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

synopsys数字验证计划用户手册

MATLAB数字验证码，带GUI框架，从彩色图像的早点去除，分割，识别，GUI都可以做。

仿真MATLAB数字验证码识别系统

本设计为基于Hu不变矩的方法，平台是MATLAB，对验证码进行去噪，得到定位，切割，识别。戴GUI界面。需进行一定拓展。

基于matlab的数字验证码识别系统。网络安全中，需要我们进行验证码的操作，以此证明非木马侵蚀或者机器人操作，以此甄别属于人机互动。本设计带界面，从字符输入，去噪，字符分割，识别步骤都有。

基于不变矩的数字验证码识别,本课题将模板匹配作为基本框架的验证码识别系统。本系统的优点在于能够对特定类型的数字验证码进行精确识别，实验中识别准确率可达到95％以上，并提供动态更新样本库的功能，可根据实际运行的环境提高验证码的识别率。 本案例选择了经典的数字验证码识别作为识别的对象。验证码的识别涉及图像预处理、分割、特征提取、识别等相关技术，本案例通过对彩色验证码图像进行灰度化、二值化、去噪和归一化等步骤来进行预处理，通过建立模板库的动态更新机制来提高系统的兼容性，进一步提升验证码识别的效率和准确性。

matlab实现基于不变矩的数字验证码识别.

synopsys的eda工具使用手册，包含vcs、dc、icc和pt

MATLAB数字验证码识别系统