最近项目中用到二维码图片识别,在python下二维码识别,目前主要有三个模块:zbar .zbarlight.zxing. 1.三个模块的用法: #-*-coding=utf-8-*- import os import logging import zbar from PIL import Image import zxing import random import zbarlight logger=logging.getLogger(__name__) if not logger.handl…

本篇主要讲述验证码的验证流程,包括如何验证码的实现.如何获取验证码.识别验证码(这篇是人来识别,机器识别放在下篇).发送验证码.同样以一个例子来说明.目标网址 http://icp.alexa.cn/index.php(查询域名备案信息) 1.验证码的实现: 简单的说,验证码就是一张图片,图片上有字符串.网站是如何实现的呢?有WEB基础的人可能会知道,每个浏览器基本都有cookie,作为这次回话的唯一标示.每次访问网站,浏览器都会把这个cookie发送给服务器.验证码就是和这个cookie绑定到…

其中对条码与二维码的识别分为以下4个步骤 1. 利用opencv和Zbar(或者Zxing)对标准的条形码图片(即没有多余背景干扰,且图片没有倾斜)进行解码,将解码信息显示出来,并与原始信息对比. 2. 利用opencv和Zbar(或者Zxing)对标准的QR二维码图片(即没有多余背景干扰,且图片没有倾斜)进行解码,将解码信息显示出来,并与原始信息对比. 3. 对非标准条形码,进行定位,然后用Zbar(或者Zxing)解码显示. 4. 对非标准的QR二维码图片,进行定位,然后用Zbar(或者Zx…

项目复盘总结 开发需求: 在桌面机器人(向下俯视)摄像头拍摄到的图像中做条形码识别与二维码识别. 条形码在图像固定位置,二维码做成卡片的形式在固定区域内随意摆放. 开发环境及相关库:ubuntu 18.04 + Clion + opencv4.1.0 + zxing + zbar 开发思路及识别流程: 摄像头拍摄图像分辨率为640*480 1. 图像画面还原校正 由于摄像头(俯视)拍摄到的图像存在线性的透视偏差,类似于车辆行驶的车道线,两条相交的直线,因为透视效应直线向视距远处集中. 此处采用透…

作者QQ:(648437169) 点击下载➨Delphi百度文字识别          百度api文档 [Delphi百度文字识别]支持 通用文字识别.通用文字识别(高精度版).通用文字识别(含位置信息版).通用文字识别(高精度含位置版).手写文字识别.身份证识别.银行卡识别.营业执照识别.护照识别.名片识别.户口本识别.出生医学证明识别.港澳通行证识别.台湾通行证识别.通用票据识别.表格文字识别.通用票据识别.增值税发票识别.火车票识别.出租车票识别.定额发票识别.驾驶证识别.行驶证识别.车牌…

 在这篇博文中手把手教你如何去分割验证,然后进行识别. 一:下载验证码 验证码分析,图片上有折线,验证码有数字,有英文字母大小写,分类的时候需要更多的样本,验证码的字母是彩色的,图片上有雪花等噪点,因此识别改验证码难度较大 二:二值化和降噪: 三: 切割: 四:分类: 五:   测试识别率             六:总结: 综合识别率在70%左右,对于这个识别率我觉得还是挺高的,因为这个验证码的识别难度还是很大 代码: 一.  下载图片: #-*-coding:utf-8-*- import…

某个招聘网站的验证码识别,过程如下 一: 原始验证码: 二: 首先对验证码进行分析,该验证码的数字颜色有变化,这个就是识别这个验证码遇到的比较难的问题,解决方法是使用PIL 中的  getpixel   方法进行变色处理,统一把非黑色的像素点变成黑色 变色后的图片 三: 通过观察,发现该验证码有折线,需要对图片进行降噪处理. 降噪后的图片 四:识别: 这里只是简单的使用   pytesseract 模块进行识别 识别结果如下: 总共十一个验证码,识别出来了9个,综合识别率是百分之八十. 总结:验…

1.登录时经常的出现验证码,此次结合Python+Request+第三方验证码识别平台(超级鹰识别平台) 2.首先到超级鹰平台下载对应语言的识别码封装,超级鹰平台:http://www.chaojiying.com/price.html 3.使用超级鹰平台需进行注册,购买1元,应该有1000次积分,再生产对应软件ID 4.超级鹰下载Python语言进行Demo示例,代码如下(命名为ClassCode.py): import requestsfrom hashlib import md5class…

今天介绍一个简单验证的识别. 主要是标准的格式,没有扭曲和变现.就用 pytesseract 去识别一下. 验证码地址:http://wscx.gjxfj.gov.cn/zfp/webroot/xfsxcx.html 需要识别的验证码是: 因为这个验证码有干扰点,所以直接识别的效果非常不好. 首先对验证码进行二值化和降噪. 效果如下: 识别结果: 识别率只有百分之四十,针对这么低的识别率,可以去切割分类,目前这个验证码很容易去切割.提高验证码的识别率问题. 二值化代码: # coding:utf…

以下示例代码适用于 www.apishop.net 网站下的API,使用本文提及的接口调用代码示例前,您需要先申请相应的API服务. 六位图片验证码生成:包括纯数字.小写字母.大写字母.大小写混合.数字+小写.数字+大写.数字+大小写等情况. 四位图片验证码生成:包括纯数字.小写字母.大写字母.大小写混合.数字+小写.数字+大写.数字+大小写等情况. 简单验证码识别:验证码类型 : 数字+字母, 纯英文, 纯数字,计算题 英数_验证码识别:纯数字,纯英文,数字+英文 中英数_验证码识别:英文.数…