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。

矩阵快速幂的模板，需要自己根据实际题目更改矩阵大小和数据类型，以免WA和TLE。经过矩阵乘法上的稀疏矩阵优化和int64的乘法取模幂优化，效率应该比较高。视情况使用mult()函数或直接使用乘法。代码中每个函数有注释帮助理解。

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。