YOLOV5识别图标点选验证码

已于 2024-11-07 11:45:57 修改
阅读量3.3k 收藏 5
点赞数 2
分类专栏： OCR验证码识别 深度学习 目标检测 文章标签： YOLO python 机器学习
于 2023-06-16 21:31:51 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36551453/article/details/131251814
版权
本文介绍了如何使用YOLOV5模型识别图标点选验证码，不同于传统比较图片相似性的方法，YOLOV5直接识别图标及其位置。通过训练11万个样本，配置训练参数如设置类别数、训练集大小等，训练效果良好，最终在部署推理阶段，实现了高准确率的识别。

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

本文秉承着一周一更的原则，继续更新ocr的专栏
主题是图标点选验证码，图标点选，相信很多读者阅读过其他的文章，我也大致看了下，用的最多的处理方法就是比较两个图片的相似性，利用哈希感知等机器学习，或者孪生网络，方法虽然不同，但处理思路一致，都是比较图片的相似性，有可行性。
本文将讲解使用yolov5来识别图标点选验证码，yolov5将需要识别的图标和大图上的坐标，最后都识别分类出来，如果是一个类别，则识别成功，处理结果上需要一定后处理，但是这样训练也会比较方便，比较比较图片相似性的算法太多了，想要找到一个好的准确率也不容易。

本文识别已同步上线至OCR识别网站： http://yxlocr.nat300.top/ocr

处理步骤

注意，这里不讲解如何使用yolov5，默认你熟悉yolov5，并且有使用经验

数据集预处理

首先来看一下数据集长什么样子，我这里直接使用了yolov5中待训练的batch图片，如下：

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
yandex图标点选验证码YOLOV8识别案例
码王吴彦祖的博客
07-29 581
可以看到，除了在原来带色彩的图标以外，还多了一个灰色的图标，经过测试呢，这张灰色的其实就是干扰项，如果说这里使用yolov8默认配置呢，其实只要不标注这种干扰项就可以了，因为有的小伙伴会做更多的数据增强来优化模型的效果，数据增强包含其中的色彩增强，所以有可能你的色彩增强，会导致目标图标和干扰图标的颜色差异化不明显，从而导致召回率不是很稳定（当然这里的干扰图标很少，所以也不会不稳定），那么在标注完经过训练后呢，map等值都达到了较高的水平。现在，我们在使用代码进行预测展示，结果如下。
YOLOv5文字点选验证码识别
sybh的博客
02-21 3123
数据是在点选验证码的应用场景中抓取得到的，带有标注的图片355张，用于测试的无标注图片14张，另有纯背景图片15张。标注包含有语序的文字，分类为‘char’：以及图片中无序的文字，分类为‘target’：每个目标详细信息在‘shapes’列表中，对应的真实框在‘points’键值下，数据为左上角和右下角坐标同时，在键值‘text’下保存了每个目标对应的汉字，后续的特征提取训练会使用到. . ."text": "鸡",},. . .In [3]# 数据集解压!In [ ]# 查看文件结构。
【YOLO项目】验证码识别yolo
weixin_47042610的博客
06-02 355
经yolov8训练。拥有完整数据集，分公开和自制两套可选。另可定制，万物皆可检测，部署应用扩展边缘端设备移植。主页更多案例可查看，欢迎浏览。
boss直聘极验物品点选验证码识别
Dxy1239310216的博客
04-21 2180
通过上图显示的背景属性，就能够拿到原图的下载链接。下载的原图和页面上看到的有所不同。提示点击的小图，是和点击区大图拼接在一起的。所以我们只需要对整张图片进行识别就可以了。实际中的物品点选验证码是上面这样的，我们对他进行了研究。识别这个验证码需要准备下面的图片。
【项目复现】文字点选验证码识别
Derek_Robbie的博客
11-23 1503
随着互联网技术的快速发展，网络安全问题日益严重。为了保护网站和在线服务的安全，许多网站采用了验证码技术来防止恶意攻击，如防止暴力破解、垃圾邮件发送等。文字点选验证码是其中一种常见的验证码形式，它要求用户识别并选择出图片中的特定文字，以确认操作者是人类而非自动化程序。然而，随着深度学习和计算机视觉技术的进步，传统的文字点选验证码逐渐暴露出安全隐患。一些先进的算法和技术已经能够破解这类验证码，从而绕过安全防护。因此，研究和开发更高效、更安全的文字点选验证码识别技术变得尤为重要。
Python3网络爬虫开发实战！点触点选验证码的识别！
Pythoncxy的博客
08-02 1243
上一节我们实现了极验验证码的识别，但是除了极验其实还有另一种常见的且应用广泛的验证码，比较有代表性的就是点触验证码。 可能你对这个名字比较陌生，但是肯定见过类似的验证码，比如 12306，这就是一种典型的点触验证码，如图 8-18 所示： Python资源共享群：484031800 图 8-18 12306 验证码 我们需要直接点击图中符合要求的图，如果所有答案均正...
使用Swift实现图标点选验证码识别及分割
2401_85453501的博客
06-06 951
图标点选验证码是一种防止自动化攻击的手段，要求用户点击指定的图标进行验证。本文介绍如何使用Swift结合ONNX模型和Siamese神经网络来实现图标点选验证码的识别和分割。图标点选验证码的破解分为两部分：图标分割和相似度对比。图标分割用于检测并裁剪出验证码图片中的各个图标；相似度对比则用于确定这些图标是否与指定的目标图标相匹配。为了适应模型的输入要求，需要对图像进行缩放和填充。使用Siamese网络进行相似度对比。加载ONNX模型并进行目标检测。根据检测结果画出边框并裁剪图标。进行模型测试并展示结果。
【验证码识别专栏】人均通杀点选验证码！Yolov5 + 孪生神经网络 or 图像分类 = 高精模型...
静觅
01-19 1638
这是「进击的Coder」的第 910篇技术分享作者：K 小哥来源：K 哥爬虫“ 阅读本文大概需要 12分钟。 ”声明 本文章中所有内容仅供学习交流使用，不用于其他任何目的，严禁用于商业用途和非法用途，否则由此产生的一切后果均与作者无关！本文章未经许可禁止转载，禁止任何修改后二次传播，擅自使用本文讲解的技术而导致的任何意外，作者均不负责，若有侵权，请在公众号【K哥爬虫】联系作者立即删除！前言 近...
图标点选验证码识别---python破解代码
qq_44749634的博客
11-11 6422
在线测试：http://121.4.108.95:8000/index/ 开源地址：https://github.com/Bump-mann/simple_ocr首先我们看一个较简单的图标点选验证码 从上面图片中依次点击以下图形 笔者的思路（其实就是对着别人的抄）是先识别出图形切割下来，然后分别对比相似度，就可以得出需要点击位置啦~模型下载链接放在文章末尾！显而易见，识别分为两部分，以下为目标识别代码 效果如下： 有些龟裂是因为我加了一些自以为可以“提高”识别效果的东西…以下是相似度代码 效果如下
yolov5识别数据集
05-20
1. 准备数据：将"yolov5识别数据集"按照PaddleDetection要求的格式进行整理，包括XML或JSON等标注文件。 2. 配置模型：根据需求选择YOLOv5的不同变体（如YOLOv5s, YOLOv5m, YOLOv5l等），并配置训练参数。 3. 训练...
某票星球网图标点选验证码YOLOV8识别案例
码王吴彦祖的博客
05-09 1002
注意，本文只提供学习的思路，严禁违反法律以及破坏信息系统等行为，本文只提供思路如有侵犯，请联系作者下架图标点选验证码大家都不陌生了，我们来看下数据集。
JS 点选验证码
05-29
该源代码是用vue1.0嵌的点选验证码页面，功能包含输入字符如 'HUAWEI' 初始化验证码，生成不重叠单个字符，依次点选验证码。代码简化了只有一个html文件里面是vue的cdn链接直接打开就能看到效果！
基于孪生神经网络实现的点选识别python源码(带注释)+运行说明+数据集+预训练模型.zip
11-23
基于孪生神经网络实现的点选识别python源码(带注释)+运行说明+数据集+预训练模型.zip ## 效果 4090训练100轮 测试集可以达到98.6%以上，基本上已经破解了该类验证码。 ![效果演示](./beeb1dc9cdf4f18a98a51d631745ba...
[验证码识别] 某团图例点选识别
py_tiro的博客
06-27 2313
[2023-6-27] 某团图例点选识别
python:基于yolov5处理识别数字字母验证码
weixin_49572581的博客
01-12 4156
本文侧重于yolov5训练好之后怎么样处理结果
用yolov5识别点选验证码中的目标内容
热爱代码
04-28 2481
​ 如果要过掉点选验证码，首先就要获取目标点选内容的坐标位置，我们可以训练一个yolov5模型来实现这一功能。在本节，我们拿凯格行为验证码来进行演示，验证码图片如下所示。
图标点选验证码的自动识别
rrrrroottttttt的博客
05-13 713
将以上步骤组合起来，我们可以构建一个完整的自动化系统，用于识别图标点选验证码。系统接收输入的验证码图片，经过预处理后，检测其中的图标点选区域，然后使用训练好的图标识别模型来识别图标，并将识别结果返回给用户。使用训练集来训练图标识别模型，并使用测试集来评估模型的性能。我们将使用深度学习模型来识别图标。这里我们可以使用卷积神经网络（CNN）来构建一个分类模型，用于识别不同的图标。首先，我们需要对输入的验证码图片进行预处理，以便更好地提取其中的图标信息。接下来，我们需要检测图像中的图标点选区域。
使用Go语言实现图标点选验证码识别及分割
2401_85453501的博客
06-06 1094
图标点选验证码是一种有效的防止自动化攻击的手段，它要求用户点击指定的图标进行验证。本文将介绍如何使用Go语言结合ONNX模型和Siamese神经网络来实现图标点选验证码的识别和分割。图标点选验证码的破解分为两部分：图标分割和相似度对比。图标分割用于检测并裁剪出验证码图片中的各个图标；相似度对比则用于确定这些图标是否与指定的目标图标相匹配。为了适应模型的输入要求，需要对图像进行缩放和填充。加载ONNX模型并进行目标检测。使用Siamese网络进行相似度对比。根据检测结果画出边框并裁剪图标。
图标点选验证码识别及分割技术探讨
2401_85453564的博客
06-06 791
图标点选验证码是一种常见的防止自动化攻击的手段，用户需要点击指定的图标来完成验证。本文将介绍如何通过使用ONNX模型和Siamese神经网络来识别和分割图标点选验证码。session = onnxruntime.InferenceSession("./models/图标点选_分割图片.onnx", providers=["CPUExecutionProvider"])图标点选验证码的破解分为两部分：图标分割和相似度对比。相似度对比则用于确定这些图标是否与指定的目标图标相匹配。进行模型测试并展示结果。
yolov5 实现点选验证码识别
最新发布
05-26
### 使用YOLOv5实现点选验证码识别 #### 数据准备 为了使用YOLOv5进行点选验证码的识别，首先需要准备好自定义的数据集并对其进行标注。通常情况下，可以采用LabelImg工具来完成这一操作。对于点选验证码而言，可能...
评论 4
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

码王吴彦祖

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥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