PLC通信网络的辐射，由通信线路感应引入干扰。辐射干扰与现场设备布置及设备所产生的电磁场大小特别是频率有关，一般通过设置屏蔽电缆和
PLC局部屏蔽及高压泄放元件进行保护
2．来自系统外引线的干扰。主要通过电源和信号线引入，通常称为传导干扰。这种干扰在我国工业现场较为严重，主要有下面三类：
&
在C语言中，可以通过调用lua_register或者luaL_newlib将C函数注册到lua环境，供lua脚本使用。同样道理，C语言也可以通过lua API调用lua函数。具体例子：
1. #include <lua.h>
2. #include <lauxlib.h>
3.
4. #include <stdlib.h> /* For function ex
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2023-06-09 19:50:03
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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
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
1> xcode中,AppController.mm,.mm文件是为了调起来系统的c++/oc混合编译器clang++; 2> lua基本语法：--1. 前天参加了一个面试,被问到lua的.和:的区别,表示出了lua这个名字其它一概不知,因此回来补一下; . 和: 符号用于函数调用,因此先学习一下lu
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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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: &
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
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，
# Python验证码干扰线的生成
在网站注册、登录、支付等操作中，验证码通常被用来防止恶意攻击。验证码是一种用户验证机制，通过让用户识别和输入验证码来确认用户的身份。在很多情况下，为了增加验证码的难度，会在验证码图片上添加干扰线，以防止自动化程序破解验证码。
Python是一种流行的编程语言，可以用来生成验证码以及验证码上的干扰线。本文将介绍如何使用Python生成验证码，并添加干扰线。
1、如何设前景/背景的分界值 UnCodebase类中有一个GetPicValidByValue( int dgGrayValue) 函数，可以得到前景的有效区域，常有人问我前景/背景的分界值dgGrayValue是如何确定的（常用的是灰度128）。这个值的获取是有数学算法，叫最大类间方差法，即图像的前后景的平方差为最大时的值就是我们关心的
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
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
输入图片，具有干扰线和噪点，且文字规则排布,例如，输出结果[1,0,9,2]一:图片初步处理利用阈值处理消掉干扰线，判断每个点周围的灰度值分布来消除噪点，获得比较干净的图片，处理结果阈值处理:设定一个阈值G,当图片转为灰度图后,如果该点的灰度值小于阈值则为白色,大于阈值则为黑色降噪处理:比较该点与周围八个点灰度值,如果相等数量若低于设定数量N,则判定该点为噪点"""
验证码二值化和降噪
参考自
"
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
# -*- coding: utf-8 -*- # python version 3.6.4 import cv2 import numpy as np import copy def RGB2HSI(rgb_img): """ 这是将RGB彩色图像转化为HSI图像的函数 :param rgm_im
原创
2021-11-29 11:25:46
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# Python验证码去除干扰
## 介绍
验证码（Captcha）是为了确认用户是真人而设计的一种人机识别技术。在互联网广泛应用的同时，验证码也成为了信息爬取和自动化攻击的障碍。为了提高自动化识别验证码的难度，开发者通常会在验证码图片上添加一些干扰元素，如噪点、干扰线等，以增加机器识别的困难度。但是，这些干扰元素也会给真实用户带来不便。
本文将介绍如何使用Python去除验证码图片中的干扰元
原创
2023-09-08 04:10:24
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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
简介爬虫在抓网站数据时，不可避免要和验证码做长久斗争。当然能绕过最好，但是总有绕不过的验证码，此时，对于简单的可以尝试破解，有难度的对接打码平台。现在验证码多种多样，点选，滑动，英文字母组合等，接下来简单的聊一聊英文字母组合中的这两种验证码的破解。 流程识别英文字母组合验证码的一般步骤通常是
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
