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

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

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

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,

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(

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.

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.

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

破解验证码论文以及源代码图形分割 带粘连字符分割 SVM算法分析图形处理 这个本人研究验证码多年收集整理的资料已经研究成果，其中包含大量源代码，已经可以直接使用的软件。同时对比较难得带 带粘连字符分割问题的解决上做出了分析。

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