之前发布的动态链接库版的DEMO，此为COM版。 相关函数说明：http://www.uudama.com/process.html 源码页面：http://com.uuwise.com/index.php?n=ApiDoc.CC 优优云验证码识别：http://www.uudama.com/

大致介绍　　 在python爬虫爬取某些网站的验证码的时候可能会遇到验证码识别的问题，现在的验证码大多分为四类： 　　　　1、计算验证码  　　      2、滑块验证码 　　　　3、识图验证码 　　　　4、语音验证码 　　这篇博客主要写的就是识图验证码，识别的是简单的验证码，要想让识别率更高，识别的更加准确就需要花很多的精力去训练自己的字体库。 　　识别验证码通常是这几个步骤： 　　　　1、灰度处理 　　　　2、二值化 　　　　3、去除边框（如果有的话） 　　　　4、降噪 　　　　5、切割字符或者倾斜度矫正 　　　　6、训练字体库 　　　　7、识别 　　这6个步骤中前三个步骤是基本的，4或者

基于CNN训练的一套 "端到端" 的验证码识别模型，使用深度学习+训练数据+大量计算力，纯数字识别率高达 99.99%，数字+字母识别率 96%

验证码图像分割 图像去噪 图像识别 个人总结的

我写的C++图形验证码识别, 注释很全.再菜的人也能看明白.\n 能明白验证码识别的基本原理.\n VS2010下测试通过.

本文主要利用tesseract识别网页登陆中的验证码（从图像的角度，不是Cookie） 很多人对CAPTCHA（验证码）很熟悉，但是很少有人知道其含义：全自动区分计算机和人类的图灵测试。通俗的讲就是是一种区分人和人工智能程序的方法。很多的网页都设置了验证码，常见的就是由“字母数字”组成的图片，如下： 本文的代码是利用selenium模拟浏览器的运行，识别登陆界面的验证码，分割验证码的区域然后识别验证码（光学字符识别）。 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Apr 26 17:42:23 2020 @author: dell """ impor

写爬虫有一个绕不过去的问题就是验证码，现在验证码分类大概有4种： 图像类 滑动类 点击类 语音类 今天先来看看图像类，这类验证码大多是数字、字母的组合，国内也有使用汉字的。在这个基础上增加噪点、干扰线、变形、重叠、不同字体颜色等方法来增加识别难度。 相应的，验证码识别大体可以分为下面几个步骤： 灰度处理 增加对比度(可选) 二值化 降噪 倾斜校正分割字符 建立训练库 识别 由于是实验性质的，文中用到的验证码均为程序生成而不是批量下载真实的网站验证码，这样做的好处就是可以有大量的知道明确结果的数据集。 当需要真实环境下需要获取数据时，可以使用结合各个

默认使用jdk1.8编译 在最新版的burp2.x中jdk为1x,会导致插件不可用,,使用jdk8编译到不行，请下载jdk16版本试试,若还不行，请自行下载源码使用当前电脑的jdk1x进行编译,谢谢。 爆破时，记得把线程设置为1。 新增支持从验证码返回包中获取内容填充到请求包中（该功能可以支持uuid验证码格式以及其他类似模式） 如果下载我打包好的环境的，请替换掉对应的server.py脚本，本次更新有涉及到该脚本的更新。 验证码识别 burp插件 支持验证码返回包为json格式

很多人都有过在网页输入框书写验证码的经历，但是现在有一种平台能够进行验证码的自动识别并且自动进行输入操作

基于深度强化学习的图片克隆生成