1. 需求因为项目需要，需要多次登录某网站抓取信息。所以学习了验证码的一些小知识。文章参考的部分内容。需要程序识别的验证码格式如图所示：，这个图片符合固定大小，固定位置，固定字体，固定颜色的范围，实现起来相对简单。验证码识别基本分四步，图片预处理，分割，训练，识别。为便于演示，我这里分更多的步骤。BTW：如果是形如：的验证码，请参考：如果是形如：的验证码，请参考：如果是形如：的验证码，请参考：更多
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2024-02-26 16:18:11
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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
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2024-04-11 13:10:41
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# Java验证码去噪的方法
在网站注册、登录等操作中，常常需要输入验证码进行验证，以确保用户是真人而不是机器人。但是有时验证码的图片可能存在噪点或干扰线，影响了识别的准确性。本文将介绍如何使用Java进行验证码的去噪处理，提高验证码识别的准确性。
## 验证码的去噪原理
验证码图片通常包含数字、字母等字符，但可能会受到干扰线、噪点等干扰。去噪的主要原理是通过图像处理技术，对验证码图片进行预
原创
2024-05-12 05:14:48
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作者：kerlomz网上关于验证码识别的开源项目众多，但大多是学术型文章或者仅仅是一个测试 demo，那么企业级的验证码识别究竟是怎样的呢？1. 前言网上关于验证么识别的开源项目众多，但大多是学术型文章或者仅仅是一个测试 demo，那么企业级的验证码识别究竟是怎样的呢？前方高能预警，这是一个生产水准的验证码识别项目，笔者可以向你们保证，它一定会是各位所见过的文章中最实用的，你甚至可以不需要懂代码写
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2024-06-19 06:36:05
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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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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
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2024-04-13 13:26:27
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对于类似以下简单的验证码的识别方案：1、234、 1、建库：切割验证码为单个字符，人工标记，比如：A。 2、识别：给一个验证码：切割为单个字符，在库中查询识别。/***
* author:chzeze
* 识别验证码并返回
* train_path 验证码字母图库位置
* 验证码图片缓存位置：Configuration.getProperties("web_save_p
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2023-07-13 22:37:00
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# JavaScript 验证码去噪的探索
验证码广泛应用于在线注册、登录等场景，用于防止恶意机器人自动访问。然而，验证码通常存在噪声，影响用户识别。本文将探讨如何利用 JavaScript 对验证码进行去噪处理，提高其可读性。
## 1. 验证码的基本概念
验证码（Completely Automated Public Turing test to tell Computers and H
原创
2024-10-26 07:20:33
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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
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2023-12-02 21:36:21
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目录梳理思路编写代码总结与提高在本节，我们将使用opencv和playwright这两个库通过QQ空间的滑动验证码。 梳理思路1. 使用playwright打开浏览器，访问qq空间登录页面。2. 点击密码登录。3. 输入账号密码并点击登录。4. 出现滑动验证码图片后，我们就可以获取到验证码背景图以及滑块图片。验证码背景图片通过元素style中的url链接就可以获取到，由于下载保存的是原图
基本思路是使用opencv来把随机生成的字符，和随机生成的线段,放到一个随机生成的图像中去。 虽然没有加复杂的形态学处理，但是目前看起来效果还不错 尝试生成1000张图片，但是最后只有998张，因为有有重复的，被覆盖掉了。 代码如下：import cv2
import numpy as np
line_num = 10
pic_num = 1000
path = "./imgs/"
de
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2023-06-09 00:25:23
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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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文章目录一、生成数字加减验证码二、糊涂工具类生产验证码三、Happy-captcha生产验证码四、easy-captcha生成验证码五、Kcaptcha生成验证码 一、生成数字加减验证码1、工具类：/**
* @Author: Mr.ZJW
* @Date: 2022-04-20 8:59
* @Description: 验证码工具类
*/
@Data
public class Imag
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2023-08-17 01:13:54
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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
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2024-05-10 16:50:20
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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
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2024-08-07 15:04:56
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首先所需要的环境：（我用的是Python2的，可以选择python3，具体遇到的问题自行解决，目前我这边几百万的数据量爬取）环境：
Python 2.7.10
Scrapy Scrapy 1.5.0 第三方库： PyMySQL==0.8.0
Scrapy==1.5.0
pytesseract==0.2.0
pip==10.0.1
Pillow==5.1.0
logger==1.4
bs4=
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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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↓↓↓
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2024-08-07 17:01:57
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一、探讨识别图形验证码可以说是做爬虫的必修课，涉及到计算机图形学，机器学习，机器视觉，人工智能等等高深领域……简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。计算机涉及到的几何图形处理一般有 2维到n维图形处理，边界区分，面积计算，体积计算，扭曲
Python3 识别验证码（opencv-python）一、准备工作使用opencv做图像处理，所以需要安装下面两个库： pip3 install opencv-python
pip3 install numpy 二、识别原理采取一种有监督式学习的方法来识别验证码，包含以下几个步骤：图片处理 - 对图片进行降噪、二值化处理切割图片 - 将图片切割成单个字符并保存人工标注 - 对切割的字符图片进
