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  1. Python 建立一个模型来识别验证码成功率

  2. Python 2.7版本,需要安装对应的PIL 包,不规则验证码图片无法切割准确。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2017-07-13
    • 文件大小：170kb
    • 提供者：qq_18808965

  1. Python3简单验证码识别

  2. 识别验证码通常是这几个步骤： 　　　　1、灰度处理 　　　　2、二值化 　　　　3、去除边框（如果有的话） 　　　　4、降噪 　　　　5、切割字符或者倾斜度矫正 　　　　6、训练字体库 　　　　7、识别 　　这6个步骤中前三个步骤是基本的，4或者5可根据实际情况选择是否需要，并不一定切割验证码，识别率就会上升很多有时候还会下降 　　用到的几个主要的python库： Pillow(python图像处理库)、OpenCV(高级图像处理库)、pytesseract(识别库)

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-07-01
    • 文件大小：10kb
    • 提供者：qq547

  1. python3 实现验证码图片切割的方法

  2. 今天小编就为大家分享一篇python3 实现验证码图片切割的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：33kb
    • 提供者：weixin_38604620

  1. Python实现验证码识别

  2. 大致介绍　　 在python爬虫爬取某些网站的验证码的时候可能会遇到验证码识别的问题，现在的验证码大多分为四类： 　　　　1、计算验证码  　　      2、滑块验证码 　　　　3、识图验证码 　　　　4、语音验证码 　　这篇博客主要写的就是识图验证码，识别的是简单的验证码，要想让识别率更高，识别的更加准确就需要花很多的精力去训练自己的字体库。 　　识别验证码通常是这几个步骤： 　　　　1、灰度处理 　　　　2、二值化 　　　　3、去除边框（如果有的话） 　　　　4、降噪 　　　　5、切割字符

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：227kb
    • 提供者：weixin_38552292

  1. python验证码识别教程之利用滴水算法分割图片

  2. 滴水算法概述 滴水算法是一种用于分割手写粘连字符的算法，与以往的直线式地分割不同 ，它模拟水滴的滚动，通过水滴的滚动路径来分割字符，可以解决直线切割造成的过分分割问题。 引言 之前提过对于有粘连的字符可以使用滴水算法来解决分割，但智商捉急的我实在是领悟不了这个算法的精髓，幸好有小伙伴已经实现相关代码。 我对上面的代码进行了一些小修改，同时升级为python3的代码。 还是以这张图片为例： 在以前的我们已经知道这种简单的粘连可以通过控制阈值来实现分割，这里我们使用滴水算法。 首先使用之前文

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：72kb
    • 提供者：weixin_38553478

  1. pyadrc：适用于Python的主动干扰抑制控件-源码

  2. pyadrc 适用于Python的主动干扰抑制控件 一种简单但功能强大的控制方法，适用于PID控制器无法切割的情况。 免费软件：MIT许可证 文档： : 。 产品特点 用于数字控制系统的离散线性时不变主动干扰抑制控制器。 一阶和二阶ADRC以状态空间表示形式实现。 快速入门指南和/或理论背景（适用于您没有其他要阅读的内容）。 一阶/二阶LTI模型生成器和四轴飞行器高度模型，用于实验，测试和验证。 安装 安装pyadrc非常简单，只需在终端中运行以下命令： pip install

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-08
    • 文件大小：24kb
    • 提供者：weixin_42103587

  1. python验证码识别教程之利用投影法、连通域法分割图片

  2. 前言 今天这篇文章主要记录一下如何切分验证码，用到的主要库就是Pillow和Linux下的图像处理工具GIMP。首先假设一个固定位置和宽度、无粘连、无干扰的例子学习一下如何使用Pillow来切割图片。 使用GIMP打开图片后，按 加号 放大图片，然后点击View->Show Grid来显示网格线： 其中，每个正方形边长为10像素，所以数字1切割坐标为左20、上20、右40、下70。以此类推可以知道剩下3个数字的切割位置。 代码如下： from PIL import Image p

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：98kb
    • 提供者：weixin_38704386

  1. python中验证码连通域分割的方法详解

  2. 实现思路 是用深度遍历，对图片进行二值化处理，先找到一个黑色像素，然后对这个像素的周围8个像素进行判断，如果没有访问过，就保存起来，然后最后这个数组的最小x和最大x就是x轴上的切割位置。这种分割的方法还是只能适用于没有粘连的验证码，比垂直分割的好处是，可以处理位置比较奇怪的验证码。 示例代码 def cfs(img): 传入二值化后的图片进行连通域分割 pixdata = img.load() w,h = img.size visited = set() q = queue.Queu

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：42kb
    • 提供者：weixin_38636983

  1. Python网站验证码识别

  2. 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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：809kb
    • 提供者：weixin_38621150

  1. python识别验证码的思路及解决方案

  2. 1、介绍 在爬虫中经常会遇到验证码识别的问题，现在的验证码大多分计算验证码、滑块验证码、识图验证码、语音验证码等四种。本文就是识图验证码，识别的是简单的验证码，要想让识别率更高，识别的更加准确就需要花很多的精力去训练自己的字体库。 识别验证码通常是这几个步骤： （1）灰度处理 （2）二值化 （3）去除边框（如果有的话） （4）降噪 （5）切割字符或者倾斜度矫正 （6）训练字体库 （7）识别 这6个步骤中前三个步骤是基本的，4或者5可根据实际情况选择是否需要。 经常用的库有pytesseract(

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：229kb
    • 提供者：weixin_38621427