由于OCR技术本身属于一个比较复杂比较新颖的技术,比较多软件公司都把它作为
知识产权的一部分,网络上比较难找到开发教材。因此，采用一些现有的OCR识别模块将
有助于减少开发时间，增加研发效率。
对比了一些商业模块与开源模块,觉得其中tesseract-ocr开源模块比较贴合这
次项目的要求(当前项目对文字数量少,只需要找出两机种不同，相对来说精确度要求低)。
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2024-06-13 06:13:00
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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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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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验证码图片均取自于国内某知名信息安全网站，通过图像处理、模板对比识别等步骤，实现了该类简单验证码图片的识别功能。同时对程序实现了可视化界面，并集成了（验证码）图片下载、（灰度值）门限手动调节等扩展功能。 一、程序内容及原理本程序以Python实现，主要借助了PIL（Python Image Library，实现读取图片、读取灰度值等图像处理相关功能）及tkinter（
研究了2天的验证码识别，虽然没有成功，但是从中还是收获了不少，这里记录一下，方便以后继续。首先看图片： 我就是被这种“简单”的验证码给欺骗了，没有干扰，不用去噪点，看起来一切是那么的容易，三下五除二的批量下载了验证码，然后将图片切割开，就准备开始进行特征提取、训练及识别了。最开始采用的方式是直线碰撞法，即随机在图片上生成若干直线，计算直线与字符的碰撞数量，以这个碰撞数量作为特
前端时间在写一个小软件，作用是通过程序往指定站点提交数据，获取数据。主要作用还是来代替手工操作的麻烦。实现无非是：1.通过http 抓包工具抓取正常请求所（GET,POST）的数据2.利用 .net 类库 httprequest 或 httpclient 做模拟提交操作。注：一些 qq信息查看器，手机充值模拟提交软件，投票程序等，原理差不多。具体实现不是本文重点要介绍的，下
Tesseract OCR（光学字符识别）教程 作者：
Lyndsey Scott
原文：Tesseract OCR Tutorial更新于2015/4/23：更新至Xcode6.3，swift1.2 "起初我写这篇教程是在情人节，OCR可以带给你一整年的爱"。 你之前肯定已经见过，OCR技术被应用于在平板电脑上将扫描文件处理成手写字迹，还被应用于谷歌最近添加到他们
机器视觉从 Google 的无人驾驶汽车到可以识别假钞的自动售卖机，机器视觉一直都是一个应用广泛且具有深远的影响和雄伟的愿景的领域。我们将重点介绍机器视觉的一个分支：文字识别，介绍如何用一些Python库来识别和使用在线图片中的文字。我们可以很轻松的阅读图片里的文字，但是机器阅读这些图片就会非常困难，利用这种人类用户可以正常读取但是大多数机器人都没法读取的图片，验证码 (CAPTCHA)就出现了。
1、下载Tessrac OCR，默认安装 2、把验证码code.jpg图片放在D盘 3、打开cmd，进入D盘，输入：tesseract code.jpg result 4、进入D盘，生成了result.txt记事本文件，里面就是验证码
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2016-12-03 13:16:00
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题目描述MNIST是计算机视觉领域的“hello world”数据集。 自1999年发布以来，这种手写图像的经典数据集已经成为基准分类算法的基础。 随着新的机器学习技术的出现，MNIST仍然是研究人员和学习者的可靠资源。这个题目，您的目标是正确识别数以万计的手写图像数据集中的数字。 每一张图片，图片里面写了一个数字可能是0-9，然后需要设计算法判断出这个数字是0-9中哪一个数字。 我们鼓励您尝试不
Tesseract 简介 Tesseract(/'tesərækt/) 这个词的意思是"超立方体"，指的是几何学里的四维标准方体，又称"正八胞体"。不过这里要讲的，是一款以其命名的开源 OCR(Optical Character Recognition, 光学字符识别) 软件。 所谓 OCR 是图像
原创
2021-09-26 17:25:41
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2006-11-29 21:17
本问所讲的技术只是验证码识别的初级技术，只能识别一些简单的验证码，比如符合下列条件的：字体工整、位置固定、颜色统一、没有干扰点、背静单纯，初步体现了OCR原理(非常弱智:)  
日常工作中，一般各业务接口会对登录接口有所依赖，而登录接口中会存在有要求输入图片验证码的问题，最终导致爬取数据或者接口自动化测试难以顺利展开。如何解决这种办法勒？
测试：自己公司的系统，可以叫开发屏蔽或者给一个万能验证码爬虫：这种只能自行处理，下面小编将结合第三方识别工具提取并且识别验证码信息1.推荐两个三方识别平台
图鉴平台：http://www.ttshitu.com/ （下文以此为例）超
根据这个大佬的步骤一步步做下来，也注册了百度ocr。遇到了几个问题一，返回的idea报了No permission to access data的错，后来去csnd找了测试接口的方法。重新在ocr那里调试二，用了大佬的截图验证码时，明明验证码的xpath没有错，但老是会有偏移，导致截取的图片不对，后来查了gpt，给了以下建议ChatGPT 使用Selenium的getLocation(
基于SVM的字母验证码识别摘要本文研究的问题是包含数字和字母的字符验证码的识别。我们采用的是传统的字符分割识别方法，首先将图像中的字符分割出来，然后再对单字符进行识别。首先通过图像的初步去噪、滤波、形态学操作等一系列预处理过程，我们能够将图像中的噪点去除掉。为了将字符分割开来，我们利用Kmeans聚类算法对图像中的像素点聚成五类，分别代表五个字符，结果表明Kmeans算法的聚类准确度能够达到99.
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2024-06-14 10:34:38
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作者：kerlomz网上关于验证码识别的开源项目众多，但大多是学术型文章或者仅仅是一个测试 demo，那么企业级的验证码识别究竟是怎样的呢？1. 前言网上关于验证么识别的开源项目众多，但大多是学术型文章或者仅仅是一个测试 demo，那么企业级的验证码识别究竟是怎样的呢？前方高能预警，这是一个生产水准的验证码识别项目，笔者可以向你们保证，它一定会是各位所见过的文章中最实用的，你甚至可以不需要懂代码写
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2024-06-19 06:36:05
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由于公司需要，最近开始学习验证码的识别我选用的是tesseract-ocr进行识别，据说以前是惠普公司开发的排名前三的，现在开源了。到目前为止已经出到3.0.2了当然了，前期我们还是需要对验证码进行一些操作，让他对机器更友好，这样才能提高识别率。步骤基本上是这样的第一步对验证码进行灰度图以及二值化需要用到pil库可以pip下载代码如下 def binarization(image):
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2024-08-02 18:35:05
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安装tesseractmac环境下：$ brew install tesseract测试$ tesseract -vtesseract 3.05.01直接使用$ tesseract test.png output #识别test.png的图片，把结果放到output.txt中图片 识别结果Hello world!1234python接口安装...
原创
2021-07-12 10:56:11
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# 利用 Tesseract 实现 JavaScript 验证码识别
在现代网页应用中，验证码是一种常见的用户身份验证方式。它虽然能有效防止机器自动化行为，但在一些特定情况下，比如测试或数据抓取，我们可能需要对其进行识别处理。本文将教授你如何利用 Tesseract.js 来实现 JavaScript 验证码的识别。Tesseract.js 是一个纯 JavaScript 实现的 OCR（光学字
安装tesseractmac环境下：$ brew install tesseract测试$ tesseract -vtesseract 3.05.01直接使用$ tesseract test.png output #识别test.png的图片，把结果放到output.txt中图片 识别结果Hello world!1234python接口安装...
原创
2022-02-17 15:30:30
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