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由Python编写的验证码识别系统源码.zip
由Python编写的验证码识别系统源码.zip
2024-05-31 10:47:24
8KB
python
1
亦思验证码识别系统3.1
保证能用 不像论坛上很多高分发的都是下载下来用不了
2024-05-31 10:13:47
2.25MB
验证码识别
1
基于Python爬虫+KNN数字验证码识别系统-机器学习算法应用(含全部工程源码)+训练数据集
1.项目利用Python爬虫技术,通过网络爬取验证码图片,并通过一系列的处理步骤,包括去噪和分割,以实现对验证码的识别和准确性验证。 2.项目运行环境:Python环境:需要Python 2.7配置,在Windows环境下下载Anaconda完成Python所需的配置,下载地址为https://www.anaconda.com/,也可以下载虚拟机在Linux环境下运行代码。 3.项目包括4个模块:数据爬取、去噪与分割、模型训练及保存、准确率验证。用request库爬虫抓取验证码1200张,并做好标注。图片爬取成功后进行去噪与分割。处理数据后拆分训练集和测试集,训练并保存。模型保存后,可以被重新使用,也可以移植到其他环境中使用。 4.准确率评估:测试结果精度达到99%以上。 5.项目博客:https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/131571160
2024-04-28 10:40:57
23.11MB
python
爬虫
机器学习
验证码识别
1
完美验证码识别系统,可用多种语言调用
验证码识别,使用exe进行训练集标识,无代码基础也可进行训练集标注,理论上准确率可以到百分之百,压缩包里有一部分我做好的字模和一部分测试数据,下载后可以直接用我的数据进行测试。 支持的调用方式有:易语言、VB、VB-NET、VB、TC、python、Delphi、C++、C#、按键精灵等,理论上只要是能调用dll就可以使用,如果有什么问题的话可以在线面的文章中留言,我会定期查看并回复大家的问题 https://editor.csdn.net/md/?articleId=125498768
2024-03-13 19:50:22
16.55MB
python
验证码
1
tesseract2.net
学习验证码识别,vs2012重新编译为.net4.0 x86、x64通过。 \tesseract.net2\DotNet\tessnet2.sln \tesseract.net2\DotNet\TesseractOCR\bin\x86\Release 此文件夹下包含英文语言包
2024-03-03 00:24:44
37.58MB
tesseract
验证码识别
1
易语言迅游验证码识别
易语言迅游验证码识别源码,迅游验证码识别,取图片句柄,取位图颜色,置位图颜色,Release,get_Handle,动态调用子程序,句柄取图片,读取网页源码,取域名,取端口,取页面地址,位图去杂点,点是否孤立,位图反色,位图分割,位图二值化,初始化网络,识别,训练,GlobalAlloc,
2024-01-16 13:28:57
18KB
取图片句柄
取位图颜
1
python简单验证码识别的实现方法
利用SVM向量机进行4位数字验证码识别 主要是思路和步骤如下: 一,素材收集 检查环境是否包含有相应的库: 1.在cmd中,通过 pip list命令查看安装的库 2.再使用pip installRequests 安装Requests库 3.再次使用pip list 命令 4.利用python获取验证码资源 编写代码:_DownloadPic.py #!/usr/bin/nev python3 #利用python从站点下载验证码图片 import requests ## 1.在 http://www.xxx.com # 获取验证码URL def Downloads_Pic(
2023-12-25 19:59:00
207KB
python
python函数
1
VB验证码识别
本人做的VB验证码识别的例子,拿出来给大家参考,这个图像原来的地址已经失效,本人下载了5张图片用于测试,故加发一个获取12306验证码的程序,这个还没有完成,只是参考.
2023-10-24 11:50:55
32KB
VB
验证码
识别
12306
1
C++验证码识别
我写的C++图形验证码识别, 注释很全.再菜的人也能看明白. 能明白验证码识别的基本原理. VS2010下测试通过.
2023-10-15 03:22:10
17.75MB
图形验证码
1
python爬虫之验证码篇3-滑动验证码识别技术
滑动验证码介绍 本篇涉及到的验证码为滑动验证码,不同于极验证,本验证码难度略低,需要的将滑块拖动到矩形区域右侧即可完成。 这类验证码不常见了,官方介绍地址为:https://promotion.aliyun.com/ntms/act/captchaIntroAndDemo.html 使用起来肯定是非常安全的了,不是很好通过机器检测 如何判断验证码类型 这个验证码的标识一般比较明显,在页面源码中一般存在一个 nc.js 基本可以判定是阿里云的验证码了 <script type="text/javascript" src="//g.alicdn.com/sd/ncpc/nc.js?t=155
2023-09-02 18:45:49
228KB
python
python爬虫
selenium
1
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