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PHP实现验证码识别（修订版）

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简介：
本项目旨在通过PHP技术开发验证码识别系统，提供源代码与详细教程，适用于网页自动化测试和安全研究。 这个版本的识别码修正版在稍加训练后可以实现上一个版本的功能。它增加了二值化去杂点的操作，解决了字符粘连的问题，并且能够识别旋转的字符，还具有一定的学习功能。此外，该方案提供了bmp到jpeg的转换方法，目前应该可以应对90%的互联网验证码识别工作。不过需要注意的是，这个版本不能直接用于商业用途。

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  • PHP实现验证码识别（修订版）
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    本项目旨在通过PHP技术开发验证码识别系统，提供源代码与详细教程，适用于网页自动化测试和安全研究。 这个版本的识别码修正版在稍加训练后可以实现上一个版本的功能。它增加了二值化去杂点的操作，解决了字符粘连的问题，并且能够识别旋转的字符，还具有一定的学习功能。此外，该方案提供了bmp到jpeg的转换方法，目前应该可以应对90%的互联网验证码识别工作。不过需要注意的是，这个版本不能直接用于商业用途。
     
  • PHP实现验证码的自动识别
    优质
    本项目致力于开发和研究针对PHP环境下的验证码图像进行自动分析与识别的技术方案，提升自动化处理效率。 PHP实现验证码自动识别的功能已通过测试，这是测试案例！此为测试案例！
     
  • PHP实现验证码自动识别（进阶篇）
    优质
    本教程深入讲解如何使用PHP技术开发高级验证码识别系统，涵盖图像处理、字符分割和机器学习等关键技术点。 PHP实现验证码自动识别（中级篇）讲述了如何使用PHP技术来自动化处理验证码问题的方法和技术细节。文中深入探讨了相关算法、库函数以及实践案例，适合有一定编程基础的读者学习参考。
     
  • 模式识别实验报告修订版.doc
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    《模式识别实验报告修订版》是对原有模式识别课程实验内容的深入探讨与优化总结。该文档详细记录了最新的研究发现、改进策略及实验结果分析，为学习者和研究人员提供了宝贵的参考资源。 神经网络常用算法实验报告涵盖了贝叶斯分类器、Fisher判别、K近邻、PCA特征提取以及C均值聚类等内容，包括每种算法的原理介绍、使用MATLAB编写的实验代码及结果展示。
     
  • PHP输出表格的实现代码（修订版）
    优质
    本篇文章详细介绍了如何使用PHP编程语言来动态输出HTML表格的修订版本教程，包含最新优化和改进的代码示例。 在PHP开发过程中，当需要大量数据以表格形式输出时可以使用该方法。然而，部分朋友可能对其实现原理不太了解，因此这里提供了一段代码供大家参考学习。希望这段代码能帮助到正在学习PHP的朋友。
     
  • 验证码识别脚本-成功实现.zip
    优质
    该文件提供了一个成功的验证码识别脚本解决方案，帮助用户自动化处理网站或应用中的验证码问题，提高效率。内容包括代码示例和使用说明。 提供了一个自动识别图形验证码（由数字和字母组成）的VBS脚本实例。附件包括演示验证码及源代码，有兴趣的同学可以下载参考，并可根据需要对源码进行调整以适应不同类型的验证码自动化识别需求。
     
  • Python脚本实现验证码识别功能
    优质
    本项目旨在通过Python编写自动化脚本来实现对常见验证码的识别与解析，结合图像处理和机器学习技术提高识别准确率。 最近在研究验证码识别问题。我最终的脚本准确率达到了约92%，处理了大约9000张验证码后可以成功识别出八千三四百张左右。实际上，这主要是因为这些验证码相对简单。 接下来是需要识别的具体验证码示例（此处未提供具体图片链接）。 我在Python中主要使用PIL库进行图像处理。首先对图片进行二值化处理。由于图片中的噪点颜色较浅，可以通过设定阈值来直接去除它们。我设置的阈值为150，像素小于该数值时赋值为0，大于或等于该数值时赋值为1。 以下是相关的代码片段： ```python def set_table(a): table = [] for i in range(256): if i < a: table.append(0) else: table.append(1) ``` 这样处理后，图片中的噪点被有效去除，提高了验证码识别的准确性。
     
  • SliderYolo：实现滑块验证码的Yolo识别！
    优质
    简介：SliderYolo是一种创新方法，采用YOLO算法模型来高效地解决滑块验证码识别问题。该技术能够快速、准确地定位并识别滑块位置，极大提高了自动化处理效率。 SliderYolo是基于百度飞桨PPYolo训练的模型，能够识别易盾、云片、极验、腾讯等各种正方形滑块，识别率高达99.9999%。使用方法如下：下载整个项目后解压__params__.zip文件，并将解压出来的__params__文件放置在与__model__同目录下即可。要在slider_infer.py文件中查看返回的滑块坐标，请参考下面的函数： def infer(): config = Config(./) # 模型路径 detector = Detector(config, ./, use_gpu=False, run_mode=fluid) results = detector.predict(24487f4052354b988f5de1093b6e11c0.jpg, 0.5) # 0.5 是阈值
     
  • 验证码识别的MATLAB版本
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    本项目为一个基于MATLAB环境下的验证码识别系统，利用图像处理技术与机器学习算法实现对各类复杂验证码的有效解析。 Matlab版验证码识别项目旨在通过使用机器学习技术来提高验证码的自动识别效率。该项目利用了图像处理技术和深度学习模型，在训练数据集上进行大量实验以优化算法性能，最终实现对不同类型验证码的有效解析与分类。 在开发过程中，采用了多种预处理方法和特征提取策略，并结合卷积神经网络(CNN)架构构建了一个高效的验证系统框架。此外还详细记录并分析了各个阶段的测试结果及改进措施，为后续研究提供了有价值的参考依据和技术支持。
     
  • VB验证码识别示例+（亦思验证码识别系统3.1破解版）
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    本资源提供VB环境下验证码识别的实例代码，并附带亦思验证码识别系统3.1破解版下载链接。请注意软件版权与安全问题。 调试模式下，请确保将DLL及其辅助文件放置在程序运行的目录内，并正确设置所有相关路径以避免出现错误。 该DLL包含4个主要命令及3个辅助命令，可以处理各种场景： 1. **loadcode**：载入验证码。 2. **Recognition**：识别验证码。 3. **outitem**：获取项目名称。 4. **Writepic**：保存图片。 此外还有三个额外的辅助功能： 5. **Recognitiond**：另一种形式的识别，与主命令的区别在于不需要传递指针参数。 6. **yLength**：返回结果长度信息。 7. **ytebie**：用于特殊处理图片时使用。 在调用这些DLL函数时，请注意以下几点： 1、对于整数型和文本类型输入，如果未提供或无需特定值，则分别传入0（整数）或空字符串（文本）。 2、“ycode.dll”是主要的动态链接库文件，其他为辅助文件。 3、通常调用顺序：loadcode -> Recognition -> Writepic 4、**loadcode**函数用于载入验证码： - 参数包括验证码库字节集指针地址与长度或路径及密码。 - 返回项目数量（Long类型）。 5、**outitem**函数返回指定编号的项目名称，输入为项目序号（整数型），输出为字符串形式的项目名称。 6、**Recognition**函数用于识别验证码： - 输入包括项目号和图片数据或路径信息。 - 输出包含指针地址及长度等结果。 7、**Writepic**函数将处理后的图像保存至指定位置，输入参数为文件保存路径（文本型），输出返回值表示成功与否。 8、**Recognitiond**与主识别命令类似但不需要传递指针参数。 9、使用 **yLength** 获取字符长度信息，适用于不确定结果长度的情况。 10、对于特殊的图片处理需求，可以利用 **ytebie** 功能来开启或关闭特殊模式。