验证码识别技术是一项重要的技术，尤其在当前互联网的注册、登录、评论等场景中，验证码识别技术的应用非常广泛。TTOCR作为一家专业的验证码识别技术提供商，拥有先进的验证码识别技术和丰富的技术经验，为广大客户提供高质量的验证码识别服务。一、TTOCR验证码识别技术的优势高准确率TTOCR的验证码识别技术基于深度学习和机器学习技术，通过训练大量的验证码数据集，可以准确地识别各种复杂的验证码，包括数字、字
由于近期工作的一些需要，研究了下验证码的自动识别方面的东西，同时参考了网上别人写的一些程序和思路，这里大概记一下，主要用于备忘。该方法只适用于字体统一规整的、没有扭曲拉伸的简单数字验证码的识别，形如 这样的图片验证码，可以考虑采用类似的法来进行自动识别。 算法思路如下： 1. 根据验证码图片的分析结果（主要是分析数字所在的像素位置），对其进行分割，分割成包含单个数字的图片。
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2023-08-13 14:24:23
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后续会更新：将 js 代码等打包成 chrome 扩展程序，这样就可以让浏览器自动识别，完全傻瓜式使用啦～！（更新啦：利用 chrome 扩展，让浏览器执行我们的脚本[2]）其实整篇文章难度不高，网上也有很多 java、c 等的代码。只是当时我写代码的时候，没有找到纯 js 可以用的代码和库，不能打包成 chrome 扩展，用起来还是不太方便的。所以在验证了思路的可行性后，我就大致写下来，给他人以
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2023-07-22 14:49:45
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自动识别图形验证码 现在大多数网站都采用了验证码来防止暴力破解或恶意提交。但验证码真的就很安全吗？真的就
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2023-08-03 14:47:20
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图片验证码识别
原创
2023-01-06 16:48:10
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因朋友需求，对某网站的验证码图片进行自动识别，原以为是个复杂的问题，后来查看了网上的一些资料
原创
2021-08-30 14:08:12
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图形验证码识别技术：阻碍我们爬虫的，有时候正是在登录或者请求一些数据时候的图形验证码。因此这里我们讲解一种能将图片翻译成文字的技术。将图片翻译成文字一般被成为光学文字识别（Optical Character Recognition），简写为OCR。实现OCR的库不是很多，特别是开源的。因为这块存在一定的技术壁垒（需要大量的数据、算法、机器学习、深度学习知识等），并且如果做好了具有很高的商业价值。因
在提交表单时，为了防止自动程序提交，一般提供有验证码。一般都是在提交表单后在服务器端检测验证码是否正确，如错误则阻止表单提交。为了提高体验，有的在Form的submit前使用ajax来提前检测验证码是否正确。这样还要请求服务器，就想何不使用如下方法，来实现js在客户端验证。步骤页面加载时，加载验证码图片，和验证码密码。验证码密码在服务器端生成，生成规则为 md5(验证码+固定随机码) 来生成。固定
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2023-06-09 16:58:38
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在很多平台软件中，咱们登录之后都有一些验证，例如图片数字验证，还有现在流行的滑块验证码，点选验证码，这么复杂的事情，我们程序员当然要用程序的方式解决啦，所以也有一些平台提供了快捷验证的方式，在这里，博主就给大家分享一下，如何实现对图片数字的识别； 一、先看效果，再实战：效果： data里面就有识别的数字，取出来就可以使用了，完美！二、开始实操，我们得选一个打码平台
目前登录功能增加了验证码的各种形式，本文主要讲解图形验证码的处理方式 需要安装 pytesseract tesseract-ocr pilow 三方库 安装结束之后，修改pytesseract 这个源文件的tesseract_cmd = ‘/usr/local/Cellar/tesseract/4.0.0/bin/tesseract’ 这个绝对路径就是你安装tesseract-ocr 这个执行文件
这几年Python爬虫特别的火，我有个朋友是一个Python爬虫工程师，本人菜鸡Java开发工程师一名，最近所做的一个项目是需要去爬一个网页的数据，但是进入网页需要登录，登录需要输入图片验证码。爬虫的第三方jar包用的是jsoup，图片识别用的是tesj4j。话不多硕，上demo，奥利给！一、下载jsoup.jar、tess4j的jar包，或者maven引入jsoup和tess4j的jar包。在w
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2023-09-01 09:21:25
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在网站登录或者验证的时候，为了防止有人使用程序不断发送登录，注册信息等，要求发送者输入图片上的信息，以提高安全性。实现代码如下:package com.uestc.test;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.FontMetrics;
import java.awt.Graphics2D;
import j
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2023-06-06 14:41:47
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在学习爬虫的过程中难免会遇到验证码问题，作为纯自动化的爬虫是不可能手动去输入验证码的。那么我们就要学会怎么去识别它。而验证码也分很多种类，主要的几种：（1）图像验证码：这是最简单的一种，也很常见。就比如登录几次失败之后就会出验证码。（2）滑块验证码：需要按住滑块并移到正确的位置。比如bilibili的登录验证。（这个我也写过识别代码，源码托管github：https://github.com/OS
这几天在用Python做数据采集的时候碰到了图片验证码的问题，于是在Redice的博客中找到了非常好用的方法，在此我转载过来并做简单说明。首先，你的python必须装有Python Image Library(PIL)的库。如果你没有安装，那你需要下载安装一个，可能你从官网下载下来的是32位的，如果你的是64位操作系统，你可以在这里下载http://pan.baidu.com/s/1mgHQh2g
先说说写这个的背景 最近有朋友在搞一个东西，已经做的挺不错了，最后想再完美一点，于是乎就提议把这种验证码给K.O.了，于是乎就K.O.了这个验证码。达到单个图片识别时间小于200ms，500个样本人工统计正确率为95%。由于本人没有相关经验，是摸着石头过河。本着经验分享的精神，
Python中有专门的图像处理技术比如说PIL，可以对验证码一类的图片进行二值化处理，然后对图片进行分割，进行像素点比较得到图片中的数字。这种方案对验证码的处理相对较少，运用相对普遍，很多验证码图片可以通过这个方式得到识别，当然还需要一部分的降噪处理。什么是图片二值化处理：简单也就是把一张五颜六色的验证码处理成一张只由黑白构成的验证码，这个是为了方便后期我们和保存的黑白单一数字、字母进行像素点比较
文章目录前言一、图形验证码识别技术二、安装1、Linux系统2、Mac系统3、Windows系统三、在命令行中使用tesseract识别图像四、在代码中使用tesseract识别图像五、用pytesseract处理网站图形验证码 前言摘录自B站对应课程笔记 以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、图形验证码识别技术阻碍我们爬虫的。有时候正是在登录或者请求一些数据时候的图形验证码。因此这里我们
全自动区分计算机和人类的图灵测试（Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart，简称CAPTCHA），俗称验证码，是一种区分用户是计算机和人的公共全自动程序。验证码的主要目的是强制人机交互来抵御机
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2019-01-04 15:42:00
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# 使用Python实现图片验证码识别
在当前互联网快速发展的时代，验证码作为一种重要的安全措施，广泛应用于各种网站。本文将教你如何使用Python实现图片验证码识别，帮助你了解相关流程、代码实现以及使用的工具。
## 流程概述
首先，让我们看看整个实现过程，可以概括为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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