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Python和OpenCV实现滑块验证码识别
在当今的网络环境中，滑块验证码已经成为保护网站的有效手段。对于一名初学者来说，学习使用Python和OpenCV来识别滑块验证码是一个很好的入门项目。本文将详细介绍如何实现这一目标，流程分为几个步骤，同时提供必要的代码及注释，帮助你理解每一步的实现逻辑。
## 流程概述
首先，让我们看看实现这个功能的流程。以下是清晰的步骤展示：
| 步
一、简述：最近无聊想搞一下极验的滑块验证码js代码耗时又耗力出现版本更新可能以前的所有努力都要推翻重做，不够通用性，最后还是选用selenium + PIL 来实现滑块验证码的
期间也翻阅过很多文章,大多都已经失效，并且缺口位置查找和模拟滑动轨迹成功率很低，很难应用到实际开发项目中，本次是针对最新版本的极验滑块验证码进行二、项目环境大致需要用到以下模块各位看观请提前准备好: python3.
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2024-05-13 18:37:29
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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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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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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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最新更新 07/31/22修复了系统用户名和路径名包含中文时授权失败的情况新增了pytorch环境完整性检查（不少用户首次启动安装环境过慢就以为卡死关掉了导致torch运行时不完整）近几年，滑块验证码几乎已经普及成为最常用的反爬手段，每个爬虫工程师招聘的必备技能，相较于传统的思路，目前主流的方案应该有两种，一种是使用OpenCV的模板匹配，另一种是Yolo这类的目标检测框架来训练。虽然可行，但是前
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2023-12-07 16:56:45
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验证码识别是一个适合入门机器学习的项目，之前用knn 做过一个很简单的，这次用svm来实现。svm直接用了开源的库libsvm。验证码选的比较简单，代码也写得略乱，大家看看就好。 1. 爬取验证码图片1 import urllib
2 from urllib import request
3
4
5 def download_pics(pic_name):
6 ur
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2024-06-04 09:59:22
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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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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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# 实现Python训练验证码的步骤
在这里我将向你介绍如何使用Python实现训练验证码的过程。首先，让我们来看一下整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 构建模型 |
| 3 | 编译模型 |
| 4 | 训练模型 |
| 5 | 评估模型 |
| 6 | 使用模型 |
### 1. 数据准备
在这一步，我们需要准
原创
2024-06-09 03:40:08
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1. 功能介绍利用jTessBoxEditor工具进行Tesseract3.02.02样本训练，提高验证码识别需求是对某个网站的验证码进行样本训练，形成自己的语言库，来提高验证码识别率。2. 环境准备关于tesseract样本训练有一个官方流程说明， https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/TrainingTesseract#run
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2024-09-26 14:51:58
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图片打码 1.项目git地址 https://github.com/kerlomz/captcha_trainer 2.安装模块 pip install -r requirements.txt 3.创建项目 python make_dataset.py img_test #这时候会报错 4.添加配置 ...
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2021-05-20 12:03:00
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图片打码 1.项目git地址 https://github.com/kerlomz/captcha_trainer 2.安装模块 pip install -r requirements.txt 3.创建项目 python make_dataset.py img_test #这时候会报错 4.添加配置
原创
2021-06-04 15:43:57
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原创
2022-10-13 17:58:53
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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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在针对一个网站的RPA技术中，验证码识别也是一个很常见的需要解决的问题。如下图所示的验证码：前面在我的博客中所讲的内容是单标签多分类，例如一个手写数字图片，分出10类，得到这个图片表示的1个字符信息，而验证码一般是多个字符，每一个字符均有多个类别，因此验证码识别的问题就属于多标签多分类问题，在这里不能用之前识别手写数字的方法来进行验证码识别。 本文的开发环境如下： tensorflow 2.5.0
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2024-07-29 22:34:41
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谷歌Captcha图形验证码实战1.为什么要进行图形验证码开发？验证码开发是为了防止 短信-邮箱轰炸机手机短信轰炸机是批量、循环给手机无限发送各种网站的注册验证码短信的方法。
原理：
很多人都用手机注册一些网站的验证了，比如手机验证码。先填手机号，然后发一条验证码过去，输入验证码，完成验证，注册成功。
* 寻找大量肉鸡网站，寻找发送验证码的请求接口
* 如果找不到接口，也可以使用自动化UI工
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2023-07-10 15:20:53
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