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PyTorch实现的文字点选与选字验证码识别（含中文字检测）.zip

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简介：
本资源提供了一个基于PyTorch框架的深度学习模型，用于实现文字点选和选字验证码的自动识别，特别加入了对中文字符的检测功能。 PyTorch实现的文字点选、选字、选择文字验证码识别及中文字检测识别功能的代码和资源打包在文件“pytorch实现文字点选、选字、选择文字验证码识别_中文字检测识别.zip”中。

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  • PyTorch实现的文字点选与选字验证码识别（含中文字检测）.zip
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    本资源提供了一个基于PyTorch框架的深度学习模型，用于实现文字点选和选字验证码的自动识别，特别加入了对中文字符的检测功能。 PyTorch实现的文字点选、选字、选择文字验证码识别及中文字检测识别功能的代码和资源打包在文件“pytorch实现文字点选、选字、选择文字验证码识别_中文字检测识别.zip”中。
     
  • 点击选择文字验证码识别——基于PyTorch的实现与应用
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    本项目采用Python深度学习框架PyTorch，致力于开发一种有效的方法来识别网页中的文本验证码。通过构建神经网络模型，实现了对各种复杂背景、风格的文本验证码的高度准确识别，为自动化处理提供了强大的工具支持。 使用PyTorch实现的文字点选、选字及选择文字验证码识别功能具有以下特点： - 识别速度大约在100到300毫秒之间； - 准确率达到96%； - 基于小样本训练，模型仅用300张验证码进行训练便能达到上述效果； - 已在Windows系统下的Python 3.6、Python 3.8和Python 3.10版本中测试通过，并成功运行； - 资源消耗低，在配置较低的机器上也能顺畅执行，例如单核2G内存服务器即可无压力地使用。
     
  • 中文手写汉字识别的 Pytorch 实现
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    本项目采用PyTorch框架实现了一种高效的中文手写汉字识别系统，通过深度学习技术对大量手写汉字数据进行训练，旨在提高识别准确率和效率。 在Ubuntu 16.04系统上使用Python 3.5.2 和 PyTorch 1.0.1 实现汉字识别项目，并利用GPU进行训练。数据集被分为训练和测试两个文件夹，每个文件夹内根据类别创建相应的子目录，并用整数标记图像。 此项目采用的数据集可以从相关数据库下载页面获取，具体为HWDB1.1trn_gnt.zip 和 HWDB1.1tst_gnt.zip 文件。整个数据集中共有3755个不同的汉字类。为了处理该数据集，我们使用了特定的Python脚本程序。 该项目同样可以参考TensorFlow实现的方法进行开发和实验。
     
  • Python项目作业：点击选字验证码识别（课程设计）
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    本项目为课程设计作业，旨在实现对点击选字验证码的自动化识别。采用Python语言开发，结合图像处理和机器学习技术，有效提升了验证码破解效率与准确性。 该验证码识别系统采用文字点选或选择文字的方式进行验证，并能在100至300毫秒内完成识别任务，准确率为96%。训练模型使用了仅300张样本数据集，在Windows环境下分别通过Python 3.6、Python 3.8和Python 3.10版本的测试。此外，该系统资源消耗较低，即使在配置为单核2GB内存的小型服务器上也能流畅运行。
     
  • ZIP文件：MATLAB数字验证码识别系统
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    本资源提供了一套基于MATLAB开发的数字验证码识别系统的源代码和相关文档，适用于验证码处理与图像识别的研究学习。 Matlab验证码识别系统包含一个带有GUI界面的组件。
     
  • 字符点击验证码中字符定位与识别的数据集: CharacterPositioningDataset1.0
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    CharacterPositioningDataset1.0 是一个专注于字符点击验证码的数据集，它提供了丰富的字符图像及其位置信息，旨在促进字符定位和识别技术的研究。 面向点击文字验证码的文字定位数据集包含1000张图片及其对应的标签（定位坐标），助力实现爬虫自动选择图片中的指定文字，攻破文字点击验证码。
     
  • OpenCV中英文及数字的检测与识别
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    本项目专注于在OpenCV框架下实现对图像中的中英文文字和数字进行精确检测与识别的技术研究与应用开发。 在使用Python3.x和OpenCV4.x进行英文数字检测识别的效果可以在相关博客文章中查看。该文章详细介绍了如何利用这些技术实现对图像中文本的准确提取与处理，为需要进行此类操作的研究者或开发者提供了有价值的参考信息。
     
  • 手写数字识别的PyTorch实现.zip
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    本项目为一个使用Python深度学习框架PyTorch开发的手写数字识别系统，通过卷积神经网络模型对MNIST数据集进行训练和测试。包含了代码、模型及详细的实验结果分析。 机器学习入门代码,可以自行上传图片进行测试。
     
  • MATLAB数字验证码识别详解[含GUI].zip
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    本资源提供详尽的MATLAB代码和图形用户界面（GUI）设计教程，用于实现数字验证码的自动识别。包括预处理、特征提取及机器学习模型训练等关键步骤。适合初学者快速入门与进阶研究使用。 本设计为基于MATLAB不变矩的数字验证码识别系统，并配备了一个GUI界面。该系统能够识别带有噪声的数字验证码。其工作流程如下：首先读取图片，然后通过颜色分量的方法去除噪声以获得去噪后的图像；接着使用连通域法进行字符分割，提取每个字符的Hu不变矩，最后与模板字符匹配得到最终结果。由于时间紧迫，部分回调函数未能完成编写。
     
  • JiYanChineseSelect: 极验中文点选文字流程解析学习
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    JiYan Chinese Select是一款专为提升用户中文水平设计的应用程序。它通过独特的文字点选流程，帮助学习者深入理解并记忆汉字与词语，优化语言学习体验。 极验点选汉字验证码 PyTorch + Nodejs 模型下载地址提供了一个提取码：4ivx 免责声明： 本项目仅供学习交流使用，请勿用于非法用途，不得在任何商业环境中使用，本人不承担由此产生的任何法律责任。