java识别验证码 仅限字母数字 附带bmp图片 验证码图片位置随机变动

这是一个最简单的图像识别，将图片加载后直接利用Python的一个识别引擎进行识别 将图片中的数字通过 pytesseract.image_to_string(image)识别后将结果存入到本地的txt文件中 #-*-encoding:utf-8-*- import pytesseract from PIL import Image class GetImageDate(object): def m(self): image = Image.open(u"C:\\a.png") text = pytesseract.image_to_string(image) retur

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。

Python 2.7版本,需要安装对应的PIL 包,不规则验证码图片无法切割准确。

主要介绍了python自动识别验证码，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，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

VB6.0 判断识别验证码，请把Logo的图片换成数字验证码的JPG图片，程序可解析验证码图像，并最终判断验证是什么，可能还有诸多不足之处，望见谅！ 　　这个代码是作为学习之用，本人从未公开,忘各位朋友不要那此带码做非法用途使用. 　　如有侵犯中搜网站任何利益，与本人无关。

基于 LibSVM 的验证码识别

4.3 倾斜校正 虽然标准的车牌字符应为水平依次排列，但是由于放置不当或车身前进方向与 图像采集设备不在同一条直线上等原因，会造成图像中的车牌倾斜、扭曲。因为一 个倾斜的数字或字母的识别和一个很正的数字或字母的识别是有很大差别的，所以 车牌定位之后要进行倾斜校正。一般情况下，倾斜校正有两步，第一步是找出倾斜 的角度；第二部是进行坐标变换，得到校正后的图像。 4.3.1 倾斜角度的计算 目前常用的计算倾斜角度的方法有两种，一种是 Hough 变换来找出倾斜的角 度，一种是利用投影的方法来找出倾斜的角度。另外还有 Radon 变换方法等，这里 主要介绍前面两种方法。 1）Hough 变换 Hough 变换[24]（Hough Transform，HT）作为一种预处理算法，是由 Paul Hough 在 1962 年提出的一种检测和定位直线或者解析曲线的方法，目前是直线检测的重 要工具。这种方法针对有噪图像有很好的稳定性和鲁棒性，可以并行实现。 Hough 变换提取直线法是一种变换域直线提取法，它把直线上的点的坐标变换 成过点的直线的系数域，利用了共线和直线相交的关系，使直线的提取问题转化为

Linux下Tesseract OCR语言包,包括英文字符、简体中文、特殊字符,下载后移至对应路径即可识别验证码，效果还不错。

fuck_verifycode 用tensorflow搭建CNN识别验证码 用到的库 tensorflow opencv numpy captcha 生成验证码 python utlilty.py 训练模型和验证模型准确率 python train.py GUI python crack_verifycode.py 杂七杂八 tensorboard的日志在log目录，模型保存在model目录，模型训练90个epoch，验证集大概能到98%的准确率