先到百度云申请文字识别API ,会给你一个API KEY和一个SECRET KEY,免费,一天最多500次请求. try: temp_url = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=[API KEY]&client_secret=[SECRET KEY]' temp_res = requests.post(temp_url) temp_token = eval(t

import time from selenium import webdriver from aip import AipOcr def initial(): """ 初始化连接 """ APP_ID = '16611607' API_KEY = 'wAIXfXOUS8ztLa4FrK3rZex1' SECRET_KEY = '3b8nvjSGUZq0LPC18VVAizKYRBbny6Mq' return AipOcr(APP_ID, API

--------------------------------------------------低调的分割线--------------------------------------------------- Linux下有两个重要的编程准则,甚至是设计哲学,就是:模块原则(使用简洁的借口拼合简单的部件)和组合原则(设计时考虑拼接组合).在Linux 下面有无数个小程序,体积小,功能简单.但是当我们将它们按一定的方式组合起来以后,它们 几乎无所不能.命令行的一个很大的好处就是方便组合.试想

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

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---“

http://www.cnblogs.com/Charltsing/p/OcrAnswerer.html 联系qq:564955427 最新版为v4.1版,开放一定概率的八窗口体验功能,请截图体验(多点几次图片).更新日期:2018.12.30  最终版,去除时间限制. 工具特色: 1.鼠标划框.三种截图方式.急速截图 2.八窗口搜索.高亮匹配答案.二级链接精准搜索 3.两种OCR引擎.Nlp分词,高亮匹配更完善 4.双题库分别支持精确和模糊两种检索,答案更迅速   **************

i春秋作家:hlpureboy python+机器学习+验证码识别+源码 简单介绍 最近在写某网站的自动注册,在注册的过程中遇到一些问题,如js的执行.验证码的识别等等,今天给大家如何用python通过机器学习的方式实现验证码的识别,这次以i春秋验证码为例进行识别,尽可能的用简单的方式给大家讲解. 使用技术 [x] python 2.7 32 位 所需的库 PIL sklearn numpy pandas matplotlib [x] 数字图像处理基础(中值滤波等) [x] 机器学习KNN算法

文章地址:https://www.cnblogs.com/Charltsing/p/OcrAnswerer.html 最新版为v4.1版,开放一定概率的八窗口体验功能,请截图体验(多点几次图片).更新日期:2018.8.6  22:00 工具特色: 1.鼠标划框.三种截图方式.急速截图 2.八窗口搜索.高亮匹配答案.二级链接精准搜索 3.两种OCR引擎.Nlp分词,高亮匹配更完善 4.双题库分别支持精确和模糊两种检索,答案更迅速   *******************************

题目:小z的房子 高级语言程序设计实践题目:2.4 小z 的房子 ★实验任务 小z 通过自己的努力,终于发家致富.现在小明有一个大小为N*M 的 院子,雨后积起了水.四联通的积水被认为是连接在一起的.请你帮 小z 计算出院子里有多少水洼.1 代表积水,0 代表没有积水.(四 联通指下面图中下对1 的部分) * *1* * ★数据输入 输入数据共两行. 第一行为一个整数N,M(1<=N,M<=100)表示院子的大小. 接下来N 行M 列的矩阵表示院子中积水情况. ★数据输出 输出数据共一行,为水

验证码识别解决方案 对于web应用程序来讲,处于安全性考虑,在登录的时候,都会设置验证码,验证码的类型种类繁多,有图片中辨别数字字母的,有点击图片中指定的文字的,也有算术计算结果的,再复杂一点就是滑动验证的.诸如此类的验证码,对我们的系统增加了安全性的保障,但是对于我们测试人员来讲,在自动化测试的过程中,无疑是一个棘手的问题. 1.web自动化验证码解决方案 一般在我们测试过程中,登录遇到上述的验证码的时候,有以下种解决方案: 第一种.让开发去掉验证码 第二种.设置一个万能的验证码 第三种.通过

  本文将会介绍如何使用百度AI开放平台中的文字识别服务来识别图片中的文字.百度AI开放平台的访问网址为:http://ai.baidu.com/ ,为了能够使用该平台提供的AI服务,你需要事先注册一个百度账号. 创建百度AI文字识别应用   在百度AI开放平台中,登录自己的百度账号,点击"文字识别"服务中的"通用场景文字识别",选择"创建应用",填好应用名称,选择应用类型,填好应用描述,这样就创建好了"通用场景文字识别"服务

1.知识点 """ 验证码分析: 对图片进行分析: 1.分割识别 2.整体识别 输出:[3,5,7] -->softmax转为概率[0.04,0.16,0.8] ---> 交叉熵计算损失值 (目标值和预测值的对数) tf.argmax(预测值,2)验证码样例:[NAZP] [XCVB] [WEFW] ,都是字母的 """ 2.将数据写入TFRecords import tensorflow as tf import os os.env

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

验证码识别(少样本,高精度)项目地址:https://github.com/kerlomz/captcha_trainer 1. 前言 本项目适用于Python3.6,GPU>=NVIDIA GTX1050Ti,原master分支已经正式切换为CNN+LSTM+CTC的版本了,是时候写一篇新的文章了. 长话短说,开门见山,网络上现有的代码以教学研究为主,本项目是为实用主义者定制的,只要基本的环境安装常识,便可很好的训练出期望的模型,重定义几个简单的参数任何人都能使用机器学习技术训练一个商业化成品

字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 1   摘要 验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的 防火墙 功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻.本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程,对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义. 2   关键词 关键词:安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL 3   免责声明 本文研究所用素材来自于某旧Web框架的网站 完全对外公开 的公共图片资源. 本文只做了该网

1. 引子 前两天访问学校自助服务器()缴纳网费,登录时发现这系统的验证码也太过“清晰”了,突然脑袋里就蹦出一个想法:如果能够自动识别验证码,然后采用暴力破解的方式,那么密码不是可以轻易被破解吗? ps:用户名就是学号,可以轻易获得,而密码是系统随机生成的6位数,组合方式仅有 10^6种,假设每次尝试须要50ms,那么大概需要14个小时,如果采用多线程,多个虚拟机(java)同时工作,估计把所有密码过一遍不会超过1个小时,这效率还凑合吧... 2. 分析 问题的关键就在于验证码识别,至于如何请求

opencv版本: 3.0.0 处理验证码: 纯数字验证码 (颜色不同,有噪音,和带有较多的划痕) 测试时间 :  一天+一晚 效果: 比较挫,可能是由于测试的图片是在太小了的缘故. 原理:  验证码识别作为身份证号机器识别的一个衍生,夹杂了很多干扰的噪音,所以加大了二值化的难度.以及轮廓追踪的不好协调. 操作过程大过程有以下几个: (1) 待测试的图片灰度化并二值化 (2)预先装载特征库(这里分为多样,形式不一) (3)物体轮廓检测 (4)扫描待测图片,并进行特征码比对,匹配优先 处理图片展示

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

简单验证码识别(matlab) 验证码识别, matlab 昨天晚上一个朋友给我发了一些验证码的图片,希望能有一个自动识别的程序. 1474529971027.jpg 我看了看这些样本,发现都是很规则的印刷体数字,而且还没有角度旋转,所以我就直接使用数字的面积和周长两个特征量来进行检测,发现效果还是蛮不错的. 在实验中,主要问题是'6'和'9'两个数字的面积和周长都是完全一样的,所以这时候我又添加了一个重心的特征. 有些蛋疼的是数字'4'和'0'竟然面积是一样的...所以只好再引入椭圆离心率特征

版权声明:本文为博主林炳文Evankaka原创文章,转载请注明出处http://blog.csdn.net/evankaka 一.准备工作与代码实例 1.PIL.pytesser.tesseract (1)安装PIL:下载地址:http://www.pythonware.com/products/pil/(CSDN下载) 下载后是一个exe,直接双击安装,它会自动安装到C:\Python27\Lib\site-packages中去, 个人补充:上面是32位,个人查到64位地址 http://ww