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随着移动互联网的发展,手机银行凭借低成本.操作简单.不受时间空间约束等优势,正逐步替代传统的网银交易方式.越来越多的银行开始了“业务移动化”转型之路,“手机APP”已经成为企业价值传递和关系维护的关键纽带,客户争夺的主战场已转向移动端,事实上手机银行的用户比例早已超越了网银用户. 但是伴随着银行APP承载的业务需求日益增多.版本迭代速度不断加快,以“手工测试”为基础的测试体系,已很难满足业务对测试效率和质量的要求.APP 测试急需完成从“纯人工”到“人机协同”的范式转换. 一.银行 APP 的质

Python 代码实现验证码识别 测试开发社区  1周前 源 /  j_hao104 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,扭曲变形校正.

0x01 使用背景 在渗透测试和src挖洞碰到验证码不可绕过时,就会需要对存在验证码的登录表单进行爆破,以前一直使用PKav HTTP Fuzzer和伏羲验证码识别来爆破,但是两者都有缺点PKav HTTP Fuzzer只能对简单的验证码进行识别,伏羲验证码识别需要自己制作验证码识别的模块需要耗费一定时间训练,而captcha-killer可以直接调用云打码平台的验证码识别接口可以带来一定的便利(花费钱的代价). github项目地址:https://github.com/c0ny1/captc

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大家好,最近在DeviceOne平台上做了一个汉王云名片识别的功能组件.下面把我开发过程给大家做一个分享,希望可以帮助到大家. 下面我把我的思路给大家讲解一下.   1.找到我要集成的sdk,也就是汉王云名片的sdk下载(android和ios)和文档下载. 2.阅读sdk的官方demo 3.在deviceone上面创建组件 4.编写组件的属性.事件.方法. 5.下载组件的项目 6.编码 7.上传zip包 8.编写示例进行调试 9.完成.   下面我就按照上面的顺序来依次讲解. 1.找到我要集成

基于LeNet网络的中文验证码识别 由于公司需要进行了中文验证码的图片识别开发,最近一段时间刚忙完上线,好不容易闲下来就继上篇<基于Windows10 x64+visual Studio2013+Python2.7.12环境下的Caffe配置学习 >文章,记录下利用caffe进行中文验证码图片识别的开发过程.由于这里主要介绍开发和实现过程,CNN理论性的东西这里不作为介绍的重点,遇到相关的概念和术语请自行研究.目前从我们训练出来的模型来看,单字识别率接近96%,所以一个四字验证码的准确率大概8

建库,去重,切割,识别. package edu.fzu.ir.test; import java.awt.Color; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream; import java.u

关于利用python进行验证码识别的一些想法 用python加“验证码”为关键词在baidu里搜一下,可以找到很多关于验证码识别的文章.我大体看了一下,主要方法有几类:一类是通过对图片进行处 理,然后利用字库特征匹配的方法,一类是图片处理后建立字符对应字典,还有一类是直接利用ocr模块进行识别.不管是用什么方法,都需要首先对图片进行处 理,于是试着对下面的验证码进行分析.        一.图片处理 这个验证码中主要的影响因素是中间的曲线,首先考虑去掉图片中的曲线.考虑了两种算法:       

字符验证码杀手--CNN 1 abstract 目前随着深度学习,越来越蓬勃的发展,在图像识别和语音识别中也表现出了强大的生产力.对于普通的深度学习爱好者来说,一上来就去跑那边公开的大型数据库,比如ImageNet或者CoCo,可以会觉得这个屠龙之技离生活好遥远.那么本文就是希望将此技术运用到一些普通用户日常就能感知的场景上,让普通用户切实能够体会到深度学习工具的非凡能力. 关键字:深度学习,验证码,破解,识别,CNN 2 验证码概述 很多普通程序员在入门爬虫的时候,基本上都会遇到的环节---“

1.PIL 下载地址: PIL-1.1.7.win-amd64-py2.7.exe 2.tesseract-ocr下载地址: tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe 3.pytesseract安装 直接使用pip install pytesseract安装即可,或者使用easy_install pytesseract 下载链接:http://pan.baidu.com/s/1hrVRHYG #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8

此文已由作者徐迪授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 讲到验证码识别,大家第一个可能想到tesseract.诚然,对于OCR而言,tesseract确实很强大,自带的字模能识别绝大多数规整的中英文.但是验证码毕竟不是OCR.对于现在简单的验证码,其干扰都很难规整的去完,或者说去干扰也是苦差事.你很难讲干扰去完后去做OCR,对于低成本的OCR识别更是这样.对于固定的验证码,针对性的训练库反而更有效,因为对于单一的验证码,其生成规则相对简单,用特定规格做字模识别率

对于类似以下简单的验证码的识别方案: 1. 2 3 4. 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_path")+"/captcha.jpg" */ public class AmGetCa