java 利用orc智能识别图像字符技术，虽然说不能够百分百识别，但还算有点用。package com.ocr; import java.awt.Graphics2D; import java.awt.color.ColorSpace; import java.awt.geom.AffineTransform; import java.awt.image.AffineTransformOp; import java.awt.image.BufferedImage; import java.awt.image.ColorConvertOp; import java.awt.image.ColorModel; import java.awt.image.MemoryImageSource; import java.awt.image.PixelGrabber; /** * * 图像过滤,增强OCR识别成功率 * */ public class ImageFilter { private BufferedImage image; private int iw, ih; private int[] pixels; public ImageFilter(BufferedImage image) { this.image = image; iw = image.getWidth(); ih = image.getHeight(); pixels = new int[iw * ih]; } /** 图像二值化 */ public BufferedImage changeGrey() { PixelGrabber pg = new PixelGrabber(image.getSource(), 0, 0, iw, ih, pixels, 0, iw); try { pg.grabPixels(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } // 设定二值化的域值，默认值为100 int grey = 100; // 对图像进行二值化处理，Alpha值保持不变 ColorModel cm = ColorModel.getRGBdefault(); for (int i = 0; i grey) { red = 255; } else { red = 0; } if (cm.getGreen(pixels[i]) > grey) { green = 255; } else { green = 0; } if (cm.getBlue(pixels[i]) > grey) { blue = 255; } else { blue = 0; } pixels[i] = alpha << 24 | red << 16 | green << 8 | blue; } // 将数组中的象素产生一个图像 return ImageIOHelper.imageProducerToBufferedImage(new MemoryImageSource(iw, ih, pixels, 0, iw)); } /** 提升清晰度,进行锐化 */ public BufferedImage sharp() { PixelGrabber pg = new PixelGrabber(image.getSource(), 0, 0, iw, ih, pixels, 0, iw); try { pg.grabPixels(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } // 象素的中间变量 int tempPixels[] = new int[iw * ih]; for (int i = 0; i < iw * ih; i++) { tempPixels[i] = pixels[i]; } // 对图像进行尖锐化处理，Alpha值保持不变 ColorModel cm = ColorModel.getRGBdefault(); fo

程序用MATLAB编写，可以识别小部分的网络论坛的验证码.

本篇文章主要介绍了python+selenium识别验证码并登录的示例代码，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

主要介绍了python 识别登录验证码图片功能，本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

python识别验证码

一个自动识别图形验证码（数字加字母组成）的VBS脚本实例，附件提供了演示验证码和VBS脚本源码，有兴趣的同学可以下载参考，也可根据自己需要自动化识别的验证码类型对源码进行修改~~~

万能通杀验证码一句话识别验证码源码2.0破J版验证码识别

手写数字数别，可以推广运用到验证码识别

Lab3 基于Python图像处理与Tesseract识别验证码.zip

使用pytorch识别验证码中的数字，验证码为python自带库ImageCaptcha生成的数字验证码。使用LeNeT-5多层神经网络，尝试了学习率退火、激活函数Sigmoid改为ReLU、BN算法归一化等策略，识别精确度大约稳定在90%左右。