MATLAB数字验证码识别。界面GUI。分割字符后识别，hu不变矩方法。

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验证码技术是确保网站安全性和用户信息隐私性的第一道保障。针对多样化的验证码，其识别技术也很多，传统验证码技术主要分为人工识别、字典模型识别和验证码图像分割识别，其中字典模型中较为典型的Tesseract-OCR，其识别率相对较低，过程操作复杂，需要对识别错误的文字做出修改不适合对复杂验证码做出高效迅速的识别。本文使用TensorFlow框架实现卷积神经网络算法对验证码进行识别，利用Captcha包下提供的ImageCaptcha（）方法生成模拟现实网站的验证码，利用卷积神经网络对生成的验证码进行训练生成训练模型，通过训练模型进行对测试集的测试得到识别率，识别率可达到97%以上远超传统验证码识别算法。

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需要的可以拿去研究研究，，，用到的知识是模式识别里的神经网络方法~~~~~~~

文件包含12000张数字验证码图片，其中： 10000张训练集； 1000张验证集； 1000张测试集； 图片文件名即为对应验证码包含的数字； 通过第三方库captcha生成的验证码图片，验证码只包含纯数字，图片分辨率为160*60; 可用于深度学习，初步验证识别准确率可达90%

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易语言简单的数字验证码识别例子 对于已经有一定基础的易友来说很容易读懂 很多验证码识别几乎都是这个原理

matlab数字验证码，GUI界面，涉及到的算法：连通域分割字符，Hu不变矩识别字符的方法。

1.本插件需一台电脑或者服务器做验证码识别（WIN10、11、2012、2016、2019系统均可）。 2.本插件已经将所有环境都封包完整了，生成了启动程序.exe文件，双击直接开启服务，不用配置环境。 2.插件是以web服务的形式存在，开启服务后会开放一个API供脚本和软件调用，可部署于局域网、互联网等各种网络环境，也可以离线运行。 3.基于深度学习识别模型进行的web封装，对英文数字混合型验证码的识别率很不错。 4.几乎所有语言都能调用，将需要识别的验证码图片进行BASE64编码后POST给插件开放的服务即可，压缩包内涵详细使用说明，程序新手也能轻松看懂。 5.不会用找我 我帮忙调通。