C# 使用AspriseOCR.dll实现验证码识别

本文实例讲述了C#验证码识别基础方法,是非常实用的技巧.分享给大家供大家参考.具体方法分析如下: 背景 最近有朋友在搞一个东西,已经做的挺不错了,最后想再完美一点,于是乎就提议把这种验证码给K.O.了,于是乎就K.O.了这个验证码.达到单个图片识别时间小于200ms,500个样本人工统计正确率为95%.由于本人没有相关经验,是摸着石头过河.本着经验分享的精神,分享一下整个分析的思路.在各位大神面前献丑了. 再来看看部分识别结果如下图所示: 这里是不是看着很眼熟?下面再来具体分析一下. 处理第一步

最近做一个小玩意需要识别验证码,之前从来没有接触过识别验证码这块,这可难倒了我.所以,在网上搜索如何识别验证码,许多前辈写的博文教会了我.怕以后又忘记了,故此写篇随笔记录. 我要识别的验证码是一种非常简单,如图: 识别步骤: 1.图片灰度化(把彩色的验证码图片转换成灰色的图片).图片二值化 复制代码 代码如下: for (int i = 0; i < bmp.Width; i++)             {                 for (int j = 0; j < bmp.He

验证码(Captcha)基于十道安全栅栏, 为网页.App.小程序开发者打造立体.全面的人机验证,最大程度地保护注册登录.活动秒杀.点赞发帖.数据保护等各大场景下的业务安全.要做自动化脚本程序,就要能识别验证码这一关. 效果如下图: ​ 演示程序结构 在vs2019创建WinForm窗体程序,添加相应的控件 程序执行 一,使用OpenFileDialog类,可以选择图片文件 二,使用AspriseOCR.dll,识别图片,主要的函数strcode = Marshal.PtrToStringAns

目录 一.需要识别的内容 二.直接调用tesseract来完成识别(识别率很差) 三.训练数据样本,提升识别率 四.生成样本库字体 五.通过Opencv清除图片的多余杂质(Java实现) 一.需要识别的内容 需要识别的验证码内容如下  验证码下载下载地址. 二.直接调用tesseract来完成识别(识别率很差) 识别的图片内容为: 在window系统钟打开cmd命令窗口,执行识别命令如下: tesseract.exe 01.png output.txt -l eng 识别结果为:519}   

写爬虫有一个绕不过去的问题就是验证码,现在验证码分类大概有4种: 图像类 滑动类 点击类 语音类 今天先来看看图像类,这类验证码大多是数字.字母的组合,国内也有使用汉字的.在这个基础上增加噪点.干扰线.变形.重叠.不同字体颜色等方法来增加识别难度. 相应的,验证码识别大体可以分为下面几个步骤: 灰度处理 增加对比度(可选) 二值化 降噪 倾斜校正分割字符 建立训练库 识别 由于是实验性质的,文中用到的验证码均为程序生成而不是批量下载真实的网站验证码,这样做的好处就是可以有大量的知道明确结果的数据

一.准备工作与代码实例 (1)安装PIL:下载后是一个exe,直接双击安装,它会自动安装到C:\Python27\Lib\site-packages中去, (2)pytesser:下载解压后直接放C:\Python27\Lib\site-packages(根据你安装的Python路径而不同),同时,新建一个pytheeer.pth,内容就写pytesser,注意这里的内容一定要和pytesser这个文件夹同名,意思就是pytesser文件夹,pytesser.pth,及内容都要一样! (3)Te

用python加"验证码"为关键词在baidu里搜一下,可以找到很多关于验证码识别的文章.我大体看了一下,主要方法有几类:一类是通过对图片进行处理,然后利用字库特征匹配的方法,一类是图片处理后建立字符对应字典,还有一类是直接利用ocr模块进行识别.不管是用什么方法,都需要首先对图片进行处理,于是试着对下面的验证码进行分析. 一.图片处理 这个验证码中主要的影响因素是中间的曲线,首先考虑去掉图片中的曲线.考虑了两种算法: 第一种是首先取到曲线头的位置,即x=0时,黑点的位置.然后向后移动

0x00 识别涉及技术 验证码识别涉及很多方面的内容.入手难度大,但是入手后,可拓展性又非常广泛,可玩性极强,成就感也很足. 验证码图像处理 验证码图像识别技术主要是操作图片内的像素点,通过对图片的像素点进行一系列的操作,最后输出验证码图像内的每个字符的文本矩阵. 读取图片 图片降噪 图片切割 图像文本输出 验证字符识别 验证码内的字符识别主要以机器学习的分类算法来完成,目前我所利用的字符识别的算法为KNN(K邻近算法)和SVM (支持向量机算法),后面我 会对这两个算法的适用场景进行详细描述.

简单的Tensorflow验证码识别应用,供大家参考,具体内容如下 1.Tensorflow的安装方式简单,在此就不赘述了. 2.训练集训练集以及测试及如下(纯手工打造,所以数量不多): 3.实现代码部分(参考了网上的一些实现来完成的) main.py(主要的神经网络代码) from gen_check_code import gen_captcha_text_and_image_new,gen_captcha_text_and_image from gen_check_code import

其实关于验证码识别涉及很多方面的内容,入手难度大,但是入手后,可拓展性又非常广泛,可玩性极强,成就感也很足,对这感兴趣的朋友们下面跟着小编一起来学习学习吧. 依赖 sudo apt-get install python-imaging sudo apt-get install tesseract-ocr pip install pytesseract 利用google ocr来识别验证码 from PIL import Image import pytesseract image = Image