效果还是有点问题的,希望大家共同探讨一下 // FindRotation-angle.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // // findContours.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <vector> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/core/core.h

0x01 开发背景 说起对存在验证码的登录表单进行爆破,大部分人都会想到PKav HTTP Fuzzer,这款工具在前些年确实给我们带来了不少便利.反观burp一直没有一个高度自定义通杀大部分图片验证码的识别方案,于是抽了点闲暇的时间开发了captcha-kille,希望burp也能用上各种好用的识别码技术.其设计理念是只专注做好对各种验证码识别技术接口的调用!说具体点就是burp通过同一个插件,就可以适配各种验证码识别接口,无需重复编写调用代码.今天不谈编码层面如何设计,感兴趣的可以去gith

说一下困扰了我一周的问题:识别图片验证码 本来我按照安装步骤(http://www.cnblogs.com/yeayee/p/4955506.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral)安装图库,安装完成后,就一个简单的代码,总是报错,我都要疯了,天天调试,搜结果 补安装顺序:1)安装PIL,pip install PIL  2)安装tesseract-ocr,从网上下载的  3)安装pytesseract,pip install pytesserac

Atitit java 二维码识别 图片识别 1.1. 解码11.2. 首先,我们先说一下二维码一共有40个尺寸.官方叫版本Version.11.3. 二维码的样例:21.4. 定位图案21.5. 数据编码31.6. 错误修正容量L水平7%的字码可被修正M水平15%的字码可被修正Q水平25%的字码可被修正H水平30%的字码可被修正31.7. QR是怎么对数据码加上纠错码的?31.8. 画二维码图41.9. 简要的编码过程:数据分析:确定编码的字符类型,按相应的字符集转换成符号字符: 选择纠错等级

因为学校要求要刷一门叫<包装世界>的网课,而课程里有200多道选择题,而且只能在手机完成,网页版无法做题,而看视频是不可能看视频的,这辈子都不可能看...所以写了几行代码来进行百度搜答案. 思路如下: 手机屏幕投影到电脑上: 截图并识别图片文字: 调用百度来进行搜索: 提取html关键字. 环境配置:python3.6.第三方库:pyautogui.PIL.pytesseract.识别引擎tesseract-ocr 要识别中文,ocr引擎要下载一个中文包chi_sim放进Tesseract-O

这篇文章主要介绍了c#实现识别图片上的验证码数字的方法,本文给大家汇总了2种方法,有需要的小伙伴可以参考下. ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 6

文中测试了3.0和4.0两个版本.发现3.0识别效率不准确,需要训练词库.4.0识别效率就比较高了,而且支持结果生成pdf.txt等格式.所以推荐使用4.0版本. 这个工具可以用在爬虫的时候获取验证码进行识别且自动输入验证码的功能. git地址:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 下载地址:https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 1.下载安装 我下载的是 3.05.01,自带了中文词库. 下载完成后

***如果只想了解图片相似度识别,直接看第一步即可 ***如果想了解appium根据图片识别点击坐标,需要看第一.二.三步   背景|在做UI测试时,发现iOS自定义的UI控件,appium识别不到.所以考虑通过识别图片找坐标,进而通过点击坐标解决问题   依赖python包|opencv.numpy.aircv     第一步:查找图片在原始图片上的坐标点 import aircv as ac def matchImg(imgsrc,imgobj,confidencevalue=0.5):#i

自学Python3第5天,今天突发奇想,想用Python识别图片里的文字.没想到Python实现图片文字识别这么简单,只需要一行代码就能搞定 #作者微信:2501902696 from PIL import Image import pytesseract #上面都是导包,只需要下面这一行就能实现图片文字识别 text=pytesseract.image_to_string(Image.open('denggao.jpeg'),lang='chi_sim') print(text) 我们以识别诗

图片生成缩略图会有旋转角度 /// <summary> /// 测试JRE图片压缩后图片会旋转问题 /// </summary> public void Uploadimg1() { HttpPostedFile hpf = HttpContext.Current.Request.Files[]; var context = HttpContext.Current; string newurl = context.Server.MapPath("/upload/img/&

Python3.x:如何识别图片上的文字 安装pytesseract库,必须先安装其依赖的PIL及tesseract-ocr,其中PIL为图像处理库,而后面的tesseract-ocr则为google的ocr识别引擎: 其中PIL可以用pillow来替代: 一.安装识别引擎tesseract-ocr 下载地址(解压安装):https://sourceforge.net/projects/tesseract-ocr/ 这里需要注意这一段话:Currently, there is no offici

这个模型是经过简单训练,只能识别四个英文字母:ABCD,是我为了提取答案才训练的,因为科大,百度,以及腾讯的识别不是很准,所以自己训练自己使用,希望能够给你带来方便.下面是训练好的model,如多你感觉图片的类型相似,可直接使用. 1.图片形式,尽量png 2.模型 如果需要可以加我qq:1851999452 3. import os import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow a

[java+selenium+Tesseract-OCR(图片识别)+AutoIt(windows窗口识别)]完成自动化图片验证码识别! 一.AutoIt(windows窗口识别)参考:https://www.cnblogs.com/xiaozhaoboke/p/11138548.html 二.Tesseract-OCR(图片识别) 1. 官网下载 tesseract:http://sourceforge.net/projects/tesseract-ocr/ 历史版本下载:https://di

1.背景    验证码自动识别在模拟登陆上使用的较为广泛,一直有耳闻好多人在使用机器学习来识别验证码,最近因为刚好接触这方面的知识,所以特定研究了一番.发现网上已有很多基于machine learning的验证码识别,本文主要参考几位大牛的研究成果,集合自己的需求,进行改进.学习. 2.基本工具    开发环境: python 3.5 + pycharm 模块: Pillow.sklearn.numpy及其他子模块 3.基本流程描述整个识别流程: ①验证码清理并生成训练集样本 ②验证码特征提取

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?真的就不能被机器识别?? 我先讲讲我是怎么实现站外提交留言到一个网站的程序. 这个网站的留言版大致如下: 我一看这种简单的4位数字验证码,马上就感觉到有戏了.直觉告诉我让电脑来识别这些图片验证码据对简单o(∩_∩)o... 首先我马上在这个页面用右键菜单看源代码 知道验证码获取页面后 你可以直接用 http://www.XXXX.com/imgchk/validatecode.asp 这样去访问你会发现你打开的就是一个

通过Emgu实现对图片上的数字进行识别. 前期步骤: 1.下载Emgu安装文件,我的版本是2.4.2.1777.3.0版本则实现对中文的支持. 2.安装后需填写环境变量,环境变量Path值后加入Emgu安装路径到bin下.如C:\Emgu\emgucv-windows-x86-gpu 2.4.2.1777\bin: 3.在bin下查找需要的dll如Emgu.CV.dll与Emgu.CV.OCR.dll等. 4.将C:\Emgu\emgucv-windows-x86-gpu 2.4.2.1777\

今天群里有兄弟问如何把图片的文字给识别出来 对于python来说这不是小菜一碟吗,于是乎让pupilheart狠狠的吹了一波(哈哈,竟然没懂),下面将整个实现过程给大家实现下: 方法一:自己搞定ORC (网上好多开源文件,课直接下载) 缺点:质量良莠不齐,适合自己玩,提升技术 首先,安装两个依赖包,cmd命令下执行 pip install Image pip install pytesseract from PIL import Image import pytesseract text=pyt

https://blog.csdn.net/qq_31446377/article/details/81708006 ython 3.6 版本 Pytesseract 图像验证码识别 环境: (1) win7 64位 (2) Idea (3) python 3.6 (4) pip install pillow <&nbsp>pip install pytesseract (5) 识别引擎tesseract-ocr 安装 安装tesseract-ocr的识别引擎 第一步:下载安装包 根据

对于像我这样初学python网络爬虫的freshman来说,软件的准备和环境的配置能让我们崩溃.其中用刚安装好的tesseract和tesserocr库测试识别验证码就是其中一例. 这里我要测试的验证码是image.png,保存在C:\Users\LENOVO\Desktop. 1.对于tesseract,我按照书上来输入一下命令,然后产生错误. 觉得不可思议,我完全按照书上来的! 过了一天回头看才发现是那个‘-1’出了问题,原本应该是‘-l’,即language的简称. 改了之后以为能成功了,

在OCR实际开发中,证件照采集角度有很大的偏差,需要将图片进行旋转校正, 效果图: 在应用中发现应该加入高斯模糊,可以极大减少误差线条. 知道线条后 通过求斜率 得旋转角度 .(x1-x2)/(y1-y2) 结果 结果还行吧 ! 当然还有直方图也可以判断,有待研究! 霍夫变换 Hough变换是经典的检测直线的算法.其最初用来检测图像中的直线,同时也可以将其扩展,以用来检测图像中简单的结构. OpenCV提供了两种用于直线检测的Hough变换形式.其中基本的版本是cv2.HoughLines.其输

1.通过肉眼识别,然后输入到input里面 from PIL import image Image request.urlretrieve(url,'image')  #下载验证码图片 image = Image.open('image')  #程序内部打开图片 image.show()  #将图片显示出来 captch = input("请输入验证码")  #输入你看到的验证码 2.通过阿里云里面的付费识别:https://market.aliyun.com/products/571