##实现数字或字母，数字混合验证码1.首先定义验证码的背景图片<?php
session_start();//开启session;
$image=imagecreatetruecolor(100, 30);//生成一张长100，高30的背景(默认颜色是黑色)
$bgcolor=imagecolorallocate($image, 255, 255, 255);//把背景定义白色
ima
转载
2024-07-05 07:59:04
177阅读
# Java 识别数字验证码的科普
在现代互联网环境中，验证码（全称“完全自动化的公共图灵测试”）广泛应用于防止机器人自动操作，例如在注册、登录和发表评论时。数字验证码通常采用图形化的方式呈现出一串数字，而用户需要输入这些数字以验证身份。本文将探讨如何使用 Java 来识别数字验证码，并给出具体的代码示例。
## 1. 验证码的基本原理
验证码的生成通常是通过随机数生成技术，将一组随机数生成
原创
2024-08-12 05:53:45
191阅读
作者：roy1.写爬虫有一个绕不过去的问题就是验证码，现在验证码分类大概有4种：1. 图像类2. 滑动类3. 点击类4. 语音类今天先来看看图像类，这类验证码大多是数字、字母的组合，国内也有使用汉字的。在这个基础上增加噪点、干扰线、变形、重叠、不同字体颜色等方法来增加识别难度。相应的，验证码识别大体可以分为下面几个步骤：1. 灰度处理2. 增加对比度(可选)3. 二值化4. 降噪5. 倾斜校正分割
转载
2024-05-20 15:52:27
668阅读
数字验证码很多地方都会用到，本文主要是针对 那些比较规范的验证码的识别,何谓规范?规范就是数字的大小几乎一致,颜色对比度挺高,没什么干扰线.识别的依据就是最最最基础的办法,比对,先取样,保 存成字模,再用字模去和将要识别的图片进行比较,取最接近的那个结果.不过在比较之前必须得到图片里面的数据提取出来并适当地去除一些干扰. 下面就是识别部份的代码: /*
* ImageCode.ja
转载
2024-02-02 14:09:58
24阅读
学习目的：熟悉java类集与IO流操作，熟悉图像基本知识 可识别的图形： 思路：这个验证码比较规则，数字都是显示在固定的区域，数字也无粘连，实现步骤如下 1.对图像进行分割，分割成一个图像显示一个数字 2.对每个图像进行灰化处理，就是设置一个阈值将他们变成黑白图片 3.建立一个标准的数字图像库 4.将每个被分割的小图片与标准库比较，像素点重合最多的就是该数字下面是简单界面 识别界面： 截取关键源
转载
2023-08-14 20:11:31
74阅读
本文实例讲述了java基于正则提取字符串中的数字功能。分享给大家供大家参考，具体如下：
使用Java正则可以很方便的从字符串中提取符合条件的内容。
转载
2023-06-10 09:13:17
173阅读
之前在做数据核对部分工作，需要获取厂商的数据，有的厂商提供了api，可以直接通过api拿到数据；有的就没api，这部分，只能去它们后台获取了，那就需要爬虫，但是，过程中，又碰到登陆的验证码。这里记录一下识别验证码的过程。使用tess4j1.下载tessdata和训练语言包 在tessract的github直接下载即可，下载地址戳我(只需要项目的 tessdata文件夹 )。这里，我下载后放在
转载
2023-06-02 00:40:16
902阅读
点赞
1评论
# 如何使用Java实现数字运算验证码识别
## 1. 介绍
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Java实现数字运算验证码识别。首先，我会列出整个流程的步骤，并使用表格展示。然后，我会详细说明每一步需要做什么，包括需要使用的代码以及代码的注释。
## 2. 流程步骤
```mermaid
gantt
title Java实现数字运算验证码识别流程
dateFormat YYY
原创
2024-03-12 04:27:37
132阅读
# Python 识别数字验证码
在现代的互联网应用中，验证码的使用变得无处不在。验证码（Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart）主要用于区分人类用户与自动化程序，它是一种重要的安全措施。然而，对于使用 Python 的程序员来说，如何识别这些验证码也是一个亟待解决的问题。本文将介绍一种
原创
2024-09-11 07:44:18
166阅读
# Python识别数字验证码的流程与实现
在当今的互联网环境中，数字验证码被广泛应用于用户注册、登录等场景。为了帮助你理解如何使用Python识别数字验证码，下面我们将通过一系列步骤进行说明。
## 整体流程
下面是实现验证码识别的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 收集验证码样本 | 收集并保存一组包含各种数字验证码的图片 |
| 2. 预处理
原创
2024-09-10 07:03:11
55阅读
# Java识别数字验证码
## 引言
在互联网时代，验证码成为了用户与网站之间进行交互的一种重要手段。而数字验证码是验证码的一种常见形式。在自动化测试、爬虫开发等场景中，我们经常需要用到验证码的自动识别。本文将介绍如何使用Java语言来识别数字验证码，并提供代码示例。
## 识别流程
识别数字验证码的一般流程如下：
1. 获取验证码图片
2. 图片预处理
3. 使用机器学习算法进行训练
原创
2024-01-23 06:04:49
98阅读
自动识别验证码是网络爬虫和数据采集工作中的一项关键任务。有时，网站为了防止机器人访问会设置验证码，这给爬虫工作者带来了一定的挑战。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Java编程语言创建一个验证码识别工具，以便自动解决这个问题。步骤1：导入所需的库和依赖首先，我们需要确保计算机上安装了Java开发环境（JDK）。然后，我们可以使用Maven构建工具来管理我们的项目依赖。 import org.apac
转载
2024-07-12 16:50:10
119阅读
Java 验证码识别库 Tess4j 学习
【在用java的Jsoup做爬虫爬取数据时遇到了验证码识别的问题（基于maven），找了网上挺多的资料，发现Tess4j可以自动识别验证码，在这里简单记录下学习过程及遇到的一些问题。】 步骤：把tessreact项目里面的tessdata文件夹提取出来放在某个位置：https://github.com/tesseract-ocr/
转载
2023-09-09 23:19:32
166阅读
http://libo521.blog.ccidnet.com/blog/ccid/do_showone/tid_62316.html#72277 下面的程序是我根据别人的修改的 具体地址我也不清楚,不是原创 :) 标明下 呵呵 以免误会import java.awt.*;import java.awt.image.*;import javax.imageio.*;import java....
转载
2006-09-19 14:06:00
61阅读
2评论
最近在折腾验证码识别。最终的脚本的识别率在92%左右，9000张验证码大概能识别出八千三四百张左右。好吧，其实是验证码太简单。下面就是要识别的验证码。我主要用的是Python中的PIL库。首先进行二值化处理。由于图片中的噪点颜色比较浅，所以可以设定一个阈值直接过滤掉。这里我设置的阈值是150，像素大于150的赋值为1，小于的赋为0.def set_table(a):
table = []
for
更新后代码下载链接在此！！！ 点我下载 本文针对OpenCv入门人士。由于我也不是专门做图像的，仅仅是为了完毕一次模式识别的小作业。主要完毕的功能就是自己主动识别图片中的数字。图片包含正常图片，有划痕图像和有噪点图像。分别例如以下先上图。看识别效果！ 接下来開始来点干货了：opencv的安装与配置：这个要是展开讲能够再写一篇博文了，我当时什么都不会配个opencv麻烦死了，
# 如何使用Python识别数字加减验证码
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Python实现数字加减验证码的识别。在本文中，我将首先介绍整个流程的步骤，并列出每一步需要做的事情以及相应的代码。希望这篇文章可以帮助你快速入门并掌握这一技能。
## 步骤及代码示例
### 步骤1：准备验证码图片
首先，我们需要准备一些包含数字加减验证码的图片作为训练集和测试集。
###
原创
2024-06-07 06:48:51
103阅读
经常有站长说使用 WordPress 建站会收到很多垃圾评论和担心被人暴力破解后台登录，我们除了可以添加反垃圾评论功能，安装防暴力破解插件之外，其实我们也是可以在后台登录页面、前台评论表单、注册表单和找回密码表单中添加验证码来防止这些垃圾机器人以增加安全性，这里推荐一款支持中文设置的字母+数字的图形验证码插件Captcha Code。图形验证码插件 Captcha Code 安装及使用1、登录 W
转载
2023-12-06 20:24:22
58阅读
我的环境：win7 32bitpython3.7PyCharm 2018 社区版Chrome 75.0.3770.142（正式版本） （32 位） 主旨思想就是利用OCR技术将图片中的数字、字母、汉字等识别出来 “OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备
CAPTCHA 简介CAPTCHA （(/kæp.tʃə/ ，"Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart" 的缩写）是一种 挑战-响应 测试，用于计算以确定用户是否是人类。该术语由 Luis von Ahn，Manuel Blum，Nicholas J. Hopper 和 John Lang
