验证码开发过程中的3个误区： 1、 背景干扰：干扰线、干扰点、干扰图，基本没有，程序很容易通过高亮度调节去除掉。2、 字符旋转：破解机器人通过数次学习、旋转之后，能够得到90%以上的正确识别率，采用常规字体，能够得到接近100%的识别。3、 随机间距：基本没用，采用提取高亮度之后，采用图片切割的方法，很容易就将随机间距消灭掉。 防止被破解：1
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2024-08-09 17:02:45
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一.认识验证码图片 下面提供几种163相册的验证码图片样例: &
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2023-12-29 21:35:34
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作者: ubunoon 目前不少系统的验证码做得越来越复杂，人眼都难以识别，尤其是QQ之类的验证码，想要识别，太难了。 现在有这样一个验证码： 一般的验证码识别，都是先进行前处理，然后分割，在进行识别。这个验证码没有其他噪音，但存在一条横穿的曲线干扰，并且验证码中字体是粘连在一起的。 如果不将干扰曲线去除，那么整个识别将会受到一定的影响，为此，先要去掉这条曲线，
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2024-01-09 16:20:01
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Photo from Unsplash目前，很多网站为了防止爬虫肆意模拟浏览器登录，采用增加验证码的方式来拦截爬虫。验证码的形式有多种，最常见的就是图片验证码。其他验证码的形式有音频验证码，滑动验证码等。图片验证码越来越高级，识别难度也大幅提高，就算人为输入也经常会输错。本文主要讲解识别弱图片验证码。1 图片验证码强度图片验证码主要采用加干扰线、字符粘连、字符扭曲方式来增强识别难度。加干扰线加干扰
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2024-03-29 10:24:00
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opencv识别微信登录滑动验证目标位置目标识别微信登录新账号，需要拖动滑块验证时，目标块相对于图片的位置前提相关信息:滑块与目标位置的距离是随机的，且在一定范围内，设其最大最小值为[min, max]滑块滑到距离目标左右10个单位的误差内也可以通过验证每次的滑块验证码有三次重试的机会，如果三次验证不过，微信会自动换验证码可以无限次数刷新验证码应用机器学习应该能达到出色的识别率，但考虑到时间+学习
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2024-03-13 10:13:48
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需要模拟精灵v7.15 下载：http://www.yhhe.net/bbs/dispbbs.asp?boardID=4&ID=2851&page=1模拟精灵识别验证码的能用是强大的，一个函数即可以去除杂色杂点，但是有时候验证码中有大量的干扰线，并且位置随机变动的太历害，这时候我们在处理验证码以前首先去除这些干扰线并准确的去除背景提取字符．下面是一个模拟精灵初步处理后的
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2024-06-15 10:18:50
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验证码识别的学习与讨论，现在卡住了，希望大神给个方向 代码很搓，就是实验，Delphi我也不是很熟。（一） 去干扰线首先，验证码图片是这样子的，28像素高。100像素宽，有干扰线(还与文字同色的)，干扰点。随机颜色，随机旋转角度首先，我尝试去干扰线，通过函数的形式计算破坏红色数字的完整性，我采用遍历单列，如果列里有只有2个红色像素点的话，就变成白色去除红色 判断颜色我使用的是RGB中R的
预处理：1.二值化：是图片变成只有0和255像素值得黑白图片2.膨胀：胖一圈3.腐蚀：瘦一圈 去燥：1.噪点： 直接判断周围8个点有没有像素，没有就置为白2.噪线：（和背景颜色不一样的噪线）用颜色不一样这点做文章，eg.噪线是绿色，验证码是黑色，则因为黑色的RGB值相差不大，但是绿色的G值比R,B值都大，所以很容易就可以去除3.噪线：（和背景颜色差不多一样的噪线）但是噪线的所有像素点的R
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2024-02-07 11:07:29
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一、验证码识别的概念机器识别图片主要的三个步骤为消去背景、切割字符、识别字符。而现有的字符验证码也针对这三个方面来设计强壮的验证码。以下简图帮助大家理解验证码识别的流程： 二、处理流程其中最为关键的就是好图像处理这一步了。图像处理功能模块包括图像的灰度化、二值化、离散噪声点的去除、倾斜度校正、字符的切割、图像的归一化等图像处理技术 。1、 图像的灰度化 由于 256 色的位图的调色板内容比较复杂
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2023-10-11 09:33:02
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这个项目是在研一下学期的时候导师给我们的分配的一个项目，虽然叫做扔垃圾行为识别，但这个东西是一通百通的，我更愿意叫它行为识别或者动作识别。项目过程在刚开始这个项目的时候导师说了一个解决方案就是使用图片分类器去解决这个问题（这里已经开始埋下了一个坑），所以我就想着把视频中那些扔垃圾的帧截取成图片保存下来打上标签再拿到yolov5中去训练，但是视频太长了，总共的帧保守估计也有几十万帧了人工去挑选的话实
# Python去除验证码干扰线
## 简介
在进行验证码识别的过程中，干扰线是常见的一种干扰元素。为了提高验证码识别的准确性，我们需要移除这些干扰线。本文将介绍如何使用Python来去除验证码中的干扰线。
## 流程概述
下面是整个去除干扰线的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 加载验证码图像 |
| 2 | 将图像转换为灰度图像 |
| 3 | 对
原创
2023-07-14 03:43:00
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## Python去除验证码干扰线
在网络应用中，验证码是一种常见的安全措施，用于验证用户是否为真实用户而不是自动化程序。验证码通常由数字、字母或者图像组成，以一定的方式展示给用户，并要求用户根据展示内容进行输入。然而，有些验证码会在展示的过程中加入干扰线，以增加识别的难度。本文将介绍如何使用Python去除验证码中的干扰线。
### 验证码干扰线的影响
验证码干扰线是一种常用的干扰手段，它
原创
2023-10-30 06:06:31
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对于验证码叙述，可以见上文我们身边的验证码技术。其中我们得知验证码识别流程如下图第一个主要步骤是数据预处理。例子一般的国内的验证都比较喜欢加上噪点，再加上一些干扰线，来扰乱视线。但是这些噪声，对于计算机识别程序来说，基本上没起到什么干扰。我们来看看下面的验证码，这个是随机选择的15张验证码。左边为原图，右边的为处理过的图片。其中干扰线我们识别出来后用红色将其标记，噪点标红看不清楚我就直接去掉了。这
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2023-11-26 19:11:52
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做一个简单的Web图形验证码先来说说为什么会有验证码这么个反人类的玩意 每次输入验证码 365°的都是错误 然后重新输入 随着时间的推移 验证码这玩意 越来越高级越来越难 某班的验证码还是汉字 简直了 但是呢 深处互联网时代 这个验证码可以说说 必不可少的 怎么说呢 举个简单的 ? 现在有一个系统需要登录登出 那注册也是必不可少的吧 如果现在注册没有验证码 那注册账号 就显得简单多了 那么问题来了
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2024-05-09 13:35:16
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简单验证码的识别基本步骤：灰度读取、二值化、分割、CNN训练识别加入干扰线的验证码识别：若干扰线的颜色和字符不同，则直接将颜色不一致的线条所在像素修改为背景色若干扰线的颜色和字符相同，考虑干扰线的粗细和字符粗细比较若干扰线较细，可以通过这两种方法去掉：若干扰线较粗，则可以类似第一种方法，计算干扰线附近像素点的数目，大于某个阈值就确定为干扰线的部分若干扰线和字符颜色一致，大小相差不多，目前还没想出什
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2023-12-12 16:12:22
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预处理：1.二值化：是图片变成只有0和255像素值得黑白图片2.膨胀：胖一圈3.腐蚀：瘦一圈 去燥：1.噪点： 直接判断周围8个点有没有像素，没有就置为白2.噪线：（和背景颜色不一样的噪线）用颜色不一样这点做文章，eg.噪线是绿色，验证码是黑色，则因为黑色的RGB值相差不大，但是绿色的G值比R,B值都大，所以很容易就可以去除3.噪线：（和背景颜色差不多一样的噪线）但是噪线的所有像素点的R
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2024-05-24 22:50:29
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[在上一篇文章中，我们使用sklearn对验证码进行了识别，为了提高识别率，今天来进行进一步优化。 观察验证码后，发现还可以对其进行旋转处理，这个验证码旋转角度在-30～30一、验证码识别的概念机器识别图片主要的三个步骤为消去背景、切割字符、识别字符。而现有的字符验证码也针对这三个方面来设计强壮的验证码。以下简图帮助大家理解验证码识别的流程：二、处理流程其中最为关键的就是好图像处理这一步了。图像处
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2023-10-28 11:28:24
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python opencv验证码识别
示例图片 ： 主要应用原理为：11、先识别出图片中每个像素的数量 例如 红色在200左右2、将红色的像素单独提出来 这样起到去除噪点的作用3、分割图片并保存 4、识别图片 具体代码如下：1 # coding=utf
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2023-10-17 16:46:51
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这是第三篇，也是该系列的最后一篇，先看样图。图1 样图看到上面这张图，最头疼的就是那两条一横一竖两条干扰线了，前前后后想了很久，最后有了想法。1. 干扰线识别对于这两条干扰线，关键就是怎么看待这两条线了，用什么样的办法进行去进行建模，用来"逼近"这两条线。在观察了很多样本之后，得出下面的结论：干扰线本身可以看作是一个连续函数的图像，可以这么做的理由是一条干扰线是一个整体，并且大多是手工造成或者由随
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2023-09-14 16:34:11
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这是第三篇，也是该系列的最后一篇，先看样图。图1 样图看到上面这张图，最头疼的就是那两条一横一竖两条干扰线了，前前后后想了很久，最后有了想法。1. 干扰线识别对于这两条干扰线，关键就是怎么看待这两条线了，用什么样的办法进行去进行建模，用来"逼近"这两条线。在观察了很多样本之后，得出下面的结论：干扰线本身可以看作是一个连续函数的图像，可以这么做的理由是一条干扰线是一个整体，并且大多是手工造成或者由随
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2024-01-03 10:35:16
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