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

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

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

captchas_extract_recongnize 4位字母数字混合的验证码识别（可以扩展识别位数）

python安装包-验证码识别（图片识别）包muggle-ocr的安装文件，可以直接使用pip安装。 下载之后解压缩，然后使用命令“pip install muggle-ocr-1.0.3.tar.gz -i https://pypi.douban.com/simple”，因为使用豆瓣下载TensorFlow较快，所以此处使用的豆瓣镜像。 也可在“https://blog.csdn.net/fendouwhy/article/details/126957008”文章中使用百度网盘下载。

场景描述：企业经常组织摇号抽奖的活动，需要随机生成中奖名单。开发一个摇号抽 奖机器人。 操作步骤： 1. 从excel表中读取参加抽奖的人员姓名及数量，并以exce中的人员信息顺序为人 员编号； 2. 输入中奖人员数量； 3. 随机抽取中奖人员的编号； 4. 依次将中奖人员的编号转化为中奖人员姓名； 5. 弹出所有中奖人员姓名。

相关函数说明：http://www.uudama.com/process.html 源码页面：http://dll.uuwise.com/index.php?n=ApiDoc.Anjian 按键精灵插件： 新插件[2013.7.13]下载地址:http://com.uuwise.com/index.php?n=ApiDoc.DLLdownLoad <---推荐使用 经过不段改进程序源代码，最终实现了原生COM组件放到按键精灵目录下面就可以使用了，函数调用方法参考COM版函数说明,示例语句在下面 注：不需要regsvr32注册 旧插件： [2013.7.2]---按键精灵插件完全版--基于动态连接库版 [2013.7.2]---按键精灵插件精减版,仅【登录,上传图片,取结果,报错】四个函数--基于动态连接库版 调用示例语句： softID = 2116 //软件ID 软件和KEY在开发者后台获取 softKEY = "2000adff4e5c4c448f45944c643b2b10" //软件key userName = "优优用户帐户" //用户的用户名，非开发者帐号 passWord = "优优用户密码" //密码 zhuce = Plugin.UU.SetSoftInfo(softID, softKEY) //初始化软件（必须） login = Plugin.UU.Login(userName, passWord) //登录优优,仅需要调用一次（必须） If login > 0 Then getUserScore=Plugin.UU.getScore(userName,passWord) //查询用户当前积分（可选） MessageBox "登录成功，您的用户ID为：" & login & "，您的剩余题分为：" & getUserScore yzmID = Plugin.UU.upLoadFile("c:\1.jpg", 1) //调用识别函数，根据路径上传，参数中的1为图片类型ID（表示需要识别的图片为四位英文或数字） //yzmID = Plugin.UU.recognizeScreenByCodeType(7,165,25,15,1,0) //截图并上传函数 //请参考：http://dll.uuwise.com/index.php?n=ApiDoc.Price If yzmID > 0 Then MessageBox "已将您的图片上传至优优,请耐心等待识别结果！" yzm=Plugin.UU.getResult(yzmID) //根据验证码ID获取识别结果 MessageBox "图片的识别结果为：" & yzm & "该图片在服务器上的ID为：" & yzmID /* //如果图片识别不正确，调用 ！如何判断识别不正确？用户登录网站的时候， //如果验证码识别不正确，网页会有相关提示，其它应用应该差不多。 //注意：恶意报错（打正确也报），会同时冻结您的开发者帐户及用户帐户。 reportStatus = Plugin.UU.reportError(yzmID) If reportStatus=0 Then MessageBox "恭喜您报错成功，题分已返还至您的用户帐户！" End If */ Else MessageBox "上传图片出现错误，错误代码为：" &yzmID //错误代码请参考：http://dll.uuwise.com上各对应函数 End If Else MessageBox "对不起，登录失败，错误代码为:" &login //错误代码请参考：http://dll.uuwise.com上各对应函数 End If

最近遇到了很多写易语言的朋友想要用我的ddddocr库，但是因为原来的库是python开发的，故花了几天时间，用c++重写了ddddocr的部分功能，因为要调用onnxruntime，易语言并不是很方便实现，便做成了dll，并用模块的方式进行调用

基于 Java 的简单图形验证码识别

里面包含验证码生成程序和识别程序，是入门CNN的简单实用的例子，有介绍见https://blog.csdn.net/qq_32791307/article/details/82262051