UI自动化测试时，需要对验证码进行识别处理，有很多方式，每种方式都有自己的特点，以下是一些常用处理方法，仅供参考。01 去掉验证码从自动化的本质上来讲，主要是提升测试效率等，但是为了去研究验证码以及提升验证码的识别效率，是需要投入比较大的时间的；去掉验证码无疑是最简单的方式，而且对于开发而言这样做，工作量也不是很大；但是建议在测试环境使用，生产环境禁用，因为存在安全问题。02 设置万能
# 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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# 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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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=
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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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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处理前图像：
处理后图像
代码
#coding:utf8
import os
from PIL import Image,ImageDraw,ImageFile
import numpy
import pytesseract
import cv2
import imagehash
class pictureIdenti:
# 点降噪
def clearNo
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2018-09-25 16:32:00
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1OpenCvSharp4初探2告别EmguCV！OpenCvSharp3 初探
原创
2021-08-30 10:40:16
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在C#中使用OpenCV（使用OpenCVSharp）
1、什么是OpenCVSharp
为了解决在Csharp下编写OpenCV程序的问题，我做过比较深入的研究,并且实现了高效可用的方法（GOCW）；这几天在搜集资料的时候，偶尔看见了Op
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2024-03-19 00:04:10
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从本节起，我们开始尝试做一下车牌识别中的算法部分。从上一节的基本框架图中，可以看到，要想做车牌识别，第一步还是要知道车牌在图片中的位置！ 所以，万里长征第一步，我们先从车牌定位开始吧。车牌定位寻找车牌对于人脑来说真是小事一桩，这也是经过千锤百炼的结果。但是对于计算机来说可能就没有这么简单了。我们先来看看在物理世界什么是车牌，以及他们有什么特征。我们以中国车牌为例，车牌的种类也是繁杂得很。从汽车类
ps:如果你的win7是64位的，直接也装32就可以了，程序跑的时候在32位下，不然在vs还得换配置器，麻烦 opencv 的下载地址：https://opencv.org/releases.html1.下载完之后如下2.双击解压它，会选择解压目录，这里选择的是：D:\linzhuang\opencv_2.4.9，解压之后为：3. 配置系统环境变量：计算机 > 属性 >&nb
一、core组件入门1.1 ellipse()函数//-------------------------------【DrawEllipse( )函数】--------------------------------
// 描述：自定义的绘制函数，实现了绘制不同角度、相同尺寸的椭圆
//-------------------------------------------------------
在抓取网站过程中难免碰到图片验证码的问题，要想识别验证码，可以采取机器学习的相关算法，如svm，knn，卷积神经网络等来识别破解验证码，今天我来分享一个能极大提高验证码识别率的操作，去除验证码中的噪点。下面是去噪前和去噪后的效果对比图 ---------->代码如下# -*- coding: utf-8 -*-from PIL import Imageimport n...
原创
2021-11-18 15:40:26
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OpencvSharp基础图像操作一、读取图像基础函数: Cv2.ImRead(string path, ImreadModes flags)
功能描述: 从文件中读取图像。参数类型:
path (string): 图像文件的路径。
flags (ImreadModes): 读取图像的标志，例如ImreadModes.Color表示以彩色模式读取图像。返回对象: Mat (图像矩阵)操作实例:M
前言以下为camshift目标跟踪的代码代码#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
//HSV
int smin = 30;
int smax = 255;
int vmin = 40;
int vmax = 255;
//calc
今天我们来介绍一下如何使用（opencv/python）来实现OCR处理银行票据。文末有代码和相关文档下载！在第一部分中，我们将讨论两个主题：1. 首先，我们将了解MICR E-13B字体，美国，英国，加拿大等国家用于支票上都是使用的这种字体。2. 其次，我们将讨论如何从MICR E-13B参考图像中提取数字和符号。这将使我们
opencv的命名空间#include<opencv2\core\core.hpp>
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
using namespace cv;图像的载入：imread()函数Mat imread(const string& filename,int flag=1);(1) 第一个参数，const string
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2024-09-03 11:01:02
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OpenCV使用trackBar一、学习目标二、了解trackBar三、使用实例（调整图像对比度和亮度） 一、学习目标了解并学会使用trackBar应用trackBar实例调整图像的对比度和亮度二、了解trackBar在图像处理的教程中，我们经常会涉及到某个参数的调整，从而使图像算法具有不同的效果，调参是图像处理中很重要的一门艺术。为了更方便地和用户进行交互，使得参数的调整和结果的显示更为灵活，
1. 什么是斑点斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域。在实际地图中，往往存在着大量这样的斑点，如一颗树是一个斑点，一块草地是一个斑点，一栋房子也可以是一个斑点。由于斑点代表的是一个区域，相比单纯的角点，它的稳定性要好，抗噪声能力要强，所以它在图像配准上扮演了很重要的角色。同时有时图像中的斑点也是我们关心的区域，比如在医学与生物领域，我们需要从一些X光照片或细胞显微照片中提取一些具有特殊意义的
文章目录1 前言2 算法设计流程2.1 颜色空间转换2.2 边缘切割2.3 模板匹配2.4 卡号识别3 银行卡字符定位 - 算法实现4 字符分割5 银行卡数字识别简化流程最后 1 前言? 今天学长向大家分享一个毕业设计项目? 毕业设计 基于opencv的银行卡识别?学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分项目运行效果：
毕业设计 机器视觉opencv
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2024-10-28 22:16:10
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