1. 生成源码
复制代码 代码如下:
# -*- coding: utf-8 -*-
import random
def generate_verification_code():
”’ 随机生成6位的验证码 ”’
code_list = []
for i in range(10): # 0-9数字
code_list.append(str(i))
for i in range(65, 91): # A-Z
code_list.append(chr(i))
for i in range(97, 123): # a-z
2022-12-13 18:57:12
30KB
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主要介绍了Python基于内置库pytesseract实现图片验证码识别功能,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
2022-12-06 22:03:42
50KB
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python毕业设计基于深度学习卷积神经网络的网站验证码识别研究与实现项目源码+全部数据.zip这是本科毕业设计的课题，“基于深度学习的网站验证码识别研究与实现”。主要是利用卷积神经网络，基于TensorFlow平台，构建了三层卷积两层全联接模型，训练出的一个准确率为91.3%的识别模型。再基于Django构建登陆系统，使用selenium实现自动测试，完成验证码从识别到自动登录的全过程。
python毕业设计基于深度学习卷积神经网络的网站验证码识别研究与实现项目源码+全部数据.zip这是本科毕业设计的课题，“基于深度学习的网站验证码识别研究与实现”。主要是利用卷积神经网络，基于TensorFlow平台，构建了三层卷积两层全联接模型，训练出的一个准确率为91.3%的识别模型。再基于Django构建登陆系统，使用selenium实现自动测试，完成验证码从识别到自动登录的全过程。
基于深度学习卷积神经网络的网站验证码识别研究与实现项目全部数据.zip
基于深度学习卷积神经网络的网站验证码识别研究与实现项目全部数据.zip
基于深度学习卷积神经网络的网站验证码识别研究与实现项目全部数据.zi
2022-12-01 17:28:00
76.4MB
简易使用说明：
1、把光标点进“图片左上角坐标”中，鼠标指针移到要识别的图片左上角，按下F6；同样方法获取验证码图片的右下角坐标。
2、把光标点进“填写结果的坐标”中，鼠标指针移要填写验证码的框的位置，按下F6；
3、现在，软件已经可以自动截图识别和填写了。如需更多功能可以学习以下高级功能的用法。
高级功能使用说明：
1、辅助功能：
a、窗口句柄为要识别的图片所处的程序窗口。指定窗口后，可以后台截图（即可以被其他窗口覆盖，部分窗口还可以最小化）。不指定窗口时，全屏取图。部分程序如微信浏览器、QQ聊天窗口使用句柄后取图不正常，所以只能用全屏取图。
b、先判断坐标和颜色值的作用是当某个坐标点的颜色与设置的值相同时软件才开始识别和填写。（即当出现验证码时才开始去识别和填写）
c、流程完成后延时的作用是为了不要太过频繁的去判断是否要截图，以减少资源占用。
d、识别结果为负数时一般情况是坐标设置错误，或是取图出现其他干扰没有取图成功。
e、如遇不能识别或是识别率低的情况，请及时与软件作者联系以获取新的版本。
2、高级功能：
a、识别方式：我们可以采用多种识别方式，如果方式1识别率低可以尝试调到2
2022-11-30 20:21:25
1.87MB
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应用下创建untils文件夹放置封装图片验证码的函数
创建validCode.py文件定义验证码规则
import random
def get_random_color():
return (random.randint(0, 255), random.randint(0, 255), random.randint(0, 255))
def get_valid_code_img(request):
# 方式:
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
from io import BytesIO
import rando
2022-11-28 14:45:02
65KB
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