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适用于本地部署的英文数字验证码识别插件,按键精灵、触摸精灵、触动精灵及Python等多种语言和平台均可轻松集成,识别效果出色。

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简介:
这是一款功能强大的本地部署英文数字验证码识别插件,支持按键精灵、触摸精灵、触动精灵及Python等多语言平台无缝接入,提供高效准确的验证码破解解决方案。 本插件需要一台运行Windows 10、11或服务器版2012、2016、2019系统的电脑来识别验证码。所有环境已经打包完整,生成了启动程序.exe文件,双击即可开启服务,无需额外配置。 该插件以web服务的形式存在,在开启后会开放一个API供脚本和软件调用,支持局域网或互联网等多种网络环境使用,并且也可以离线运行。 基于深度学习的识别模型进行了封装优化,对于英文数字混合型验证码具有较高的识别率。几乎所有编程语言都能轻松调用该插件:只需将需要识别的验证码图片进行BASE64编码后通过POST请求发送至服务即可。压缩包内附有详细的使用说明文档,即使是编程新手也能快速掌握。 如有任何疑问或遇到问题,请随时联系我寻求帮助。

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客服
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  • Python
    优质
    这是一款功能强大的本地部署英文数字验证码识别插件,支持按键精灵、触摸精灵、触动精灵及Python等多语言平台无缝接入,提供高效准确的验证码破解解决方案。 本插件需要一台运行Windows 10、11或服务器版2012、2016、2019系统的电脑来识别验证码。所有环境已经打包完整,生成了启动程序.exe文件,双击即可开启服务,无需额外配置。 该插件以web服务的形式存在,在开启后会开放一个API供脚本和软件调用,支持局域网或互联网等多种网络环境使用,并且也可以离线运行。 基于深度学习的识别模型进行了封装优化,对于英文数字混合型验证码具有较高的识别率。几乎所有编程语言都能轻松调用该插件:只需将需要识别的验证码图片进行BASE64编码后通过POST请求发送至服务即可。压缩包内附有详细的使用说明文档,即使是编程新手也能快速掌握。 如有任何疑问或遇到问题,请随时联系我寻求帮助。
  • 优质
    本教程介绍如何使用按键精灵软件编写脚本来自动识别并输入数字验证码,提高自动化操作效率。适合办公与个人用户学习应用。 通过按键精灵识别屏幕上的数字,原理简单明了,讲解详尽透彻,非常适合初学者学习参考!
  • 图像
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    按键精灵的图像识别插件是一款强大的辅助工具,能够帮助用户轻松实现游戏、软件中的图像自动识别与处理,提高操作效率和便捷性。 SiMiniOcr.ocr接口(位于siminiocr.dll文件中)详细说明如下: 方法: - OCR(x1,y1,x2,y2):识别设定区域的文字,并返回识别到的文字。 - SetDict(我的字库.mdb):设置字库路径,支持数据库和文本两种格式,默认路径为插件同一目录,默认名称为default_Dict.txt。 -SetFontColor(FF00ff):设置要识别的文字颜色,格式为RRGGBB。 补充说明: 本组件所需的字库可以通过91OCR字库工具来制作。取色格式为RRGGBB。最新版本的字库工具可以在相关论坛或软件站找到下载链接。91OCR是一款商业软件,在精简之后提供了速度和超乎寻常的体验,此版本永久免费!官方网站提供更多信息。 (注:原文中没有具体提及联系方式等信息,故重写时未做相应修改)
  • OCR(含坐标)
    优质
    该工具是一款基于易语言开发的按键精灵插件,具备强大的OCR文字识别功能及精准的屏幕坐标定位能力,适用于自动化脚本编写与执行。 用命令行方式调用取回显示模式。
  • 优质
    《按键精灵本地验证源码》是一款专为编程爱好者和开发者设计的软件工具,它提供了详细的本地验证源代码,帮助用户更好地理解和调试按键精灵脚本程序。 本地验证后获取用户ID,并生成一机一码的激活卡密。
  • 优质
    《按键精灵后台与验证码》是一篇探讨如何在使用按键精灵自动化脚本时处理验证码问题的技术文章。文中提供了多种解决策略和实践经验分享。 【按键精灵后台及验证码】教程主要涵盖了两个核心领域:一是按键精灵在后台运行的技术与应用场景,二是验证码识别的实现方法。按键精灵是一款自动化工具,它允许用户通过录制和编辑脚本来模拟键盘和鼠标操作,极大地提高了工作效率。在这个高级教程中,我们将深入探讨如何在不被用户看到的情况下使按键精灵稳定地在后台运行,并解决验证码这一自动化过程中的常见障碍。 后台运行是许多自动化任务中必不可少的功能,在执行一些需要长时间或无用户交互的任务时尤为重要。通过设置脚本的启动方式和隐藏窗口,我们可以让脚本在系统启动时自动运行并将其界面隐藏,确保不影响用户的正常工作。此外,我们还需要关注进程管理和资源占用,以确保后台运行时对系统的干扰最小。 验证码识别是自动化过程中的一大挑战,因为其设计初衷是为了防止机器人和恶意软件的自动操作。在这个教程中将介绍几种常见的验证码识别技术:图像处理、字符识别(OCR)以及机器学习。首先通过灰度化、二值化及噪声消除等手段预处理验证码图片,以提高后续字符识别的效果;然后利用OCR技术把图像中的文字转化为可读文本,并可能需要调用第三方库或自建模型来实现;对于更复杂的验证码,如扭曲变形的字符,则需引入深度学习模型(例如卷积神经网络)进行训练和识别。 在实际应用中,结合按键精灵与验证码识别技术可以广泛应用于自动登录、数据抓取及批量操作等场景。但需要注意的是,在使用这些技术时应遵循相关法律法规以及网站的服务条款以避免滥用,并确保不会侵犯用户隐私或违反安全规定。 教程中的文件“gxjc”可能包含具体的代码示例、步骤说明或者相关资源,学习者可以通过解压该文件获得更详细的实践指导。通过深入学习和实际操作,你将能够掌握如何使按键精灵在后台高效运行并有效解决验证码带来的自动化难题,从而提升你的自动化技能水平。
  • 与百度AIOCR QML脚
    优质
    简介:本文探讨了利用按键精灵结合百度AI的文字识别OCR技术,通过QML脚本实现自动化操作的可能性和具体应用,为用户提供了智能化、自动化的解决方案。 将文件解压到按键精灵lib文件夹下即可调用。 APIKey = 填写自己的(请加上引号) SecretKey = 填写自己的 在脚本开始处指定好APIKey和SecretKey的值,之后只需要填写需要识别区域的坐标值即可。 test = Lib.baiduOCR.Words(APIKey, SecretKey, 56, 0, 209, 39) TracePrint 识别结果为:& test
  • 百度ORC
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    本文介绍了如何在按键精灵中运用百度OCR文字识别技术,实现高效的文字提取和处理,为用户节省大量手动输入的时间与精力。 本段落介绍了如何使用按键精灵结合百度OCR文字识别技术来实现自动化操作。通过将按键精灵与百度的OCR服务相结合,可以自动提取图片中的文字内容,并将其转化为可编辑的数据格式,从而提高工作效率和准确性。 具体步骤包括: 1. 注册并获取百度AI平台上的API密钥; 2. 在按键精灵中编写脚本代码来调用百度OCR接口; 3. 针对不同的应用场景进行调试优化以确保识别准确率。 这种方法适用于需要大量处理图片文字信息的场景,如发票、合同等文件的数据录入工作。
  • Android - 使UiAutomator框架实现户手势自化模拟(类似
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    本项目利用UiAutomator框架开发,旨在为Android设备提供一套强大的用户手势自动化解决方案。类似于“触摸精灵”和“按键精灵”,它能够自动执行一系列复杂的屏幕操作任务,显著提高用户体验与效率。 基于UiAutomator框架,可以自动模拟用户手势操作,类似于触摸精灵、按键精灵这类应用的功能。