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

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

========================================================================================================== 写在前面: 这两天比较头疼这个验证码识别功能,本来查看相关的资料时候,tesseract已经能够完成基本的识别,识别效果差,加上还有其他其他exe,后来 在网上看到Tess4J的文字,然后就想着该用这种依赖jar包融合的方式进行识别,下来列举下自己在OCR识别图片过程中遇到的坑和解决方

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

tesseract-ocr图片识别开源工具 今天看同事的ppt,提到了图片识别,又tesseract-ocr,觉得不错,试一下,如果效果好可以用来做验证码的识别 http://code.google.com/p/tesseract-ocr/ tesseract是一款开源工具,我安装了Windows版试水先 1.首先登录首页在‘下载’页面下载 tesseract-ocr-setup-xx.xx.exe chi_sim.traineddata.gz   中文语言包 2.双击即可安装tesserrac

验证码识别据说可以用C#图像识别类库Tessnet2来实现,Tessnet2源于目前Google维护的开源项目Tesseract2.本文将对此传说进行验证,含验证结果与验证方法. 1. 验证结果 ———————- 20150131更新———————————— 通过对Tesseract的进一步学习与验证,其实Tessnet2识别”verification”这张图片完全没有问题,之前在验证时不行是因为我在写代码时把“ocr.SetVariable”的识别范围限制为数字与大写字母.总的来说,Tesse

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.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

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

#!/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

今天闲来无聊,尝试了一下OCR识别,尝试了以下三种方案: 1.直接使用业界使用最广泛的Tesseract-OCR. Tesseract项目最初由惠普实验室支持,1996年被移植到Windows上,1998年进行了C++化.在2005年Tesseract由惠普公司宣布开源.2006年到现在,都由Google公司开发及维护. 2.使用基于Tesseract-OCR封装的Tess4j 3.调用百度云OCR服务实现(AT两家太贵,百度云文字识别服务提供每个月15000次的免费调用). 先说测试结果: 毫

python 图像处理模块1. 安装 pytesseract模块是会自动安装Pillow模块.pillow 为标准图像处理库 手册地址 http://pillow-cn.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.htmlpytesseract 模块用于文字识别pip3 install pytesseract 2. 安装 tesseract-ocr 这个用于文字识别pytesseract 需要调用它https://github.com/tesseract-ocr/tess

在做自动化测试或压力测试时,验证码总是一个问题.在以往的压力测试经历中,测试一般在独立的测试环境中进行,可以放心禁用验证码或使用万能验证码,这个是最实用的.但是,这两天我尝试了一个使用第三方的图形图像识别工具来完成验证码识别并通过Jmeter完成登录的过程,识别工具的识别成功率有限,因此本篇估计仅能在理论范围内适用. 本篇内容大部分内容来自于该作者的文章:http://blog.csdn.net/xreztento/article/details/48682923 总体目的:给Jmeter写一个

图片识别的技术到几天已经很成熟了,只是相关的资料很少,为了方便在此汇总一下(C#实现),方便需要的朋友查阅,也给自己做个记号. 图片识别的用途:很多人用它去破解网站的验证码,用于达到自动刷票或者是批量注册的目的,但我觉得它最吸引我的地方是可以让一些书写的东西,自动识别成电脑上的文字,比如说手拟的合同,修改过的书面论文或者是文档,每月的花费发票需要在电脑上录入或者是汇总信息,日记本上的文章要转移到电脑上等等,我们现在就不用再头痛把它们在电脑上敲写一遍了. 本文介绍两种比较主流和成熟的识别方式: 方

图片识别的技术到几天已经很成熟了,只是相关的资料很少,为了方便在此汇总一下(C#实现),方便需要的朋友查阅,也给自己做个记号. 图片识别的用途:很多人用它去破解网站的验证码,用于达到自动刷票或者是批量注册的目的,但我觉得它最吸引我的地方是可以让一些书写的东西,自动识别成电脑上的文字,比如说手拟的合同,修改过的书面论文或者是文档,每月的花费发票需要在电脑上录入或者是汇总信息,日记本上的文章要转移到电脑上等等,我们现在就不用再头痛把它们在电脑上敲写一遍了. 本文介绍两种比较主流和成熟的识别方式: 方

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