Advertisement

C#验证码识别技术，通过OCR图像识别，具有极高的准确率。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
结合了网络上丰富的资料，并采用C#语言开发，该验证码识别器包含完整的代码实现。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • C#验证码识别：OCR图片识别准确率高
    优质
    本项目专注于利用C#开发验证码识别系统，通过高效的OCR技术实现对各种复杂验证码的精准图像识别，显著提高验证流程的效率和用户体验。 通过参考网上的一些资料，我用C#编写了一个验证码识别器，并且其中包含了相关代码。
     
  • Java验证码识别OCR技术
    优质
    Java验证码识别OCR技术是一种利用光学字符识别技术来自动识别并解析验证码图像中的文字信息的技术，广泛应用于自动化测试、网站登录等领域。 Java 验证码识别 OCR。
     
  • 高效的C#验证码自动识别代码-OCR技术实现百分百数字识别率
    优质
    这段简介介绍了一套高效且准确的C#验证码自动识别代码，运用了先进的OCR技术确保对全数字类型的验证码达到100%的识别精度。 可用的验证码自动识别非常好，包括C# OCR光学识别代码。这种技术能够实现数字识别率达100%，适用于邮政快递EMS及顺风快递的验证码自动识别。
     
  • 基于VS2022 .NET 7.0的C#验证码识别源码，高准确度的文字OCR识别功能
    优质
    本项目提供了一套在Visual Studio 2022环境下使用.NET 7.0框架编写的C#验证码识别源代码。具备高效的图像处理和文字OCR识别能力，能够实现高精度的验证码解析，适用于多种场景下的自动化验证需求。 C#识别验证码的完整源码适用于VS2022基于.NET7.0开发环境，具有很高的识别率，并且适合常见的文字验证码以及OCR字符识别。
     
  • OCR验证码识别工具
    优质
    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。
     
  • C# OCR识别技术
    优质
    C# OCR（光学字符识别）技术利用编程实现图像中文字信息的自动识别与提取，广泛应用于文档数字化、自动化数据录入等领域。 可以识别英文、数字和中文。对于变形字体的图片需要先进行图像处理以获得更好的OCR效果。使用Tesseract OCR引擎（通过OCR.TesseractWrapper库）： ```csharp using OCR.TesseractWrapper; using TessactOcr; Bitmap bitmap = new Bitmap(text); // text: 图片路径 TessNet ocr = new TessNet(); ocr.ePageSegMode = (int)ePageSegMode.PSM_SINGLE_WORD; ocr.eOcrEngineMode = (int)eOcrEngineMode.OEM_TESSERACT_CUBE_COMBINED; ocr.lang=eng; // chi_sim 表示简体中文 ocr.SetTessractData(Environment.GetFolderPath(Environment.SpecialFolder.ProgramFiles) + @\tessdata\tessdata); ocr.SetVariable(tessedit_char_whitelist,abcdefghijklmnopqrstuvwxyz); string iden = ocr.ToCR(bitmap); ```
     
  • Python验证码识别包（图片识别）- muggle-ocr
    优质
    muggle-ocr是一款基于深度学习的Python库，专门用于图像中的文字识别，尤其擅长处理验证码问题，大大简化了OCR应用开发流程。 安装验证码识别（图片识别）包muggle-ocr可以通过pip命令直接进行。下载后解压缩，使用如下命令：pip install muggle-ocr-1.0.3.tar.gz -i https://pypi.douban.com/simple ，这里选择豆瓣镜像源是因为它在下载TensorFlow时速度较快。
     
  • 高识别率的图像识别VB源码
    优质
    本项目提供一套高效准确的图像识别VB源代码，适用于多种应用场景，具有较高的识别精度和快速响应能力。 这款基于DP学习的图像自动识别程序采用VB源码编写，经过测试后表现优秀，数字识别率高达90%以上。该程序可以直接应用于你的项目，并且通过简单的调整可以用于动态拍摄中的物体识别。
     
  • 图片的OCR识别技术
    优质
    简介：图片的OCR（Optical Character Recognition）识别技术是一种将图像中的文字信息提取并转换为可编辑文本的技术，广泛应用于文档数字化、智能图书管理等领域。 OCR（光学字符识别）技术是将图像中的文字转换为可编辑文本的计算机视觉方法，在许多场景中有广泛应用，如文档扫描、车牌识别以及身份证信息读取。 本项目主要探讨如何利用OCR技术实现图片中文字的识别与提取。在进行OCR图片识别时，通常涉及以下关键步骤： 1. 图像预处理：这是OCR流程的第一步，包括调整图像大小、灰度化、二值化和去噪等操作，以增强文字对比度并使其更容易被后续算法处理。 2. 文字定位：此阶段需要找出可能包含文字的区域。常见的方法有边缘检测、连通组件分析及霍夫变换；其中，连通组件分析可识别图像中的独立元素，而霍夫变换常用于直线或曲线检测，在矩形的文字框识别中特别有效。 3. 文字分割：在确定了文字区域后，需进一步将每个单独的字符分离出来。这可以通过垂直投影法或水平投影法实现，根据字符间的空隙进行切割。 4. 特征提取：这是识别过程的关键步骤之一，包括形状、纹理及结构特征等；这些特征可用于训练机器学习模型（如支持向量机SVM和深度学习的卷积神经网络CNN），近年来在OCR领域取得了显著成果。深度学习模型能够自动学习并提取高维特征。 5. 文字识别：使用训练好的模型对每个字符进行分类，输出相应的文字；对于单个字符的识别可采用传统的模板匹配或现代深度学习方法，而更复杂的场景则需结合上下文信息和序列模型（如RNN循环神经网络及LSTM长短时记忆网络）来预测整个单词或句子。 在实际应用中，一个好的OCR系统需要具备良好的鲁棒性和准确性。开发过程中数据集的建立与标注、以及模型调参优化都是至关重要的环节。 有许多开源库可以帮助开发者快速实现OCR功能，如Python中的Tesseract和PyTesseract接口等工具；这些库使得构建高效且准确的OCR解决方案变得更加容易。 总结而言，OCR图片识别技术涉及图像处理、特征提取及机器学习等多个领域。通过理解并掌握关键技术，我们可以开发出高效的OCR系统，并从图片中自动提取文字信息以提高工作效率，在实际项目应用时选择合适的工具和方法进行适当优化是提升性能的关键因素之一。
     
  • Java验证码识别技术
    优质
    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