[机器学习]利用KNN算法进行验证码识别

最新推荐文章于 2025-02-21 22:39:35 发布
最新推荐文章于 2025-02-21 22:39:35 发布
阅读量1w 收藏 54
点赞数 12
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习应用知识笔记 文章标签： 验证码识别 机器学习 验证码 算法
未经博主允许不得转载(https://github.com/ai-word)
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/BaiHuaXiu123/article/details/55506801
本文介绍了如何使用KNN算法进行验证码识别，通过数据预处理、选择模板、计算距离等步骤，实现对验证码的高效识别。KNN算法在此场景下具有简单易实现、无需训练等优点，但也存在计算量大、速度慢的缺点。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

文章:用KNN来进行验证码识别
#前言
对那些及其简单的验证码,可以用KNN算法来破解,这里整理了一个思路,可以了解了解.那么KNN算法原理是什么呢?

#KNN原理
这里写图片描述

kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，kNN方法较其他方法更为适合。

#算法流程

  1. 准备数据，对数据进行预处理
  1. 选用合适的数据结构存储训练数据和测试元组
  2. 设定参数，如k
    4.维护一个大
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
KNN-验证码识别
zqzq19950725的博客
01-11 552
1、验证码数据集 验证码captcha 是是“Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart”（全自动区分计算机和人类的图灵测试）的缩写，是一种区分用户是计算机还是人的公共全自动程序。可以防止：恶意破解密码、刷票、论坛灌水等。 本章主要以MNIST数据集为例介绍数字型验证码，MNIST是一个入门级...
基于Python的KNN数字验证码识别
m0_63019653的博客
02-27 1915
本项目基于Python爬虫爬取验证码图片，对图片进行去噪、分割，通过KNN算法训练模型，实现验证其准确率。
机器学习之KNN识别验证码
12-25
https://mp.youkuaiyun.com/mdeditor/85250661 使用Knn完成验证码识别，环境是python3+jupyter notebook。做完这个就会对knn有深入的理解
KNN实现验证码识别
WGS.
07-17 849
源码地址： KNN算法我们主要要考虑三个重要的要素，对于固定的训练集，只要这三点确定了，算法的预测方式也就决定了。这三个最终的要素是k值的选取，距离度量的方式和分类决策规则。 对于k值的选择，没有一个固定的经验，一般根据样本的分布，选择一个较小的值，可以通过交叉验证选择一个合适的k值。 选择较小的k值，就相当于用较小的领域中的训练实例进行预测，训练误差会减小，只有与输入实例较近或相似的训练实例才会对预测结果起作用，与此同时带来的问题是泛化误差会增大，换句话说，K值的减小就意味着整体模型变得复杂，容易发生过拟
我佛了！用KNN实现验证码识别，又 Get 到一招！
AI科技大本营
05-19 3261
作者|李秋键责编| Carol出品|AI科技大本营（ID：rgznai100）头图 | 优快云付费下载自视觉中国验证码使我们生活中最为常见的防治爬虫和机器人登录攻击的手段，一般的验...
（一）机器学习之kNN算法理论实战讲解（验证码识别）
AlexTan_的博客
11-09 2045
机器学习之Knn算法（Python实现） 作者: AlexTan  优快云: http://blog.youkuaiyun.com/alextan_  e-mail: alextanbz@gmail.com  Github: https://github.com/AlexTan-b-z   1. knn算法（邻近算法）介绍： 邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor
机器学习之验证码识别
Alis_豪的博客
03-24 1万+
项目背景： 之所以做这个其实很久就有这个想法了，因为搞爬虫有大半年了，怕热很多网站，也模拟登陆了许多网站，包括知乎微博等，但是有个问题是，当我们遇到验证码的时候，就需要人工打验证码了，特别是用selenium登录新浪手机端的时候，每次都需要人为打验证码，感觉还不够全自动。所以就有了这个摸索。 ---------------------------------------------------
验证码识别（KNN算法）
赏星乐事
08-06 1468
算法原理 kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的
机器学习：KNN归类算法实现验证码识别
热门推荐
陈海鹏的博客
04-10 2万+
算法简介KNN（K Nearest Neighbor）是机器学习中非常经典的，同时也容易理解的算法。与K-Means算法用于聚类不同的是，KNN是为事物的归类而生的。简单地说，就是知道一批事物的数据特征及各自所属的分类，来根据一个新事物的数据特征来判断其最大可能归属于其中的哪一类的过程。这个判断依据即是计算欧式距离，得到新数据特征向量与原有数据特征向量距离最小的前K个事物所属的分类，得到的这些分类中
利用机器学习识别验证码（从0到1）
李玺
06-07 5139
最近喜欢先把测试结果图放前面。大家可以先看下效果。 识别速度并不是很快，代码并没有进一步优化。 本篇主要讲的是 从制作验证码开始，到我们利用机器学习识别出来结果的过程。 之前写过一篇利用opencv进行验证码处理，感兴趣可以看看，本篇的验证码并没有过多处理：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43582101/article/details/90609399 利用机器学习识...
机器学习案例：验证码识别(Captcha)
C_teacher的博客
06-07 2654
验证码（CAPTCHA，全自动区分计算机和人类的图灵测试）的缩写，是一种区分用户是计算机还是人工智能的全自动程序。 实验步骤： 1、创建验证码 2、对验证码进行01值化 3、降噪 4、对验证码进行切分 5、对切分后的验证码进行图片转数字化 6、使用逻辑回归建模 7、对新输入的图片进行预测 验证码的创建 1、随机生成验证码的颜色 2、随机生成验证码数字 3、使用PIL进行画图 import os from PIL import Image from PIL import ImageDraw from PI
15分钟实战机器学习：验证码（CAPTCHA）识别
新缸中之脑
12-15 2万+
让我们使用机器学习（machine learning）来绕过世界上最流行的Wordpress验证码插件！ 每个人都不喜欢验证码（CAPTCHA） - 那些令人讨厌的图像中包含了你必须正确输入的文本，只有输入成功后才能访问网站。 验证码旨在通过验证你是一个真实的人来防止机器（蠕虫）自动填写表格。 但随着深度学习和计算机视觉的兴起，现在很容易使用机器来自动识别验证码了。
基于机器学习的验证码识别平台设计与实现
学习中
02-23 2427
鉴于目前并没有找到官方统一的验证码标准库， 并且经过大量调查， 不少网站验证码生 成都基于 Captcha 库， 因此将 Captcha 验证码生成算法（即第三方库）作为理论与实践的数 据标准。由于在制作时考虑到日后神经网络训练所需配置高低的问题， 所以验证码生成的数 据只由数字组成，这能降低开发和训练所带来的高昂成本。 验证码生成不仅需要带有噪点、干扰线、以及形状变化等特点，同时在同一张图片中还 需要具备不同的颜色， 以保证其真实性和难度， 做到能人眼识别的同时也能让机器识别其字 符码，并且尽可能具有标准
clean算法_KNN算法实战：验证码的识别
weixin_39972519的博客
11-28 313
识别验证码的方式很多，如tesseract、SVM等。今天主要学习的是如何使用KNN进行验证码的识别。数据准备本次实验采用的是优快云的验证码做演练目前接口返回的验证码共2种： 纯数字、干扰小的验证码，简单进行图片去除背景、二值化和阈值处理后，使用kNN算法即可识别。 字母加数字、背景有干扰、图形字符位置有轻微变形，进行图片去除背景、二值化和阈值处理后，使用kNN算法识别这里选择第二种进行破解。由...
使用 OpenCV 和 KNN 进行验证码识别
最新发布
asfdsgdf的博客
02-21 430
在本教程中，我们将使用 OpenCV 和 K最近邻算法（KNN） 来实现一个简单的验证码识别系统。验证码图像通常包含多个字符，我们将通过图像预处理步骤提取每个字符，并将其转化为 KNN 可用的特征向量。验证码中的每个字符通常由轮廓框住。我们将每个字符图像调整为固定大小（例如 20x20），然后将其展平为一个 400 维的特征向量。假设我们的验证码包含数字和字母（例如 0-9 和 A-Z），我们可以为每个字符分配标签。我们将验证码图像转换为灰度图，并进行二值化处理，去除图像中的噪点，使得字符更加突出。
就是直接可以用机器学习识别验证码的
weixin_44274975的博客
03-12 205
import pytesseract from PIL import Image from selenium import webdriver browser = webdriver.Chrome(executable_path=’/cdrom/chromedriver’) browser.get(‘http://piaofang.maoyan.com/?ver=normal’) money_el...
knn识别简单验证码
Qwertyuiop2016的博客
01-02 1094
参考 https://www.biaodianfu.com/knn-captcha-recognition.html 内容大致一样，只是根据自己的想法加入了一些改动 KNN(k近邻算法) 算法原理请看：https://www.biaodianfu.com/knn.html 我来说一下sklearn中knn的属性和方法 sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n...
评论 6
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

图解AI

你的鼓励是我最大的动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值