Java API汇总复习一、验证码功能：1、验证码：相关知识点：
01.BufferedImage子类(继承自java.awt.Image):
①是描述具有可访问的图像数据缓冲区的图像。
②由: ColorModel 和 Raster 图像数据组成。
③Raster 的 SampleModel 中波段的数量和类型必须与 ColorModel 表示其颜色和 alpha 分量所需的数
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2023-08-01 17:17:45
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## Java识别复杂验证码的流程
为了实现Java识别复杂验证码的功能，我们可以按照以下流程进行操作：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 步骤1 | 下载验证码图片 |
| 步骤2 | 预处理验证码图片 |
| 步骤3 | 识别验证码数字 |
| 步骤4 | 输出识别结果 |
下面我将逐步指导你完成每一步所需的代码。
### 步骤1：下载验证码图片
首先，我们
原创
2023-10-20 03:52:51
48阅读
前言比赛规模不算大，也就是两百多队伍，我算是为达目的绞尽脑汁了，最后用尽全力只得到了95.9%的成功率，第一名能达到99.7%。比赛题目验证码识别乍一看是个挺简单的东西，但是它的复杂度随着给你的验证码不同而在变化，这次的复杂程度确实比较超出预期。当时拿到数据集之前我觉得卷积够用了，但是拿到之后就发现有点不对了。 有一些细节值得注意：首先就是背景色，加了噪点不说其实是渐变的，人眼难以察觉，这就给去除
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2023-11-14 06:48:20
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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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一、思路 这段时间完成了又一个程序，唐宇迪的验证码识别。主要内容是通过程序自己生成随机的验证码，然后导入模型中进行训练。验证码可以由数字、大小写字母来组合，但考虑到电脑资源和程序复杂度的问题，只用了数字进行操作。验证码识别分为几个部分：数据生成，数据处理，建立模型，跑模型；数据生成是随机抽取4个数字进行组合，数据处
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),
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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一、写在前面现在无论大大小小的网站，基本上都会使用验证码，登录的时候要验证，下载的时候要验证，而使用的验证码也从那些简简单单的字符图形验证码“进化”成了需要进行图文识别的验证码、需要拖动滑块的滑动验证码、甚至还有手机验证码。当你与之打交道的时候，有没有考虑过其背后的原理呢？当然了，对于那些复杂的验证码我们想要弄得一清二楚还是很难的，但是可以挑软柿子捏嘛--字符图形验证码，就这样，我决定用 Pyth
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2023-07-27 22:55:20
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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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```sh
/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" #如果没安装brew
brew install pip #如果没安装pip
brew install tesseract #安装tesseract
pip install pytesser...
原创
2021-07-22 13:51:18
301阅读
## Python验证码识别实现流程
### 1. 简介
验证码识别是指将图片中的验证码转化为可识别文本的过程，通常用于自动化测试、爬虫、机器学习等领域。本文将介绍使用Python实现验证码识别的整个流程，并提供代码示例。
### 2. 实现步骤
下面是实现验证码识别的整个流程，可用表格展示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 下载验证码图片 |
| 步骤二
原创
2023-08-18 16:01:03
786阅读
## Python识别验证码
### 引言
随着互联网的发展，验证码（CAPTCHA）被广泛应用于各种网站和应用中，以保护用户隐私和防止恶意行为。验证码通过在用户进行操作前要求输入一段随机生成的文字或数字，有效防止了自动化程序的恶意攻击。
然而，验证码也给用户带来了不便，尤其是那些难以辨认的图片验证码。为了解决这个问题，本文将介绍如何使用Python识别验证码，并提供相应的代码示例。
###
原创
2023-12-29 07:45:51
155阅读
图形验证码识别 图形验证码最早出现，也很常见，一般由4个字母或者数字组成。例如，中国知网注册页面采用的就是图形验证码，链接为http://my.cnki.net/elibregister/commonRegister.aspx，页面如下：该注册页面表单最后一项就是图形验证码，必须正确输入图形验证码才可以完成注册。该图形验证码其实是一张图片，上面是经过变形的4个大写字母，并...
原创
2021-07-08 14:34:03
1956阅读
第一次用python，不熟悉。有的地方还是记下来的好。1、安装python和 PIL我的centos6 不知道什么时候装了python。[root@foxni /home/lelefox/simple验证码/image/font] # pythonPython 2.6.6 (r266:84292, Dec 7 2011, 20:48:22) [GCC 4.4.6 2011
原创
2022-01-13 16:53:28
224阅读
废话不多说，直接开干！首先安装库pip install pytesseractpip install PILLOW然后按照tesseract程序下载安装tessercat下载地址：htt...
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2021-05-31 10:18:41
408阅读
# Python验证码识别实现流程
## 1. 理解验证码识别的流程
验证码识别一般包括以下几个步骤：
1. 预处理：将验证码图片进行处理，以便更好地提取验证码字符的特征。
2. 特征提取：从预处理后的图片中提取出验证码字符的特征，例如字符的形状、颜色、边缘信息等。
3. 训练模型：使用机器学习算法或深度学习模型，将提取到的特征与对应的字符标签进行训练。
4. 预测识别：使用训练好的模型对新的
原创
2023-08-23 12:35:22
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一、简介初次开始使用Selenium，于是开始用登录作为联手项目，是一个真实的登录界面，包含验证码（验证码是难点，获取与识别），以下会讲的很详细，我怕我下次又忘记了 我采用Selenium + python + 百度云OCR，安装等教程自行百度，我就不多说了二、selenium打开浏览器获取相应elfrom selenium import webdriver
from selenium.webdr
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2024-06-28 07:40:21
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注意：若使用云服务器 (Windows Server版) 遇到闪退，请按照步骤：我的电脑——属性——管理——添加角色和功能——勾选桌面体验，点击安装，安装之后重启即可。2020/06/01编外：想必各位只是偶然间搜到这篇文章，网上文章参差不齐，标题党很多，能跑起来的开源代码很少，对于能跑起来的代码，也经常遇到以下问题如：内存泄漏，网络参数写死导致更换训练集报错，网络跑其他样本识别率低，没有调用示例
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2024-08-19 12:15:09
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在开发爬虫时，会遇到验证码识别，在网站中加入验证码的目的是加强用户安全性和提高反爬虫机制。验证码类型：字符验证码，图片验证码，gif动图验证码，极验验证码（拖动滑块完成拼图），手机验证码，视频验证码等。识别验证码的三种方案： 1，人工识别，但这过分依赖人为控制，难以实现批量爬取 2，python调用OCR引擎识别验证码。但正常情况下，OCR准确率低，需要机器学习不断提高OCR准确率，开发成本相对较
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2024-07-04 17:18:52
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