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  • 怎么自动识别验证码

    2016-08-23 12:48:00
    要自动注册账号的一个必要条件是得自动识别验证码,可以调用这个网站的api接口http://www.ysdm.net 使用curl调用 调用实例: curl -F "image=@pin.png" ...

    要自动注册账号的一个必要条件是得自动识别验证码,可以调用这个网站的api接口http://www.ysdm.net

    使用curl调用

    调用实例:

    curl -F "image=@pin.png" "http://api.ysdm.net/create.json?username=hq20150618&password=huge247247&typeid=3050&softid=52084&softkey=45b6a56f262a46f38d086c4f50826631"

    脚本调用:Set exeRs = WshShell.Exec("curl.exe -F ""image=@C:\Users\HugeTech7\Pictures\temp.png"" ""http://api.ysdm.net/create.json?username=hq20150618&password=huge247247&typeid=3050&softid=52084&softkey=45b6a56f262a46f38d086c4f50826631""") 

    转载于:https://www.cnblogs.com/caimuqing/p/5798865.html

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  • php识别验证码问题?

    2017-08-24 12:03:37
    php怎么自动识别验证码?php怎么自动识别验证码?php怎么自动识别验证码
  • 转自:https://www.cnblogs.com/MrRead/p/7656800.html1、验证码的识别是有针对性的,不同的系统、应用的验证码区别有大有小,只要处理好图片,利用好pytesseract,一般的验证码都可以识别2、我在识别验证码的路上走...

    转自:https://www.cnblogs.com/MrRead/p/7656800.html

    1、验证码的识别是有针对性的,不同的系统、应用的验证码区别有大有小,只要处理好图片,利用好pytesseract,一般的验证码都可以识别

    2、我在识别验证码的路上走了很多弯路,重点应该放在怎么把图片处理成这个样子,方便pytesseract的识别,以提高成功率

    861713-20171012151358840-1330136531.png

    3、原图为:

    861713-20171012151428121-1925053969.png

    思想过程:

    ①不要盲目的去直接用代码识别,识别不出来就怀疑代码有问题或者pytesseract不好用:

    先将验证码用图片处理工具处理,一步步得到理想图片,记住处理过程,将处理后的图片直接用pytesseract识别,代码如下:

    # -*- coding: UTF-8 -*-、

    import Image

    import pytesseract

    im = Image.open('31.png')

    aa = pytesseract.image_to_string(out)

    print aa

    ②确定图片可以识别后,开始用代码复现你的图片处理过程

    copycode.gif

    # -*- coding: UTF-8 -*_

    from PIL import Image

    from pytesseract import *

    import PIL.ImageOps

    def initTable(threshold=140):

    table = []

    for i in range(256):

    if i < threshold:

    table.append(0)

    else:

    table.append(1)

    return table

    im = Image.open('31.png')

    #图片的处理过程

    im = im.convert('L')

    binaryImage = im.point(initTable(), '1')

    im1 = binaryImage.convert('L')

    im2 = PIL.ImageOps.invert(im1)

    im3 = im2.convert('1')

    im4 = im3.convert('L')

    #将图片中字符裁剪保留

    box = (30,10,90,28)

    region = im4.crop(box)

    #将图片字符放大

    out = region.resize((120,38))

    asd = pytesseract.image_to_string(out)

    print asd

    print (out.show())

    copycode.gif

    先将图片转换为L模式

    然后去噪

    反转颜色

    将重要部分裁剪放大

    输出结果:

    861713-20171012163730934-331041903.jpg

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  • AfzhanCode验证码识别-2.1
  • 转自:https://www.cnblogs.com/MrRead/p/7656800.html1、验证码的识别是有针对性的,不同的系统、应用的验证码区别有大有小,只要处理好图片,利用好pytesseract,一般的验证码都可以识别2、我在识别验证码的路上走...

    转自:https://www.cnblogs.com/MrRead/p/7656800.html

    1、验证码的识别是有针对性的,不同的系统、应用的验证码区别有大有小,只要处理好图片,利用好pytesseract,一般的验证码都可以识别

    2、我在识别验证码的路上走了很多弯路,重点应该放在怎么把图片处理成这个样子,方便pytesseract的识别,以提高成功率

    3、原图为:

    思想过程:

    ①不要盲目的去直接用代码识别,识别不出来就怀疑代码有问题或者pytesseract不好用:

    先将验证码用图片处理工具处理,一步步得到理想图片,记住处理过程,将处理后的图片直接用pytesseract识别,代码如下:

    # -*- coding: UTF-8 -*-、

    import Image

    import pytesseract

    im = Image.open('31.png')

    aa = pytesseract.image_to_string(out)

    print aa

    ②确定图片可以识别后,开始用代码复现你的图片处理过程

    # -*- coding: UTF-8 -*_

    from PIL import Image

    from pytesseract import *

    import PIL.ImageOps

    def initTable(threshold=140):

    table = []

    for i in range(256):

    if i < threshold:

    table.append(0)

    else:

    table.append(1)

    return table

    im = Image.open('31.png')

    #图片的处理过程

    im = im.convert('L')

    binaryImage = im.point(initTable(), '1')

    im1 = binaryImage.convert('L')

    im2 = PIL.ImageOps.invert(im1)

    im3 = im2.convert('1')

    im4 = im3.convert('L')

    #将图片中字符裁剪保留

    box = (30,10,90,28)

    region = im4.crop(box)

    #将图片字符放大

    out = region.resize((120,38))

    asd = pytesseract.image_to_string(out)

    print asd

    print (out.show())

    先将图片转换为L模式

    然后去噪

    反转颜色

    将重要部分裁剪放大

    输出结果:

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  • 2、我在识别验证码的路上走了很多弯路,重点应该放在怎么把图片处理成这个样子,方便pytesseract的识别,以提高成功率 3、原图为: 思想过程: ①不要盲目的去直接用代码识别,识别不出来就怀疑代码有问题...

    1、验证码的识别是有针对性的,不同的系统、应用的验证码区别有大有小,只要处理好图片,利用好pytesseract,一般的验证码都可以识别

    2、我在识别验证码的路上走了很多弯路,重点应该放在怎么把图片处理成这个样子,方便pytesseract的识别,以提高成功率

    3、原图为:

    思想过程:

    ①不要盲目的去直接用代码识别,识别不出来就怀疑代码有问题或者pytesseract不好用:

       先将验证码用图片处理工具处理,一步步得到理想图片,记住处理过程,将处理后的图片直接用pytesseract识别,代码如下:

    # -*- coding: UTF-8 -*-、
    import Image
    import pytesseract
    im = Image.open('31.png')
    aa = pytesseract.image_to_string(out)
    print aa

    ②确定图片可以识别后,开始用代码复现你的图片处理过程

    复制代码
    # -*- coding: UTF-8 -*_
    from PIL import Image
    from pytesseract import *
    import PIL.ImageOps
    def initTable(threshold=140):
        table = []
        for i in range(256):
            if i < threshold:
                table.append(0)
            else:
                table.append(1)
        return table
    
    im = Image.open('31.png')
    #图片的处理过程
    im = im.convert('L')
    binaryImage = im.point(initTable(), '1')
    im1 = binaryImage.convert('L')
    im2 = PIL.ImageOps.invert(im1)
    im3 = im2.convert('1')
    im4 = im3.convert('L')
    #将图片中字符裁剪保留
    box = (30,10,90,28) 
    region = im4.crop(box)  
    #将图片字符放大
    out = region.resize((120,38)) 
    asd = pytesseract.image_to_string(out)
    print asd
    print (out.show())
    复制代码

    先将图片转换为L模式

    然后去噪

    反转颜色

    将重要部分裁剪放大

    输出结果:

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  • Java+python识别验证码

    2019-07-29 21:39:55
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  • 自动识别验证码

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  • java识别验证码

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    万次阅读 2015-11-02 20:59:33
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  • 使用C#的aforge类库识别验证码实例

    千次阅读 2015-10-13 12:35:03
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  • <p style="text-align:center"><img alt="" height="54" src="https://img-ask.csdnimg.cn/upload/1611134652438.jpg" width="136" /></p>  </p>
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空空如也

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