之前学习python的时候，想尝试用requests实现自动登陆，但是现在网站登陆都会有验证码保护，主要是为了防止暴力破解，任意用户注册。最近接触深度学习，cnn能够进行图像识别，能够进行验证码识别。主要步骤：1、采样制作样本文件2、根据样本文件类型创建识别模型3、对样本文件分为训练样本和测试样本来训练识别模型4、保存识别模型和验证第一步生成验证码，保存文件为generate_captcha.py
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2023-10-08 14:27:31
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-- coding: utf-8 --“”" @Time : 19-9-20 下午8:12 @Author : lei @Site : @File : captcha_train.py @Software: PyCharm “”"import tensorflow as tf import os定义一个初始化权重的函数def weight_variables(shape): weight = tf
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2023-09-25 13:09:33
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1.生成验证码，由于获取大量验证码较困难，所以即时生成验证码 2.对验证码文本进行one-hot编码 3.送入cnn网络进行训练 4.验证准确率生成的验证码进行了灰度化处理，并进行归一化当验证码长度为1时，经过几百步的更新后准确率就达到百分之八十多 长度为2时，经过8000时准确率约为75% 长度为6时，一万步后准确率约为10% 而且在开始的阶段，准确率为零持续了很长时间（让我一度怀疑哪里弄错了。
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2023-12-01 11:59:01
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前面学过数字识别（单任务），这里基于CNN来实现验证码（多任务的识别） 全部代码见：github(Tensorflow/10多任务学习） 注：本文使用在线生成验证码进行训练，如果需要离线使用TFRECORD方法，见github(Tensorflow/10多任务学习） 一：验证码图片生成 from c
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2020-11-12 16:44:00
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下面是我对验证码识别步骤的分析一、预处理 1、读入一幅图像（彩色），对其进行灰度化 RGB系统中一个颜色值由3个分量组成，这样的图像称为彩色图像，RGB系统称为颜色空间模型。 灰度化的方法有一下几种： g (x,y）=[ R(x,y)+ G(x,y)+ B(x,y)] / 3 g (x,y）= 0.
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2024-05-26 20:31:41
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MATLAB数字验证码识别系统 1 研究背景 验证码（CAPTCHA）是“Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Hunmans Apart”（全自动区分计算机和人类的图灵测试）的缩写，是一种区分当前用户是人类还是计算机的自动程序。在测试中，用户需要根据程序生成的一个问题做出正确的回答，程序据此来判断该用户是人类还
https://github.com/nianxiongdi/deep-laering
原创
2023-03-23 08:53:29
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在python如何生成验证码小节，我们利用 captcha 库做了一个图形验证码产生器，可以产生带 one-hot 标签的图片数据集。本节将基于此数据集，建立一个卷积深度学习网络（CNN），并且训练之，希望可以识别破解此验证码数据集。CNN卷积深度学习网络的结构计划建立 5 层网络，前 3 层为卷积层，第 4、5 层为全连接层。对 4 层隐藏层都进行 dro
captcha_trainer 是基于深度学习的图片验证码的解决方案 - 该项目能够秒杀字符粘连重叠/透视变形/模糊/噪声等各种干扰情况，足以解决市面上绝大多数复杂
原创
2021-07-09 10:06:32
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# 使用CNN识别验证码的流程
## 概述
在这篇文章中，我将指导你如何使用Java和CNN（卷积神经网络）来识别验证码。首先，我们将讨论整个流程，并用表格展示每个步骤。然后，我将逐步引导你执行每个步骤，并提供相应的代码和注释来解释其作用。
## 流程图
```mermaid
journey
title 使用CNN识别验证码的流程
section 步骤1: 数据准备
原创
2023-12-28 09:19:59
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MATLAB实现CNN一般会用到deepLearnToolbox-master。但是根据Git上面的说明，现在已经停止更新了，而且有很多功能也不太能够支持，具体的请大家自习看一看Git中的README。deepLearnToolbox-master是一个深度学习matlab包，里面含有很多机器学习算法，如卷积神经网络CNN，深度信念网络DBN，自动编码AutoEncoder(堆栈SAE，卷积CAE
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2024-05-10 07:09:38
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一 前期准备Python生成随机验证码，需要使用PIL模块。安装：pip3 install pillow二 基本使用2.1 创建图片# 方式一：存储在硬盘中
from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont
f = open('code.png', 'wb')
img = Image.new(mode='RGB', size=(120, 30),
问题在某网站登录后，查询过程中需要输入数字加减操作的图形验证码解决方法利用opencv提供的图片处理能力，进行切割、降噪、门限等操作，抓取特性，再送入opencv自带的knn和svm线性分类器，最终实现数字验证码结果的机器识别过程最开始觉得图片数字验证码挺简单的，先采用opencv进行预处理，包括图片分割、平滑、门限等聚焦和降噪处理，寄希望通过cv.matchTemplate模板匹配，就可以解决问
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2024-04-18 15:02:17
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完整代码：GitHub我的简书：Awesome_Tang的简书整个项目代码分为三部分
原创
2022-02-22 11:36:26
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整个项目代码分为三部分：Generrate_Captcha:生成验证码图片（训练集，验证集和测试集）；读取图片数据和标签（标签即为图片文件名）；cnn_model:卷积神经网络；driver:模型训练及评估。1、配置项class Config(object): width = 160 # 验证码图片的宽 height = 60 # 验证码图片的高 char_num = 4
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2021-04-06 10:57:01
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完整代码：GitHub我的简书：Awesome_Tang的简书整个项目代码分为三部分：Generrate_Captcha:生成验证码图片（训练集，验证集和测试集）；读取图片
原创
2021-09-08 14:12:12
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导语自动化测试中，例如使用selenium测试web页面，在定位元素、识别元素、确认元素内容时会遇到，目标元素不可被获取、目标元素是图片无法获取到文本、目标元素动态变化无法定义预期值等，遇到以上种种便阻碍了测试脚本的进行，所以选择图像识别来实现以上无法完成的动作。原理及环境搭建在原有的python环境外（作者使用python3.7），实现图像识别首先安装tesseract后端引擎，用于支撑OCR识
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2024-10-14 14:31:57
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前言 验证码技术作为一种反自动化技术，使得很多程序的自动化工作止步。今天作者采用一些数字图像处理和CNN方法来识别较为简单的数字验证码实验步骤 实验步骤主要围绕以下展开图像预处理即滤除噪声和字符分割CNN搭建和训练验证码识别一. 图像预处理接下来，我将一张验证码0250为例，使用python语言和依赖opencv来
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2024-04-08 10:33:38
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美国马里兰大学的四位研究员开源了一个名为UnCaptcha的工具，能够破解谷歌的验证码系统ReCaptcha，其进行语音验证的准确率高达85%。与众多验证机制一样，早期的ReCaptcha系统通过数字验证码进行识别，以此确保操作方是人类而非机器人。但是，2012年一个谷歌研究团队几乎百分之百破解了其文本验证码系统。于是谷歌在这之后的升级版当中加入了语音和图像验证的方式。如今，上述验证方式再次遭遇巨
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2024-01-08 21:29:49
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在爬虫过程中，我们可能会遇到需要输入验证码的情况，因此验证码也是爬虫的一个壁垒。下面我将介绍如何利用pytesseract模块来进行简单图形验证码的识别。一.验证码图片说明首先，我在某高校爬取了若干的提取码：4jw0）并“手工”先给图片“打标签”（这样主要是为了后面测试识别准确率），标记结果如下图所示：二.pytesseract模块的安装要安装该模块首先要安装tesseract-ocr（安装教程，
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2023-11-01 17:07:02
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