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验证码识别_C#captcha_

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简介:
本项目专注于C#环境下实现验证码图像的自动识别技术,通过结合图像处理和机器学习算法,有效提高验证码破解效率与准确率。 验证码识别C#/.NET源代码要求单个图片识别时间小于200ms,并且在500个样本人工统计正确率为95%。

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客服
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  • _C#captcha_
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    本项目专注于C#环境下实现验证码图像的自动识别技术,通过结合图像处理和机器学习算法,有效提高验证码破解效率与准确率。 验证码识别C#/.NET源代码要求单个图片识别时间小于200ms,并且在500个样本人工统计正确率为95%。
  • Python
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    Python验证码识别库是一种用于自动化处理和解析图片中数字、字母组合而成验证码的工具包,大大提高了网页自动化的效率与准确性。 大家可以研究一下Python验证码识别库。
  • OCRServer.zip
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    OCRServer验证码识别是一款集成了先进OCR技术的软件包,专门用于高效准确地识别各种复杂验证码,提高自动化流程效率。 OCRServer识别验证码.zip
  • Python3简易
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    本项目旨在提供一个利用Python3实现简易验证码识别的技术教程和代码示例,帮助初学者掌握基本图像处理与机器学习应用。 识别验证码通常涉及以下步骤: 1. 灰度处理; 2. 二值化; 3. 去除边框(如果存在); 4. 降噪; 5. 切割字符或进行倾斜矫正; 6. 训练字体库; 7. 最终的识别。 在这六个步骤中,前三个是基础性的。第四个和第五个可以根据实际情况选择是否需要执行,并不一定非得切割验证码才能提高识别率;有时这样做反而可能导致识别效果下降。常用的Python库包括Pillow(图像处理)、OpenCV(高级图像处理)以及pytesseract(OCR识别)。
  • Java技术
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    Java验证码识别技术是一种利用机器学习和图像处理算法解析网页、APP等应用中出现的各种形式验证码的技术。该技术主要应用于自动化测试、数据抓取等领域,极大提高了效率并降低了人工成本。 Java 验证码识别 OCR
  • C++中的
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    本项目专注于探索与实现基于C++语言的验证码识别技术,结合图像处理和机器学习算法,以提高验证码自动破解系统的准确性和效率。 我写的C++图形验证码识别代码包含详细的注释,即便是编程基础较差的人也能理解验证码识别的基本原理。该程序已在VS2010环境下测试通过。
  • 工具ok.rar
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    “验证码识别工具ok”是一款专为用户设计的软件,能够高效准确地解决各类网站、应用中的验证码难题,帮助用户节省时间和精力。此版本经过优化,操作简便,适用于多种场景需求。请注意,使用此类工具时,请遵守相关法律法规和网站服务条款,确保合法合规使用。 标题中的“万能验证码识别ok.rar”表明这是一个关于验证码识别的程序包,可能包含了一套能够高效识别各种类型验证码的解决方案。描述指出,该程序是通过调用一位专家开发的神经网络DLL(动态链接库)在Delphi环境下编写的,并具有高达80-90%的成功率来有效识别大多数类型的验证码。这表明了它运用了深度学习技术,特别是基于神经网络模型的方法以提高验证码的准确性。 标签中的“万能验证码识别”意味着这个程序设计的目标是通用性,可以处理多种不同的验证码样式。“验证码识别”指的是它的核心功能,“Delphi验证码识别”表示它是用Delphi编程语言实现的。而“Delphi万能识别”的标签可能暗示这套解决方案不仅限于验证码,还可能包含其他类型的图像识别任务。 压缩包内的文件列表揭示了项目的基本结构和组成部分: 1. **Project1.cfg**:这是项目的配置文件,包含了编译和运行设置。 2. **Unit1.dcu**:Delphi的编译单元文件,通常包括某个源代码文件(如Unit1.pas)编译后的元数据和代码。 3. **Unit1.ddp**:项目文件,存储了关于项目的信息,比如源码位置及编译选项等。 4. **Unit1.dfm**:Delphi的表单设计文件,保存用户界面的设计与组件状态信息。 5. **wk_yzm.dll** 和 **r2yanzhengma_.dll**:这两个动态链接库文件可能是描述中提到用于验证码识别计算的神经网络DLL。 6. **Project1.dof**:项目选项文件,包含了项目的编译器设置和配置项等信息。 7. **Project1.dpr**:Delphi的主入口点源代码文件,通常包含初始化程序运行所需的信息。 8. **Project1.dproj**:IDE(集成开发环境)使用的项目管理文件,用于处理构建及调试选项。 9. **Project1.exe**:最终生成的可执行文件,即验证码识别工具的实际应用。 综合这些信息可以推断这个项目是一个使用Delphi语言开发的验证码识别软件。它通过调用DLL中的神经网络算法来完成图像识别任务。用户只需运行该程序并传递需要识别的图片,即可获得相应的结果输出。对于处理大量验证码需求的应用场景如自动化测试、网络安全或数据分析等而言,这样的工具非常实用且高效。
  • OCR工具
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    OCR验证码识别工具是一款高效实用的应用程序,专门用于自动识别并解析各类图片中的文本信息和验证码,极大提升了用户在网站登录、注册过程中的便捷性与效率。 验证码(CAPTCHA)是一种用于防止机器自动操作的安全机制,通常包含随机生成的文字或数字,人类可以轻易识别,但对计算机来说则具有一定的挑战性。Eye OCR是一个专门针对这类验证码的识别工具,利用光学字符识别(OCR)技术来解析图像中的文字。 **光学字符识别(OCR)技术** OCR技术是一种将图像中的打印体或手写体字符转换成可编辑、可搜索的文本格式的技术。在验证码识别中,OCR技术通常包括以下几个步骤: 1. **预处理**:对验证码图片进行预处理,如去噪、二值化、倾斜校正等,以便于后续的字符分割和识别。 2. **字符分割**:图像中的每个字符需要被独立出来,这一步可能涉及图像分割算法,如连通组件分析。 3. **特征提取**:对每个字符进行特征提取,如形状、大小、方向等,这些特征将用于后续的分类。 4. **分类器训练**:使用机器学习算法(如SVM、神经网络等)训练模型,使其能够根据提取的特征识别出不同字符。 5. **字符识别**:使用训练好的分类器对分割出的字符进行识别,并将结果拼接成完整的验证码字符串。 **Eye OCR项目结构与主要类** 在Eye OCR这个项目中,`OCRTest`类是主要的测试类。该类通常会包含以下功能: 1. **加载图片**:从指定URL加载验证码图片。 2. **预处理**:调用预处理函数,对图片进行必要的处理,如灰度化、二值化等。 3. **字符分割**:使用特定算法将图片中的字符分开。 4. **特征提取**:提取每个字符的关键特征。 5. **识别**:调用已训练好的分类器进行字符识别,并将结果拼接成字符串并打印出来。 为了运行Eye OCR项目,你需要在Eclipse集成开发环境中导入该项目。步骤包括: 1. **导入项目**: 选择“File” > “Import”,然后在弹出的对话框中选择“Existing Projects into Workspace”。 2. 指定路径:浏览并选择下载的Eye OCR压缩包解压后的目录。 3. 导入: 点击“Finish”完成导入。 4. 运行: 右键点击`OCRTest`类,选择“Run As” > “Java Application”来运行代码。 5. 配置URL:在`OCRTest`类中找到设置验证码URL的部分,并替换为你想要识别的验证码页面的URL。 6. 查看结果:程序将输出识别的验证码字符串,对比实际验证码以评估识别效果。 需要注意的是,由于验证码的复杂性和变化多端,OCR识别的成功率并非100%。在实际应用中,可能需要不断优化特征提取和分类器训练来提高识别准确率。此外,现代验证码系统可能会引入更多防自动化手段如滑动验证、点击验证等,Eye OCR可能无法处理这类验证码。
  • Python技术
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    《Python验证码识别技术》是一本专注于利用Python语言进行验证码自动识别的技术书籍,涵盖图像处理、机器学习等方法,帮助开发者提升自动化测试和网站爬虫的安全性与效率。 几个验证码识别示例展示了如何使用Python调用Tesseract-OCR进行数字验证码的识别。代码还进行了简单的图片预处理以提高识别准确性。
  • VB示例+(亦思系统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。