随笔分类 - 验证码识别
摘要：今天介绍一个简单验证的识别。 主要是标准的格式，没有扭曲和变现。就用 pytesseract 去识别一下。 验证码地址：http://wscx.gjxfj.gov.cn/zfp/webroot/xfsxcx.html 需要识别的验证码是： 因为这个验证码有干扰点，所以直接识别的效果非常不好。 首先对
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摘要：今天介绍一个简单验证的识别。 主要是标准的格式，没有扭曲和变现。就用 pytesseract 去识别一下。 验证码地址：https://user.www.gov.cn/sso/verifyimg_edit?rd=0.22469390770687414 需要识别的验证码是： 识别结果是： 识别代码是：
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摘要：对于普通的字符型验证码，如果可以分割，那么降噪和二值化以后，就很容易识别了。 这篇博客主演是对验证码进行降噪和二值化。 下面的图片是处理前的验证码和处理后的验证码截图： 下面是登录的验证码： 下面是验证码处理前后的对比 降噪代码不再附加
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摘要：在这篇博文中手把手教你如何去分割验证，然后进行识别。 一：下载验证码 验证码分析，图片上有折线，验证码有数字，有英文字母大小写，分类的时候需要更多的样本，验证码的字母是彩色的，图片上有雪花等噪点，因此识别改验证码难度较大 二：二值化和降噪： 三： 切割： 四：分类： 五： 测试识别率 六：总结： 综
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摘要：某个招聘网站的验证码识别，过程如下 一： 原始验证码： 二： 首先对验证码进行分析，该验证码的数字颜色有变化，这个就是识别这个验证码遇到的比较难的问题，解决方法是使用PIL 中的 getpixel 方法进行变色处理，统一把非黑色的像素点变成黑色 变色后的图片 三： 通过观察，发现该验证码有折线，需要
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摘要：切割前： 切割后： 代码： 思路是用深度遍历，对图片进行二值化处理，先找到一个黑色像素，然后对这个像素的周围8个像素进行判断，如果没有访问过，就保存起来，然后最后这个数组的最小x和最大x就是x轴上的切割位置。这种分割的方法还是只能适用于没有粘连的验证码，比垂直分割的好处是，可以处理位置比较奇怪的验证
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摘要：备注（易拍全球） 切割前： 切割后： 切割前： 切割后： 好了，上代码：
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摘要：原来验证码： 切割前： 切割后： 切割前： 切割后： 切割前： 切割后： 切割前： 切割后： 切割前： 切割后： 直接上代码： 说明： 本切割算法适合验证码中的字母位置基本固定在一定的范围内，有比较好的切割效果
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摘要：原始图片： 降噪后的图片 实现代码：
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摘要：至于安装教程在这里不再重复说了，可以参考博客，网上有大把的教程 https://blog.csdn.net/testcs_dn/article/details/78697730 要是别的验证码是如下类型的 Python 代码如下
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摘要：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
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摘要：今天要聊的就是在爬虫遇到验证码，如何去解决。 1.前言：关于验证码，我觉得是很low逼的技术，但是很多面试官都会问到如何解决验证码，好像是能识别验证的就代表了爬虫工程师的技术很牛逼，相反，爬虫工程师就是菜鸟。我觉得以此来评价爬虫工程师的水平高低，是非常不合理的。 2. 网站为何要用验证码？ 网站担心
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