paip.验证码识别---序列号的反转

最新推荐文章于 2025-02-02 13:07:00 发布
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paip.验证码识别---序列号的反转


作者Attilax ，  EMAIL:1466519819@qq.com 
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使用OpenCV识别简单的验证码
RL优快云3402的博客
01-09 1037
图片通道挑选：由于图片的背景具有一些噪声，因此需要对图片进行适当处理。由于图片是将像素分为红绿蓝三个通道，像素的值以正整数（值在0-255之间，可以简单理解为像素值越大越"亮"）的方式进行存储，因此可以将图片的三个通道像素值分别计算平均数，取平均数较小的通道（平均数越小说明越"暗"，浅色的噪声就越少）进行处理。图片标注：将图片以图片内容进行命名，方便后续处理。例如：图片内容是6970，则将图片命名为6970.jpg。训练模型：遍历文件夹，将图片读取后进行处理，并将图片作为标签进行处理。
OpenCV图像识别技术-验证码识别之前置基础
liyunyang2000的博客
11-02 539
1.安装opencv：终端：pip install opencv-python。1.安装numpy:pip install numpy。2.创建py文件，输入如下代码。
使用 Python 和 OpenCV 进行验证码识别
asfdsgdf的博客
02-02 268
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe" # 修改为你的 Tesseract 安装路径。Windows：从 Tesseract 官方 GitHub 下载并安装，并确保将安装路径（如 C:\Program Files\Tesseract-OCR）添加到环境变量中。Tesseract 是一个开源的 OCR（光学字符识别）引擎，我们需要先安装它。
OpenCV-验证码识别
卷心菜的博客
10-17 2042
OpenCV-验证码识别(Python)
【Python小工具】爬虫之使用OpenCV识别数字+字母验证码详解，告别收费
qq_51032943的博客
10-01 4081
💬:这个工具是干嘛的？🌱:主要是为了识别最基本的数字+字母验证码，之前解决验证码主要依靠各种网站，如超级鹰等而现在只要使用OpenCV库，就可以很轻松地识别出来，直接告别收费！
数字验证码识别新思路及对opencv支持向量机机器学习总结
一把菜刀行江湖
07-22 667
利用学习器分类自举的办法，避免识别手工分类大量图片。并对比了SVM支持向量机和CNN神经网络，对于图片处理的异同
paip 验证码识别---扭曲与旋转文字
sdfhncfw的博客
11-14 717
paip 验证码识别---扭曲与旋转文字
Paip.语义分析----情绪情感词汇表总结
attilax的专栏
11-07 4848
Paip.语义分析----情绪情感词汇表总结   以下词语是按感情色彩共分为十四类：   作者Attilax  艾龙，  EMAIL:1466519819@qq.com  来源：attilax的专栏 地址：http://blog.csdn.net/attilax   一、喜 高兴、欢喜、满意、如愿、幸福、如意、顺心、随心、称心、快乐、高兴、豁朗、喜欢、愉快、甜美、愉快、舒服、甜蜜
paip.提升效率---源码生成流程图工具
attilax的专栏
09-18 3327
paip.提升效率---源码生成流程图工具 常常，会发现一些又臭又长的代码。很难看清逻辑..最好的办法，就是一 款流程图生成器，从中生成流程图，以便分析流程，更改或者重构...   Code Visual 代码编辑器(code visual to flowchart v6.0) -------------------------------------------------------
paip.输入法编程--词频调整原则--发音长度优先
attilax的专栏
08-30 2523
paip.输入法编程--词频调整原则--发音长度优先 作者Attilax ，  EMAIL:1466519819@qq.com  来源：attilax的专栏 地址：http://blog.csdn.net/attilax 准备打个 "提升" ,编码是 "tishen   sp".. 江打的个"tishen" ,出来个"听审,提升"... 听审的编
paip.提升安全---网站登录密码明文传输的登录高危漏洞解决方案
热门推荐
attilax的专栏
09-21 1万+
paip.提升安全---绝大多数网站的登录高危漏洞解决方案   作者Attilax ， 1466519819@qq.com   WEB登录密码明文传输的严重性... 1 JS实现 RSA非对称加密算法... 1 加解密及传输流程... 1 后台产生一对公钥下发给WEB页... 2 WEB页JS调用公钥进行加密提交... 2 后台校验密码不能为空... 3
通过OpenCV实现的全自动图形图片验证码识别软件
01-02
通过OpenCV实现的全自动图形图片验证码识别软件，可以识别出绝大多数验证码，操作简单方便。
竞赛项目 深度学习验证码识别 - 机器视觉 python opencv
Mr.D学长
08-10 1455
🔥 优质竞赛项目系列，今天要分享的是🚩深度学习验证码识别 - 机器视觉 python opencv该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分🧿在python爬虫爬取某些网站的验证码的时候可能会遇到验证码识别的问题，现在的验证码大多分为四类：1、计算验证码2、滑块验证码3、识图验证码4、语音验证码。
Python+OpenCV验证码识别系统（源码和部署教程）
shanqunss的博客
08-25 801
Python+OpenCV验证码识别系统（源码和部署教程）
使用Python和OpenCV进行简单的验证码识别
ttocr456的博客
04-14 957
假设验证码图片的URL为https://example.com/captcha.png，我们可以使用requests库来下载验证码图片。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库对简单的数字验证码进行识别，并提供完整的代码示例。接下来，我们可以使用OpenCV库来进行验证码的识别。这里我们以简单的数字验证码为例，使用OpenCV的模板匹配功能来识别数字。下载验证码图片后，我们需要对其进行预处理，以便后续的识别步骤。最后，我们将识别出的验证码填充到表单中，并模拟提交表单。# 使用模板匹配进行验证码识别。
opencv+tesseract完成验证码识别（识别率99.99%）
peng_wei_kang的博客
06-27 7041
通过tesseract完成图片训练与识别，并结合opencv处理图片中存在的杂质信息，使得图片识别率达到99.99%
基于OpenCV的验证码图像处理
WzisTypescript的博客
09-19 243
验证码图像处理是一项用于自动识别和处理验证码图像的技术。这是一个简单的基于模板匹配的验证码图像处理示例。根据实际情况，你可能需要针对不同类型的验证码进行适当的调整和优化。验证码图像处理是一个广泛研究的领域，还有许多其他的方法和技术可供尝试，例如机器学习、深度学习和图像特征提取等。通过对验证码图像进行预处理、字符分割和字符识别，我们可以自动解析验证码图像。接下来，我们将对验证码图像进行字符分割。字符分割是将验证码图像中的每个字符分离出来的过程。现在，我们可以提取每个字符，并将其保存到单独的图像文件中。
OpenCV和Tesseract OCR识别复杂验证码喽~~
WenJGo的博客
09-15 1529
复杂验证码识别，从复杂到简单！！！
【滑动验证码识别】基于opencv实现对滑动验证码的识别及处理
2301_78753314的博客
05-04 2218
【代码】基于opencv实现京东滑动验证码的简单识别及处理。
paip
最新发布
03-12
### PAIP编程珠玑中的示例代码解释 PAIP（Paradigms of Artificial Intelligence Programming）是一本深入探讨人工智能编程范式的书籍，其中包含了大量 Lisp 编写的程序实例。这些例子不仅展示了如何实现特定的人工智能算法，还提供了关于良好软件工程实践的重要见解。 #### 示例：通用求解器框架 书中介绍了一个名为 `defun` 的宏来定义函数，在构建通用问题解决器时非常有用[^1]： ```lisp (defun solve (problem) "Find a solution to the given problem." (let ((solution nil)) ;; Attempt to find a solution using backtracking. (labels ((try-next-option () (when (not solution) (if (no-more-options-p ()) (return-from try-next-option nil) (let* ((option (next-option))) (cond ((goal-reached-p option) (setf solution option)) (t (push-state option) (solve problem) (pop-state)))))))) (try-next-option) solution))) ``` 这段代码实现了回溯法解决问题的一般模式。通过递归调用自身并尝试不同的选项直到找到解决方案为止。如果当前路径无法通向目标，则会恢复之前的状态继续探索其他可能性。 此方法能够有效地处理许多复杂的组合优化类问题，并且由于其灵活性可以很容易地适应各种具体应用场景下的需求变化。 #### 示例：自然语言理解模块 另一个重要的部分涉及到了自然语言处理技术的应用案例——基于语法分析树结构来进行语义解析: ```lisp (defun parse-sentence (sentence) "Parse SENTENCE into its constituent parts and build an interpretation tree." (multiple-value-bind (subject verb-object) (split sentence 'verb) `(sentence :subject ,(parse-noun-phrase subject) :action ,verb-object))) (defun parse-noun-phrase (np-string) "Interpret NP-STRING as either a simple noun or compound phrase." ...) ``` 上述片段演示了如何将输入字符串分割成主谓宾成分，并进一步解析名词短语的具体含义。这种层次化的表示方式有助于后续更高级别的推理操作以及对话管理等功能的设计与实现。 #### 示例：专家系统规则引擎 最后值得一提的是书中对于专家系统的讨论，特别是有关于事实库管理和匹配机制的部分: ```lisp (defstruct fact id pattern bindings) (defun match-patterns (pattern facts) "Return all FACTS that unify with PATTERN, along with their BINDINGS." ...) (defun add-fact (kb new-fact) "Add NEW-FACT to knowledge base KB after checking consistency against existing rules." ...) ``` 这里展示了一种简单而有效的知识表达形式及其相应的查询接口设计思路。通过对模式进行统一化计算从而快速定位符合条件的事实条目；而在更新数据库前则需确保新加入的信息不会引起逻辑矛盾等问题的发生。 以上仅是从《Programming Pearls》一书摘取的一些精彩片段，实际上该著作涵盖了更为广泛的内容领域和技术细节等待读者去发掘学习。
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