cnn_captcha 使用CNN通过张量流识别验证码。本项目针对字符型图片验证码，使用张量流实现卷积神经网络，进行验证码识别。项目封装了比较通用的校验，训练，验证，识别，API模块，极大地减少了识别字符型验证码花费的时间和能量。 如果您在使用过程中出现了一个错误和做好的改进，欢迎提出问题和PR，作者会尽快回复，希望能和您共同完善项目。 如果您需要识别点选，拖拽类验证码，或者有目标检测需求，也可以参考这个项目 。 时间表 2018.11.12 初版Readme.md 2018.11.21 加入关于验证码识别的一些说明 2018.11.24 优化验证数据集图片的规则 2018.11.26 tr

支持12种不同形式验证码的识别，内附XML文档单元，核心基于VCRES.dll，包括识别图形验证码，用于网页验证码的识别、生成。

人工智能_CNN_验证码识别_使用机器学习算法完成对12306验证码的自动识别 两个必要的数据集： 文字识别，model.h5 图片识别，12306.image.model.h5

Python150行代码实现普通验证码识别

自定义cnn网络训练的验证码识别模型，可供学习设计参考。

1摘要 验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物，充当着很多系统的防火墙功能，但是随时OCR技术的发展，验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻。本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程，对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义。 2关键词 关键词：安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL 3免责声明 本文研究所用素材来自于某旧Web框架的网站完全对外公开的公共图片资源。 本文只做了该网站对外公开的公共图片资源进行了爬取，并未越权做任何多余

验证码识别，需要先处理验证码 。本文件是讲验证码去除噪点和干扰线的python源码 欢迎大家提意见

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前言 今天这篇文章主要记录一下如何切分验证码，用到的主要库就是Pillow和Linux下的图像处理工具GIMP。首先假设一个固定位置和宽度、无粘连、无干扰的例子学习一下如何使用Pillow来切割图片。 使用GIMP打开图片后，按 加号 放大图片，然后点击View->Show Grid来显示网格线： 其中，每个正方形边长为10像素，所以数字1切割坐标为左20、上20、右40、下70。以此类推可以知道剩下3个数字的切割位置。 代码如下： from PIL import Image p = Image.open(1.png) # 注意位置顺序为左、上、右、下 cuts = [(20,20