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

原文地址:[ZZ]计算机视觉.机器学习相关领域论文和源代码大集合作者:计算机视觉与模式 注:下面有project网站的大部分都有paper和相应的code.Code一般是C/C++或者Matlab代码. 最近一次更新:2013-1-29 一. 特征提取Feature Extraction: SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat] PCA-SIFT [2] [Project] Affine-SIFT [3] [Project] SURF [4]

俗话说前人栽树,后人乘凉,此话一点不假,结合云层的一遍文章:http://bbs.51testing.com/thread-533920-1-1.html,知道还有一个Tesseract-OCR可以用来识别图片上的文字(验证码). 在code.google上下载了tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe,即windows版本,下载安装后安装路径自动加入到环境变量中,在cmd中可以手动测试一下: 格式如下:tesseract.exe c:\test1.jpg c:\test

相信大家在开发一些程序会有识别图片上文字(即所谓的OCR)的需求,比如识别车牌.识别图片格式的商品价格.识别图片格式的邮箱地址等等,当然需求最多的还是识别验证码.如果要完成这些OCR的工作,需要你掌握图像处理.图像识别的知识,需要用到图形形态学.傅里叶变换.矩阵变换.贝叶斯决策等很多复杂的理论,这让绝大部分人都会望而却步. Tesseract这个开源项目的出现让我们普通人也可以涉足OCR的开发.Tesseract可以从图片中识别出文字内容,但不要以为Tesseract可以智能的识别出各种奇形怪状

所需资源下载链接(资源免费,重在分享) Tesseract:http://download.csdn.net/detail/chenyangqi/9190667 jai_imageio-1.1-alpha,swingx-1.0:http://download.csdn.net/detail/chenyangqi/9190683 HttpWatch Professional:http://download.csdn.net/detail/chenyangqi/9208339 项目简介: 我们学校使

俗话说前人栽树,后人乘凉,此话一点不假,结合云层的一遍文章:http://bbs.51testing.com/thread-533920-1-1.html,知道还有一个Tesseract-OCR可以用来识别图片上的文字(验证码). 在code.google上下载了tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe,即windows版本,下载安装后安装路径自动加入到环境变量中,在cmd中可以手动测试一下: 格式如下:tesseract.exe c:\test1.jpg c:\test

1.验证码的识别是有针对性的,不同的系统.应用的验证码区别有大有小,只要处理好图片,利用好pytesseract,一般的验证码都可以识别 2.我在识别验证码的路上走了很多弯路,重点应该放在怎么把图片处理成这个样子,方便pytesseract的识别,以提高成功率 3.原图为: 思想过程: ①不要盲目的去直接用代码识别,识别不出来就怀疑代码有问题或者pytesseract不好用: 先将验证码用图片处理工具处理,一步步得到理想图片,记住处理过程,将处理后的图片直接用pytesseract识别,代码如下

1.使用Python识别验证码需要安装Python的图像处理模块(PIL.pytesser.pytesseract) (安装过程需要pip,在我的Python中已经安装pip了,pip的安装就不在赘述了) PIL的安装 法1:直接在DOS下用命令:pip install PIL 法2:http://effbot.org/downloads/#Imaging  下载安装:(官方库) 法3:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pillow  如遇到6

常见验证码 之前的博客中已经解决了一些常见验证码的问题,但是验证码是层出不穷的,目前解决验证码除了通过常规手段解决以外,还可以通过人工智能领域的深度学习去解决 深度学习?! 无疑对爬虫coder提高了N个量级的学习量.难道大公司识别验证码都需要自己去实现逻辑么? 带劲的验证码 12306验证码 12306绝对是验证码的一个顶级的存在,单独成为一类也不过分! 点触验证码 手势验证码 点选验证码 翻转验证码 还有各种其他风格,这些验证码深入的研究下去,都有解决办法,但是对一个Python爬虫工程师来

1.首先要下载j4l的相应文件和jar 下载地址:http://www.java4less.com/ocrtools/ocrtools.php?info=download 2.下载完成之后解压,文件目录结构如下 3.环境准备 下面配置环境变量,如果我们已经提前配置好JDK的环境变量,那么我们可以直接进行如下操作: 将解压文件下bits64目录的三个文件 liblept168.dll   tess3Wrapper.dll  windows7_readme.txt  都复制到JDK的bin目录下 同

#!/usr/bin/env python #created by Baird from aip import AipOcr def GetCaptchaV(filename): APP_ID = '1X4X8X4X' API_KEY = 'YaVcqamctoYqRHNGAqwVbn97UO' SECRET_KEY = 'C1926rIqGstqPHTUFa6sz481fjDua2pv' client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) ""&

介绍   作为RNN的第二个demo,笔者将会介绍RNN模型在识别验证码方面的应用.   我们的验证码及样本数据集来自于博客: CNN大战验证码,在这篇博客中,我们已经准备好了所需的样本数据集,不需要在辛辛苦苦地再弄一遍,直接调用data.csv就可以进行建模了. RNN模型   用TensorFlow搭建简单RNN模型,因为是多分类问题,所以在最后的输出部分再加一softmax层,损失函数采用对数损失函数,optimizer选择RMSPropOptimizer.以下是RNN模型的完整Pytho

Python+Tensorflow的CNN技术快速识别验证码 文章来源于: https://www.jianshu.com/p/26ff7b9075a1 验证码处理的流程是:验证码分析和处理—— tensorflow安装 —— 模型训练 —— 模型预测 需要的准备. 1. 安装TensorFlow 2.  PIL 3. numpy 4. 用于训练的图片 0.文件目录: 红色部分有用,其他不用 1. 训练模型的图片:链接:https://pan.baidu.com/s/1kpgt7Pc-ni4Wn

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行人工标注,作为训练集 训练数据 - 用KNN算法训练数据 检测结果 - 用上一步的训练结果

公司的登录注册等操作有验证码,测试环境可以让开发屏蔽掉验证码,但是如果到线上的话就要想办法识别验证码或必过验证码了. 识别验证码主要分为三部分,一.对验证码进行二值化.二.将二值化后的图片分割.三.进行识别.理论上在识别之前有一个标准化的操作,是将图片进行旋转等操作,尽量将字符弄成一样的格式,方便识别,避免随进图片的差异. 用这个验证码作为例子:.下面是代码: 一.打开图片,将图片二值化. 图片是由RGB三个通道组成的,图片的验证码和他的干扰,比如点或横线等,RGB的阙值有很大的区别,我们可以使

除了传统的PIL包处理图片,然后用pytessert+OCR识别意外,还可以使用tessorflow训练来识别验证码. 此篇代码大部分是转载的,只改了很少地方. 代码是运行在linux环境,tessorflow没有支持windows的python 2.7. gen_captcha.py代码. #coding=utf-8 from captcha.image import ImageCaptcha # pip install captcha import numpy as np import ma

原文地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_7e5f32ff0102vlgj.html 入门书单 1.<数学之美>PDF6 作者吴军大家都很熟悉.以极为通俗的语言讲述了数学在机器学习和自然语言处理等领域的应用. 2.<Programming Collective Intelligence>(<集体智慧编程>)PDF3 作者Toby Segaran也是<BeautifulData : The Stories Behind Elegant

有些网站的登录方式是验证码登录的方式,比如今天我们要测试的网站专利检索及分析. http://www.pss-system.gov.cn/sipopublicsearch/portal/uilogin-forwardLogin.shtml 登录此类网站的关键是识别其中的验证码.那么如何识别验证码呢.我们首先来看下网页源代码.在网页中,验证码的是通过下载一个图片得到的.图片的下载地址是src=/sipopublicsearch/portal/login-showPic.shtml 我们从实际的fi

今天写自己的爆破靶场WP时候,遇到有验证码的网站除了使用pkav的工具我们同样可以通过py强大的第三方库来实现识别验证码+后台登录爆破,这里做个笔记~~~ 0x01关于selenium selenium 是一套完整的web应用程序测试系统,包含了测试的录制(selenium IDE),编写及运行(Selenium Remote Control)和测试的并行处理(Selenium Grid).Selenium的核心Selenium Core基于JsUnit,完全由JavaScript编写,因此可以

近来有朋友让老山帮忙识别验证码.在github上查看了下,目前开源社区中主要流行以下几种验证码识别方式: tesseract-ocr模块: 这是HP实验室开发由Google 维护的开源 OCR引擎,内置传统模式识别方法和现代深度神经网络算法 采用深度学习网络 通常是基于CNN网络,通过captcha等验证码生产器自动生产训练集,通常对生成器内置的验证码类型有极高的识别度. 需求中需要识别的验证码来自特定网站 http://fota.redstone.net.cn/,使用通用的验证码识别模块识别准