新增了pytorch环境完整性检查（不少用户首次启动安装环境过慢就以为卡死关掉了导致torch运行时不完整）近几年，滑块验证码几乎已经普及成为最常用的反爬手段，每个爬虫工程师招聘的必备技能，相较于传统的思路，目前主流的方案应该有两种，一种是使用OpenCV的模板匹配，另一种是Yolo这类的目标检测框架来训练。虽然可行，但是前
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2023-12-07 16:56:45
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背景：我们训练好的模型，validate只显示相应的validate的结果。我们需要深入代码底层，看到模型数据集上的表现并且打印出相应的数据集结果。目录一、加载并验证模型1.1 加载模型1.2 核心语句更改1.3 创建新的文件二、直接validate2.1 learn基础上更改2.2 validate三、预测结果3.1 on_forward函数前馈运算3.2 模型预测3.3 输出四、结果转为np4
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2024-04-17 19:59:02
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前言这几天主要在熟悉pyTorch，俗话说：“人生苦短，我用pyTorch”，在从TensorFlow转到pytorch之后，除了“爽”以外，我实在找不到其他形容词，简洁的语法，明了的封装，加上大大降低的debug难度，我从此入了pyTorch的坑。为了熟悉pyTorch，我最近做了几个小项目，今天分享给大家的是一个非常有用的入门级项目——验证码识别。源代码：前期准备core i7 的笔记本一个
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2023-09-06 15:07:14
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本项目介绍利用深度学习技术（tensorflow），来识别验证码（4位验证码，具体的验证码的长度可以自己生成，可以在自己进行训练）【项目的源代码在下面会给出github地址，在git下载即可（模型要自己训练，模型文件较大，这里不上传）】验证码也是根据系统程序自己进行生成，然后用这些作为 训练集，然后进行训练，保存模型，对测试集进行测试，确定训练模型的准确度首先就是测试集的生成
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2023-11-27 21:41:35
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文章目录1 什么是孪生神经网络2 主干网络3 比较网络4 数据集格式5 训练模型——学习代码train.py5.1 引入依赖包5.2 把训练好的权重放到文件夹中5.3 从预训练权重开始训练 1 什么是孪生神经网络不要被名字误导，孪生和双胞胎没什么关系…简单来说，孪生神经网络（Siamese network）就是“连体的神经网络”，神经网络的“连体”是通过共享权值来实现的，如下图所示。 （突然想
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2023-10-03 15:04:14
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前言这几天主要在熟悉pyTorch，俗话说：“人生苦短，我用pyTorch”，在从TensorFlow转到pytorch之后，除了“爽”以外，我实在找不到其他形容词，简洁的语法，明了的封装，加上大大降低的debug难度，我从此入了pyTorch的坑。为了熟悉pyTorch，我最近做了几个小项目，今天分享给大家的是一个非常有用的入门级项目——验证码识别。源代码： braveryC
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2023-12-28 06:37:59
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验证码识别是一个适合入门机器学习的项目，之前用knn 做过一个很简单的，这次用svm来实现。svm直接用了开源的库libsvm。验证码选的比较简单，代码也写得略乱，大家看看就好。 1. 爬取验证码图片1 import urllib
2 from urllib import request
3
4
5 def download_pics(pic_name):
6 ur
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2024-06-04 09:59:22
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图片打码 1.项目git地址 https://github.com/kerlomz/captcha_trainer 2.安装模块 pip install -r requirements.txt 3.创建项目 python make_dataset.py img_test #这时候会报错 4.添加配置 ...
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2021-05-20 12:03:00
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今天用opencv中的traincascade+LBP的方法去检测行驶证中的“所有人”字段。 用这个方法去检测，最主要的是准备好充分的正样本和负样本。标记正样本通过标记工具标记了1000张行驶证图片，记录下每张图片中的"所有人"字段出现的位置。在这过程中，有2个小技巧，第一就是在标记的时候，在原图上用小黑块把原图上用鼠标标记的矩形框覆盖，即把“所有人”字段遮住，存到负样本目录下，生成一张负样本。第
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2024-09-30 13:59:36
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图片打码 1.项目git地址 https://github.com/kerlomz/captcha_trainer 2.安装模块 pip install -r requirements.txt 3.创建项目 python make_dataset.py img_test #这时候会报错 4.添加配置
原创
2021-06-04 15:43:57
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原创
2022-10-13 17:58:53
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# 实现Python训练验证码的步骤
在这里我将向你介绍如何使用Python实现训练验证码的过程。首先，让我们来看一下整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 构建模型 |
| 3 | 编译模型 |
| 4 | 训练模型 |
| 5 | 评估模型 |
| 6 | 使用模型 |
### 1. 数据准备
在这一步，我们需要准
原创
2024-06-09 03:40:08
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1. 功能介绍利用jTessBoxEditor工具进行Tesseract3.02.02样本训练，提高验证码识别需求是对某个网站的验证码进行样本训练，形成自己的语言库，来提高验证码识别率。2. 环境准备关于tesseract样本训练有一个官方流程说明， https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/TrainingTesseract#run
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2024-09-26 14:51:58
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使用Pytorch识别字符验证码之前已经学习过利用Keras搭建神经网络模型来识别字符验证码，相关的文章：字符验证码识别之数据预处理 涉及图像预处理和标签处理等操作字符验证码识别之模型构建 涉及模型构建以及训练过程。近期又学习了pytorch实现卷积神经网络相关的技术，正好遇到一个验证码识别的需求，所以尝试使用pytorch来实现。数据预处理要训练的验证码如下所示:其为中文汉字的简单运算，实际上仅
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2024-04-03 13:50:52
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大型网站类目目录的数量很大，一般都无法进行手动标记，所以理解大型目录的内容对在线业务来说是一个重大挑战，并且这使得对于新产品发现就变得非常困难，但这个问题可以通过使用自监督神经网络模型来解决。在过去我们一直使用人工在系统中进行产品的标记，这样的确可以解决问题但是却耗费了很多人力的成本。如果能够创建一种机器学习为基础的通用的方式，在语义上自动的关联产品，并深入了解现有的目录内容，就可以将产品推荐、搜
SiamRPN论文学习笔记（上）引言SiamRPN的网络结构孪生子网络部分区域候选子网络部分RPN的诞生区域候选子网络训练阶段两阶段训练anchors尺寸设置分类分支中anchors正负例选取策略损失函数的选取 引言在目标跟踪领域，孪生网络方法与相关滤波方法是最重要、应用最多的两类方法。在我的上一篇文章中，对孪生网络系列开山之作——SiamFC论文中的主要理论知识进行了简要总结。SiamFC的项
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2024-09-05 18:51:11
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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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谷歌Captcha图形验证码实战1.为什么要进行图形验证码开发？验证码开发是为了防止 短信-邮箱轰炸机手机短信轰炸机是批量、循环给手机无限发送各种网站的注册验证码短信的方法。
原理：
很多人都用手机注册一些网站的验证了，比如手机验证码。先填手机号，然后发一条验证码过去，输入验证码，完成验证，注册成功。
* 寻找大量肉鸡网站，寻找发送验证码的请求接口
* 如果找不到接口，也可以使用自动化UI工
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2023-07-10 15:20:53
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common.py生成验证码。
原创
精选
2024-03-06 15:42:29
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# PyTorch验证码识别入门指南
验证码识别是计算机视觉和机器学习领域的一个应用实例。本文将引导你一步步使用PyTorch实现验证码识别。接下来，我们将明确整个流程、每个步骤的具体操作，以及所用代码的解释。
## 整体流程
我们可以将验证码识别的流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 收集并准备数据集 |
| 2 | 数据
原创
2024-09-16 06:25:08
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