腾讯文字方向点选验证码识别

于 2024-12-27 14:16:05 发布
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分类专栏： OCR验证码识别 文章标签： 目标检测 验证码识别
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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

本文识别已同步上线至OCR识别网站： http://yxlocr.nat300.top/ocr/textclick/8

注意：本文是篇水文，主要展示文本方向识别的成果
在这里插入图片描述
要求点击倾斜的文字，通过观察发现，每张图有三个倾斜的文字和一个不倾斜的文字，那我们根据这个特性直接用yolo训练二分类检测即可，下面是成品展示，标签0为倾斜字体，标签1为不倾斜字体
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三星堆文字点选验证码识别
码王吴彦祖的博客
04-07 265
三星堆的文字点选含有大量生僻字，标题带有部分干扰，识别的本质还是不变的，收集标注生成大量生僻字数据集，通过2w+类别的文字+图像增强生成一个文字识别的大模型即可，识别准确率可到90-95+，识别效果如下。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。
极验文字点选验证码识别
码王吴彦祖的博客
07-17 789
背景图就不多说了，标题图，初步一看其实非常简单，标准的字体，使用一般的开源识别模型飞桨等就能轻松识别，事实上，你将文字下载下来，通过代码查看的时候是下面这个情况。透明通道的含义如下：其中0代表完全透明(即该像素完全不可见),255代表完全不透明(即该像素完全可见)，其实，这种处理方法也简单，写一个简单的遍历循环即可。这是一篇水文，识别的步骤大家都明白，那一套基本都是标注、训练、优化、预测，极验的文字点选有意思的是标题文字，看如下几张图片。将识别到标题文字排序后，与背景匹配即可。随后，图片即可恢复正常。
最新腾讯模型、tx、某讯，六宫格、图标（依次点击）、滑块（拖动）、文字识别
最新发布
Yy_Rose的博客
12-07 2311
腾讯六宫格、六图点选、图标点选，，坐标识别，识别速度几十毫秒，识别成功率 95% 以上。腾讯、协议绕过，通杀各种 aid，、点选、六宫格。2081081773、2031242339、2064145836、16、2064145836 等等。
文字点选行为验证码（KgCaptcha快速入门）
yuzaosong的博客
07-19 2112
无感验证，按顺序点击图中文字，滑动拼图验证码，智能无感验证，文字点选验证码，成语点选验证码，行为验证码，凯格科技，空间推理验证码，字体识别验证码，中文字符验证码。
最新腾讯点选验证码js腾讯点选验证码算法
qq_50127494的博客
12-12 4563
提交地址t.captcha.qq.com/cap_union_new_verify这个验证码请求的id，每次验证码不同。这个asig在前面几个http请求中，网站都会返回。2是验证码的获取 获取之后可以计算出滑块的距离 这个我们可以通过ddddocr来进行识别。1.按F12打开开发者工具，刷新下页面完成一组操作，发现主要请求有这几个。ua：浏览器的user-agent,进行了base64编码。去除加载的js与log上传，真正的一组操作有三个。aid：项目的ID，不同网站的aid不同。uid：
腾讯天御文字点选验证码识别
qq_45151381的博客
06-30 562
腾讯天御文字点选验证码识别
点选文字验证码识别
weixin_54824895的博客
03-28 4352
最近在学习爬虫，碰到很多验证登录，今天分享一个点选文字验证码识别以及我在使用的验证码识别平台。（上篇文章有涉及滑块验证） 首先，注册一个超级鹰账号，选择充值0.5-1元即可。 进入用户中心 > 软件ID 生成一个用来接入接口的软件ID，下载示例代码，然后就可以在pycharm中使用。超级鹰可以识别多种类型，b站验证码属于‘9004’ 以b站验证码为例： 具体方法：首先模拟登录b站，进行登录，然后对验证码图片进行截图，使用screenshot()函数，将保存的图片传递给第三方平.
【项目复现】文字点选验证码识别
Derek_Robbie的博客
11-23 1505
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。
darknet识别（某验）文字点选验证码
IMLiFeLong
09-05 1770
Darknet是一个深度学习框架，可以用于构建和训练各种计算机视觉任务，通过使用Darknet等深度学习框架，可以训练模型以自动识别和解析验证码图像，从而提高自动化的水平
本地OCR文字识别DLL/本地通用验证码识别DLL/通用滑块识别/文字点选/图标点选/本地识别DLL
Moon__Follow的博客
09-02 7380
背景 验证码识别一直都是一个重要的话题，近日有一些公司询问 本地DLL验证码识别定制的事，可以联系QQ：【167231471】定制本地离线DLL验证码识别。另外给大家普及一下通用验证码识别和滑块缺口检测的解决方案【网易、极验、腾讯滑块】返回坐标：点击进入无限打码OCR网站，如果调用量比较大，建议购买本地验证码识别DLL。 识别通用验证码 如果需要识别滑块，请参考官网OCR的开发文档 其它：本地DLL验证码识别如 文字点选、图标点选、OCR文字识别等请联系QQ：167231471 import json i
python关于滑块验证码移动速度不一致问题，如何解决？
**My Coding Family**
11-17 1186
🏆本文收录于专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家！持续更新中，up！up！up！！
点击选择文字验证码识别 pytorch实现文字点选、选字、选择文字验证码识别
08-19
pytorch实现文字点选、选字、选择文字验证码识别 点击选择文字验证码识别 文字点选、选字、选择文字验证码识别 特点 识别速度约在100~300ms之间 96%的准确率 小样本训练（此模型训练采用了300张验证码） windows下python3.6、python3.8、python3.10测试使用通过 低消耗，代码经编译后在低配置机器上也可运行（1核2G服务器无压力运行）
pytorch实现文字点选、选字、选择文字验证码识别_中文字检测识别.zip
03-30
pytorch实现文字点选、选字、选择文字验证码识别_中文字检测识别.zip
关于现阶段java调用OCR文字识别技术的总结
yanhuanyu25114的博客
05-26 2140
关于现阶段java调用OCR文字识别技术的总结1.Google开源OCR Tesseract下面说一下如何提高识别率2.Java调用百度OCR文字识别API3.上帝之眼sikulix—ocr4.ocr文字识别软件源码总结一下 经过这么多年的技术发展，ocr文字识别技术依然步入正轨，不过知识就是财富，要想精准的识别还是得购买大公司的成熟技术，已知的有阿里ocr、腾讯ocr、百度ocr、搜狗ocr、有道ocr等等，本次就说说有哪些开源的ocr 1.Google开源OCR Tesseract Tesserac
Python图片验证码降噪 — 8邻域降噪_python 图片怎么去除横线的干扰
m0_61549984的博客
05-05 815
🍅 硬核资料：关注即可领取PPT模板、简历模板、行业经典书籍PDF。🍅 技术互助：技术群大佬指点迷津，你的问题可能不是问题，求资源在群里喊一声。🍅 面试题库：由技术群里的小伙伴们共同投稿，热乎的大厂面试真题，持续更新中。🍅 知识体系：含编程语言、算法、大数据生态圈组件（Mysql、Hive、Spark、Flink）、数据仓库、Python、前端等等。网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化学习资料的朋友，可以戳这里获取。
note 文字识别one_人工智能：深度学习实战之文字点选验证码识别（一）
weixin_39887715的博客
12-17 530
本文所述代码：https://github.com/15950552800/Text_select_captcha训练集：bilbil登录验证码，约3000张左右准备工作1、去github上下载源码2、安装python环境3、下载模型文件然后放入指定位置模型结构yolov3 + CRNN + CNN简介YOLO 为一种新的目标检测方法，该方法的特点是实现快速检测的同时还达到较高的准确率。作者将目标...
训练一个文字点选验证码识别模型
kalahali的博客
07-04 1973
点选验证码作为输入，使用yolo框架进行字符检测，并分为两类，一个是带语序的白色背景的文字，一个是图片中没有语序的文字；再将文字裁切送入一个特征提取模型，提取出图片的特征（本项目中是64维度的特征向量）；再进行余弦相似度计算，匹配两种文字，输出带语序的文字检测框。
YOLOv5文字点选验证码识别
sybh的博客
02-21 3129
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。
文字点选验证码识别(上)-YOLO位置识别
记录一些web逆向的过程
08-18 1522
用yolo训练一个点选验证码的目标检测模型
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