本文博客，模仿杰瑞教育的一篇博文，并在它的基础上，进行了些许更改。同时在重写的过程中，对自己忽略的地方，进行了重新认识，受益匪浅。其实这个功能，并不是很实用，但是，对于我们梳理细小的知识点，还是很有必要的。一，首先，我们需要自定义一个view，这样，我们将图形绘制在里面，init这个view的时候，就可以直接显示了，以后再遇到，就可以“拿来主义”了。 codeView.h @p
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2023-07-16 23:15:39
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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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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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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
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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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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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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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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# Python 文字验证码
就会被有效阻止。
Q：验证码通常用在什么地方？
A：早期，验证码用在BBS、论坛和网站中，用户在注册、发帖时，通过验证码验证成功后方可使用这些功能。
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2023-08-31 20:52:40
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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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哈哈好久没冒泡了，最进看见点选验证码有点意思，所以想自己写一个。先上效果图如果你被这个效果吸引了就请继续看下去。贴代码前先说点思路：1.要有一个汉字库,并按字形分类。（我在数据库里是安部首分类的）2.获取验证码（也就是取几个文字做验证码）3.根据取出来的文字去找形近字4.排列验证码文字和形近字5.绘制图片6.显示6.写个博客分享一下（分享代码改变世界） 一、获取字库 我国文化博大精深，
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2024-06-05 10:01:27
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文章目录0 前言1 项目简介2 验证码识别步骤2.1 灰度处理&二值化2.2 去除边框2.3 图像降噪2.4 字符切割2.5 识别3 基于tensorflow的验证码识别3.1 数据集3.2 基于tf的神经网络训练代码4 最后 0 前言今天学长向大家介绍一个机器视觉项目基于python的验证码识别1 项目简介在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
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2024-05-29 10:32:16
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Python3 识别验证码（opencv-python）一、准备工作使用opencv做图像处理，所以需要安装下面两个库： pip3 install opencv-python
pip3 install numpy 二、识别原理采取一种有监督式学习的方法来识别验证码，包含以下几个步骤：图片处理 - 对图片进行降噪、二值化处理切割图片 - 将图片切割成单个字符并保存人工标注 - 对切割的字符图片进
使用java + selenium + OpenCV破解网易易盾滑动验证码* 验证码地址：https://dun.163.com/trial/jigsaw
* 使用OpenCv模板匹配
* Java + Selenium + OpenCV产品样例接下来就是见证奇迹的时刻！注意！！！· 在模拟滑动时不能按照相同速度或者过快的速度滑动，需要向人滑动时一样先快后慢，这样才不容易被识别。模拟滑动代码↓↓↓
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2024-08-07 17:01:57
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一、探讨识别图形验证码可以说是做爬虫的必修课，涉及到计算机图形学，机器学习，机器视觉，人工智能等等高深领域……简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。计算机涉及到的几何图形处理一般有 2维到n维图形处理，边界区分，面积计算，体积计算，扭曲
本节要讲解如下图所示的滑块验证码（更为复杂的滑动拼图验证码在2.4节介绍）。这种验证码机制比较简单：将滑块拖动到滑轨的最右端即可完成验证，如下图所示。如果未将滑块拖动到滑轨的最右端，则无法通过验证，验证失败后滑块会回到起始位置。其中的关键是需要用Selenium库模拟鼠标拖动滑块滑动一定的距离。因为滑块的起始位置和滑轨的起始位置相同，所以滑块需要移动的距离等于滑轨的跨度减去滑块的宽度。下面就来利用
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2024-01-25 10:11:21
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验证码的用到技术有其中两个基本要点,一是随机数的生成,二是中文,数字，字母的生成，其他的还有加密技术，这里不讲。先讲随机数的生成: /**
* 验证码生成技术一:随机数生成
*
* @author WuChaoWen
* @since Jun 1, 2012
*/
public class RandomDemo {
public static void main(String
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2023-11-29 19:47:09
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# Android图像文字验证码的理解与实现
## 引言
在互联网的安全环境中，图像文字验证码作为一种识别验证机制，广泛应用于确保用户身份的真实性。特别是在移动应用中，Android图像文字验证码不仅可以防止机器自动注册账户，还能有效避免恶意登录攻击。本文将探讨Android图像文字验证码的基本原理、实现代码示例，以及未来的完善方向。
## 图像文字验证码的原理
图像文字验证码通常是通过一
