验证码识别平台的功能与作用

验证码成了很多平台获取资源的途径，也是众多平台保护自己的一个门槛。验证码的设置也从原来的简单清晰的数字变成了模糊的字母甚至大小写字母数字组合，上一层还有的是简单的加减乘除算式，但是更加麻烦的还有呢各种问答。但是我们在注册账号的时候会遇到验证码，操作频繁也会有验证码，更加无奈的是有很多平台还有输入验证码次数的限制，如此一来验证码就给很多人造成了不小的困扰。所以验证码识别平台也就应时而生，再一次将道高一尺魔高一丈表现得淋漓尽致。下面笔者以“答题吧”为例，给验证码识别平台的功能作用进行简单的介绍。

功能：

1 支持数字、汉字、英文字母、图片、座标、答题等各种形式的验证码的智能识别；

2 为广大软件开发商、工作室、普通用户提供快速、高效、稳定、精准的验证码识别打码服务。

3 集成各大验证码识别代答商资源的全自动打码平台,企业式管理答题,验证码识别率99.1%。

作用：

1 减少用户注册识别验证码的时间，辅助用户进行快速高效的注册；（用户）

2 增加用户的注册成功率；（用户）

3 与软件开发者进行对接，开发者可获得高额分成，增加效益，让开发者进行对接之后就可以赚钱；（开发者）

4 开发者可以详细了解用户的消费详情，实现自己的盈利。（开发者）

验证码识别常用算法

验证码识别常用算法图像处理（验证码识别）程序中常用算法：灰度，二值化，去噪（1*1像素或者3*3像素等）代码： view plaincopy to clipboardprint? //灰度 private void btnGray_Click(object sender, EventArgs e) { try { int Height = this.picBase.Image.Height; int Width = this.picBase.Image.Width; Bitmap newbitmap = new Bitmap(Width, Height); Bitmap oldbitmap = (Bitmap)this.picBase.Image; Color pixel; for (int x = 0; x < Width; x++) { for (int y = 0; y < Height; y++) { pixel = oldbitmap.GetPixel(x, y); newbitmap.SetPixel(x, y, Gray(pixel)); } } this.picBase.Image = newbitmap; } catch (Exception err) { MessageBox.Show("灰度化失败原因：" + err.Message); } } //灰度化算法 protected static Color Gray(Color c) { int rgb = Convert.ToInt32((double)(((0.3 * c.R) + (0.59 * c.G)) + (0.11 * c.B))); return Color.FromArgb(rgb, rgb, rgb); } //灰度 private void btnGray_Click(object sender, EventArgs e) { try { int Height = this.picBase.Image.Height; int Width = this.picBase.Image.Width; Bitmap newbitmap = new Bitmap(Width, Height); Bitmap oldbitmap = (Bitmap)this.picBase.Image; Color pixel; for (int x = 0; x < Width; x++) { for (int y = 0; y < Height; y++) { pixel = oldbitmap.GetPixel(x, y);

按键精灵识别验证码一般的验证码通杀

Function body(a,b,c) dim aa aa=a aa=mid(aa,instr(aa,b) len(b)) body=left(aa,instr(aa,c)-1) End Function Public Function StringToBytes(ByVal strData, ByVal strCharset) Dim objFile Set objFile = CreateObject("ADODB.Stream") objFile.Type = adTypeText objFile.Charset = strCharset objFile.Open objFile.WriteText strData objFile.Position = 0 objFile.Type = adTypeBinary If UCase(strCharset) = "UNICODE" Then objFile.Position = 2 'delete UNICODE BOM ElseIf UCase(strCharset) = "UTF-8" Then objFile.Position = 3 'delete UTF-8 BOM End If StringToBytes = objFile.Read(-1) objFile.Close Set objFile = Nothing End Function Private Function GetFileBinary(ByVal strPath) Dim objFile Set objFile = CreateObject("ADODB.Stream") objFile.Type = adTypeBinary objFile.Open objFile.LoadFromFile strPath GetFileBinary = objFile.Read(-1) objFile.Close Set objFile = Nothing End Function

验证码的作用

验证码的作用验证码的作用：有效防止这种问题对某一个特定注册用户用特定程序暴力破解方式进行不断的登陆尝试，实际上是用验证码是现在很多网站通行的方式（比如招商银行的网上个人银行，腾讯的QQ社区），我们利用比较简易的方式实现了这个功能。虽然登陆麻烦一点，但是对社区还来说这个功能还是很有必要，也很重要。但我们还是提醒大家主要保护自己的密码，尽量使用混杂了数字、字母、符号在内的6位以上密码，不要使用诸如1234之类的简单密码或者与用户名相同、类似的密码。不要因为只是来iclub问问问题，就随意设置密码，保护你自己的密码也是保护你自己，免得你的账号给人盗用给自己带来不必要的麻烦。~ (1）.验证码一般是防止批量注册的，人眼看起来都费劲，何况是机器。二像百度贴吧未登录发贴要输入验证码大概是防止大规模匿名回帖的发生目前，不少网站为了防止用户利用机器人自动注册、登录、灌水，都采用了验证码技术。所谓验证码，就是将一串随机产生的数字或符号，生成一幅图片，图片里加上一些干扰象素（防止OCR），由用户肉眼识别其中的验证码信息，输入表单提交网站验证，验证成功后才能使用某项功能。（2）.一般注册用户ID的地方以及各大论坛都要要输入验证码（3）.常见的验证码 1，四位数字，随机的一数字字符串，最原始的验证码，验证作用几乎为零。 2，CSDN网站用户登录用的是GIF格式，目前常用的随机数字图片验证码。图片上的字符比较中规中矩，验证作用比上一个好。没有基本图形图像学知识的人，不可破！可惜读取它的程序，在CSDN使用它的第一天，好像就在论坛里发布了，真是可怜！ 3，QQ网站用户登录用的是PNG格式，图片用的随机数字+随机大写英文字母，整个构图有点张扬,每刷新一次,每个字符还会变位置呢!有时候出来的图片,人眼都识别不了,厉害啊… 4，MS的hotmail申请时候的是BMP格式, 随机数字+随机大写英文字母+随机干扰像素+随机位置。 5，Google的Gmail注册时候的是JPG格式，随机英文字母+随机颜色+随机位置+随机长度。6，其他各大论坛的是XBM格式，内容随机。（4）意义：不少网站为了防止用户利用机器人自动注册、登录、灌水，都采用了验证码技术。所谓验证码，就是将一串随机产生的数字或符号，生成一幅图片，图片里加上一些干扰象素（防止OCR），由用户肉眼识别其中的验证码信息，输入表单提交网站验证，验证成功后才能使用某项功能。

php实现验证码的识别(初级篇)

近期研究一些突破验证码方面的知识,记录下来。一方面算是对这几天学习知识的总结帮助自己理解；另一方面希望对研究这方面的技术同学有所帮助；另外也希望引起网站管理者的注意，在提供验证码时多些考虑进去。由于刚刚接触这方面的知识，理解比较浅显，有错误再所难免，欢迎拍砖。验证码的作用：有效防止某个黑客对某一个特定注册用户用特定程序暴力破解方式进行不断的登陆尝试。其实现代的验证码一般是防止机器批量注册的，防止机器批量发帖回复。目前，不少网站为了防止用户利用机器人自动注册、登录、灌水，都采用了验证码技术。所谓验证码，就是将一串随机产生的数字或符号，生成一幅图片，图片里加上一些干扰象素（防止OCR），由用户肉眼识别其中的验证码信息，输入表单提交网站验证，验证成功后才能使用某项功能。我们最常见的验证码 1，四位数字，随机的一数字字符串，最原始的验证码，验证作用几乎为零。 2，随机数字图片验证码。图片上的字符比较中规中矩，有的可能加入一些随机干扰素，还有一些是随机字符颜色，验证作用比上一个好。没有基本图形图像学知识的人，不可破！3，各种图片格式的随机数字+随机大写英文字母+随机干扰像素+随机位置。 4，汉字是注册目前最新的验证码，随机生成，打起来更难了,影响用户体验，所以，一般应用的比较少。简单起见，我们这次说明的主要对象是第2种类型的，我们先看几种网上比较常见的这种验证码的图片. （不知道怎么搞的，CSDN又不能上传图片了，我把这四种图片放到下载包中了，可以下载下来对比察看）这四种样式，基本上能代表2中所提到的验证码类型，初步看起来第一个图片最容易破解，第二个次之，第三个更难,第四个最难。真实情况那？其实这三种图片破解难度相同。第一个图片，最容易，图片背景和数字都使用相同的颜色，字符规整，字符位置统一。第二个图片，看似不容易，其实仔细研究会发现其规则，背景色和干扰素无论怎么变化，验证字符字符规整，颜色相同，所以排除干扰素非常容易，只要是非字符色素全部排除即可。第三个图片，看似更复杂，处理上面提到背景色和干扰素一直变化外，验证字符的颜色也在变化，并且各个字符的颜色也各不相同。看似无法突破这个验证码，本篇文章，就一这种类型验证码为例说明，第四个图片，同学们自己搞。第四个图片，除了第三个图片上提到的特征外，又在文字上加了两条直线干扰率，看似困难其实，很容易去掉。验证码识别一般分为以下几个步骤：

数字图像__验证码识别

一、数字图像处理基础一幅图像可以定义为一个二维数组f(x,y)，这里x，y是空间坐标，而在任何一对空间坐标(x,y)上的幅值f称为该点图像的强度或灰度。当x，y和幅值f为有限的、离散的数值时，称该图像为数字图像。自然界呈现在人眼中的图像是连续的模拟信号，在计算机处理前，必须用图像传感器把光信号转换为表示亮度的电信号，再通过取样和量化得到一副数字图像。取样是对图像在坐标上进行离散化的过程，每一个取样点称为一个像素。量化是对图像灰度上的离散化过程。取样后将得到M*N个像素，每个像素量化得到一个灰度值L，以L表示灰度值的允许取值范围，则数字图像存储需要的比特数b可以表示为：图像的灰度值取值范围被称为图像的动态范围。把占有灰度级全部有效段的图像称为高动态范围图像，高动态范围图像有较高的对比度。相反，地动态范围的图像看上去是冲淡了的灰暗格调。二、图像的预处理：主要是对图像进行灰度化、二值化、抑噪（滤波）等技术。 1、图像的灰度化 RGB系统中一个颜色值由3个分量组成，这样的图像称为彩色图像，RGB系统称为颜色空间模型。常见的颜色空间模型还有HSI、CMYK 等。如果一幅图像的颜色空间是一维的（一个颜色值只有一个颜色分

量），则这幅图像就是一副灰度图。在位图图像中，一般以R=G=B来显示灰度图像。图 1 原始图片常用的灰度化方法有以下三种： (2.1) (2.2) (2.3) 其中，公式（2.1）的方法来源于I色彩空间中I分量的计算公式，公式（2.2）来源于NTSC色彩空间中Y分量的计算公式。公式（2.3）是基于采用保留最小亮度（黑色）的方法。图 2 用公式2.2灰度化后的图片 RGB彩色图像可以看成是由3副单色的灰度图像构成的，可以直接取RGB通道中的任一个通道得到灰度化图像，如，前提是图像中目标像素的亮度信息主要分布在B通道上，否则灰度化结果将是亮度信息的大量丢失。灰度图像又叫亮度图像，由归一化的取值表示亮度，最大取值表示白色，最小取值表示黑色。

图片验证码识别打码软件使用教程

图片验证码识别打码软件使用教程目录一、简介 (2) 二、运行原理 (2) 三、菜单功能 (3) 四、使用流程 (6) 五、注意事项 (9)

一、简介其实图片验证码识别打码软件是依托一个验证码自动识别平台，根据用户及软件开发者的需求进行平台对接之后自动将软件遇到的验证码进行自动的识别，从而减少验证码给双眼带来的压力，节省验证码识别的时间。其中可以自动识别输入的验证码有数字，字母，数字字母组合，汉字等，但是特殊类型的需要与客服沟通。在目前国内已有的验证码识别的技术的基础上，加入验证码题库，大大提高了验证码识别的准确率。像比较常见的就是对接好答题吧打码平台进行电脑打码。二、运行原理 1、答题打码平台开发研究要重点研究了用于字符识别的BP神经网络、卷积神经网络和形状上下文算法，给出详细的推导。 2、采用分段线性变换去除图像模糊，利用局部OSTU二值化，得到了比全局阈值更好的分割结果。对传统的投影分割法改进，提出了极小值分割算法，有效解决了验证码字符粘连的问题。并采用简化后的卷积神经网络进行字符训练和识别，达到了99.1%的高识别率。 3、聚类算法和竖直投影结合的方式完成分割，解决了字符叠加和粘连的难题。对单个字符以简化后的卷积神经网络进行训练和识别，识别率达到了53%。 4.对已有的难以分割的验证码，提出了基于形状上下文整体识别

验证码的方法，破解率达到了27.7%。这种整体识别的思想也给其他较难分割的验证码提供了一个新的识别思路。三、菜单功能 1、识别测试在对接操作之前，让用户进行免费测试了解平台的识别准确率的窗口。将用户名，密码进行填写之后上传测试的图片验证码就可以进行测试识别。（ps:在线识别测试只支持普通英文、数字或者汉字验证码，选择题及特殊类型请联系客服） 2、VIP体系详细介绍了不同的VIP等级享受的福利不一样。基本上是充值的越多，送的也就越多。一般来说，识别验证码的价格是十分的划算的。 3、价格类型 1）识别验证码类型纯数字，纯英文字母，字母数字组合，纯汉字，数字英文汉字三混合。 2）价格详情 1.纯数字编码类型白天收费点数夜间收费点数超时时间44位纯数字10.0014.0060 61位纯数字10.0012.0060

验证码识别原理及实现方法

验证码识别原理及实现方法验证码的作用：有效防止某个黑客对某一个特定注册用户用特定程序暴力破解方式进行不断的登陆尝试。其实现代的验证码一般是防止机器批量注册的，防止机器批量发帖回复。目前，不少网站为了防止用户利用机器人自动注册、登录、灌水，都采用了验证码技术。所谓验证码，就是将一串随机产生的数字或符号，生成一幅图片，图片里加上一些干扰象素（防止OCR），由用户肉眼识别其中的验证码信息，输入表单提交网站验证，验证成功后才能使用某项功能。我们最常见的验证码 1，四位数字，随机的一数字字符串，最原始的验证码，验证作用几乎为零。 2，随机数字图片验证码。图片上的字符比较中规中矩，有的可能加入一些随机干扰素，还有一些是随机字符颜色，验证作用比上一个好。没有基本图形图像学知识的人，不可破！ 3，各种图片格式的随机数字+随机大写英文字母+随机干扰像素+随机位置。 4，汉字是注册目前最新的验证码，随机生成，打起来更难了,影响用户体验，所以，一般应用的比较少。简单起见，我们这次说明的主要对象是第2种类型的，我们先看几种网上比较常见的这种验证码的图片. 这四种样式，基本上能代表2中所提到的验证码类型，初步看起来第一个图片最容易破解，第二个次之，第三个更难,第四个最难。真实情况那？其实这三种图片破解难度相同。第一个图片，最容易，图片背景和数字都使用相同的颜色，字符规整，字符位置统一。第二个图片，看似不容易，其实仔细研究会发现其规则，背景色和干扰素无论怎么变化，验证字符字符规整，颜色相同，所以排除干扰素非常容易，只要是非字符色素全部排除即可。第三个图片，看似更复杂，处理上面提到背景色和干扰素一直变化外，验证字符的颜色也在变化，并且各个字符的颜色也各不相同。看似无法突破这个验证码，本篇文章，就一这种类型验证码为例说明，第四个图片，同学们自己搞。第四个图片，除了第三个图片上提到的特征外，又在文字上加了两条直线干扰率，看似困难其实，很容易去掉。验证码识别一般分为以下几个步骤： 1.取出字模 2.二值化 3.计算特征 4.对照样本 1：取出字模识别验证码，毕竟不是专业的OCR识别，并且，由于各个网站的验证码各不相同，所以，最常见的方法就是就是建立这个验证码的特征码库。去字模时，我们需要多下载几张图片，使这些图片中，包括所有的字符，我们这里的字母只有图片，所以，只要收集到包括0-9的图片即可。 2：二值化二值化就是把图片上的验证数字上每个象素用一种数字表示1，其他部分用0表示。这样就可以计算出每个数字字模，记录下这些字模来，当作key即可。

验证码自动识别的应用

验证码自动识别的应用一、验证码的由来智能时代的到来给我们的生活带来了很多的新鲜词，“验证码”便是在这样的背景之下诞生的。垃圾评论和垃圾邮件可以轻松通过任何一个网站的注册程序，通过各种方式轰炸人民群众的眼球。最先想要解决这一问题的是雅虎——作为互联网时代早期最重要的免费邮件提供商，他们一方面要解决用户们每天遇到的数以百计的垃圾邮件轰炸，另一方面，他们自己的免费邮箱，恰恰又是垃圾邮件的最爱耗费无数资源所阻止的垃圾邮件，都来自于自己的服务器。这让雅虎开始认真考虑如何解决人机辨识问题。（摘自网络文章）二、验证码识别技术的背景在国内验证码识别技术还是在摸索阶段，但是却无法阻挡它的发展。2009年，A.A. Chandavale等针对EZ-Gimpy 的四类验证码分别进行了识别。2008年，Jeff Yan等人以高达90%以上的识别率破解了微软先前的验证码。2005年，

Edward Aboufadel,Julia Olsen和Jesse Windle通过将字符旋转至水平并对单个字符应用Harr小波滤波结果作为特征，以接近100%的识别率破解了the Holiday Inn Priority Club的验证码。【摘自：验证码识别技术研究】三、验证码识别技术的技术原理为简单起见，破解说明主要针对是第2种类型的，先来看看网上常见的这种验证码的图片：一种，最容易，图片背景和数字都使用相同的颜色，字符规整，字符位置统一。二种，看似不容易，其实仔细研究会发现其规则，背景色和干扰素无论怎么变化，验证字符字符规整，颜色相同，所以排除干扰素非常容易，只要是非字符色素全部排除即可。三种，看似更复杂，处理上面提到背景色和干扰素一直变化外，验证字符的颜色也在变化，并且各个字符的颜色也各不相同。四种，除了第三个图片上提到的特征外，又在文字上加了两

C#源代码,数字识别,特征识别,新浪数字,验证码识别

using System; using System.Collections.Generic; using https://www.360docs.net/doc/9f2317790.html,ponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; namespace测试数字提取 { public partial class Form1 : Form { public Form1() { InitializeComponent(); } //新浪微博数字识别，根据rgb红色分量150一下的识别 //下面是每个数字的特征 class NewNumber { static int[,] _num1 = new int[9, 7] {{0,0,0,0,1,0,0},{0,0,0,1,1,0,0},{0,0,1,0,1,0,0},{0,0,0,0,1,0,0},{0,0,0,0,1,0,0}, {0,0,0,0,1,0,0},{0,0,0,0,1,0,0},{0,0,0,0,1,0,0},{0,0,0,0,1,0,0}}; static int[,] _num2 = new int[9, 7] {{0,0,1,1,1,1,0},{0,1,0,0,0,1,0},{0,1,0,0,0,0,1},{0,0,0,0,0,1,0},{0,0,0,0,0,1,0}, {0,0,0,1,1,0,0},{0,0,1,1,0,0,0,},{0,1,1,0,0,0,0},{0,1,1,1,1,1,1}}; static int[,] _num3 = new int[9, 7] {{0,0,1,1,1,0,0},{0,1,0,0,0,1,0},{0,0,0,0,0,1,0},{0,0,0,0,0,1,0},{0,0,0,1,1,0,0}, {0,0,0,0,0,1,0},{0,0,0,0,0,0,1},{0,1,0,0,0,1,0},{0,0,1,1,1,0,0}}; static int[,] _num4 = new int[9, 7] {{0,0,0,0,0,1,0},{0,0,0,0,1,1,0},{0,0,0,1,1,0,0},{0,0,0,0,0,1,0},{0,0,1,0,0,1,0}, {0,1,0,0,0,1,0},{0,1,1,1,1,1,1},{0,0,0,0,0,1,0},{0,0,0,0,0,1,0}}; static int[,] _num5 = new int[9, 7] {{0,0,1,1,1,1,0},{0,0,1,0,0,0,0},{0,0,0,0,0,0,0},{0,1,1,1,1,1,0},{0,1,0,0,0,0,0}, {0,0,0,0,0,0,1},{0,0,0,0,0,0,1},{0,1,0,0,0,0,0},{0,0,1,1,1,0,0}}; static int[,] _num6 = new int[9, 7] {{0,0,0,1,1,0,0},{0,0,1,0,0,1,0},{0,1,0,0,0,0,0},{0,1,0,1,1,0,0},{0,1,1,0,0,1,0}, {0,1,0,0,0,1,0},{0,1,0,0,0,1,0},{0,0,1,0,0,1,0},{0,0,1,1,1,0,0}}; static int[,] _num7 = new int[9, 7] {{0,1,1,1,1,1,1},{0,0,0,0,0,1,0},{0,0,0,0,1,0,0},{0,0,0,0,1,0,0},{0,0,0,1,0,0,0}, {0,0,0,1,0,0,0},{0,0,0,1,0,0,0},{0,0,0,0,0,0,0},{0,0,1,0,0,0,0}}; static int[,] _num8 = new int[9, 7] {{0,0,1,1,1,0,0},{0,1,0,0,0,1,0},{0,1,0,0,0,1,0},{0,1,0,0,0,1,0},{0,0,1,1,1,0,0}, {0,1,0,0,0,1,0},{0,1,0,0,0,1,0},{0,1,0,0,0,1,0},{0,0,1,1,1,0,0}}; static int[,] _num9 = new int[9, 7] {{0,0,1,1,1,0,0},{0,1,1,0,0,1,0},{0,1,0,0,0,1,0},{0,1,0,0,0,1,0},{0,1,1,0,0,1,0}, {0,0,1,1,1,0,0},{0,0,0,0,0,1,0},{0,1,0,0,0,1,0},{0,0,1,1,1,0,0}}; static int[,] _num0 = new int[9, 7]

图像识别解决方案(验证码)

图像识别解决方案(验证码) 篇一：用于验证码图片识别的类用于验证码图片识别的类（C#源码）最近写了几个网站的验证码图片自动识别程序，尽管每个网站的验证码图片都不相同，识别的方法有所差别。但写得多了，也总结出不少相同之处。今天抽空封装出一个基础类来，发现可以很好地重复利用，编写不同的验证码识别程序，效率提高了不少。好东东不能独享，现放出来供大家共同研究，请网友们妥善用之。封装后的类使用很简单，针对不同的验证码，相应继承修改某些方法，即可简单几句代码就可以实现图片识别了：GrayByPixels(); //灰度处理 GetPicValidByValue(128, 4); //得到有效空间 Bitmap[] pics = GetSplitPics(4, 1); //分割 string code = GetSingleBmpCode(pics[i], 128);//得到代码串 using System; using ; using

using ; using ; using ; using ; namespace BallotAiying2 { class UnCodebase { public Bitmap bmpobj; public UnCodebase(Bitmap pic) { bmpobj = new Bitmap(pic); //转换为Format32bppRgb

/// /// 根据RGB，计算灰度值 /// /// Color值 /// 灰度值，整型 private int GetGrayNumColor( posClr) { return ( * 19595 + * 38469 + posClr .B * 7472) >> 16; } /// /// 灰度转换,逐点方式 /// public void GrayByPixels() { for (int i = 0; i { for (int

数字验证码识别算法的研究与设计

数字验证码识别算法的研究和设计王虎, 冯林, 孙宇哲 Wang Hu, Feng Lin, Sun Yuzhe 大连理工大学大学生创新院，大连116023 Institute of University Students’ Innovation, Dalian University of Technology, Dalian 116023, China E-mail: wlys111@https://www.360docs.net/doc/9f2317790.html, Research and Design of Digital character-based CAPTCHA Recognition Abstract:CAPTCHA Recognition can be used in multi-send technology. Digital character-based CAPTCHA Recognition, which is foundation of pattern recognition research, is a kind of OCR. In this paper, we proposed a CAPTCHA Recognition System based on simple distortion and its architecture is template matching. Hilditch thinning algorithm, circle structure searching algorithm and dynamic template analyzing algorithm is chose and the weigh of template is also used to improve the recognition accuracy. The advantage of the system is that the recognition precision is perfect. Key words:Template matching, Weighted Template, dynamic template, grid feature, crossing points feature 摘要:验证码识别技术可以用于网站的群发软件，数字验证码识别是光学字符识别(OCR)的一种，是进行模式识别研究的基础。论文提出了以简单变形的数字字符为理论研究素材，将模板匹配作为基本框架的验证码识别系统。系统采用图像的Hilditch细化算法、环结构的搜索算法、活动模板分析算法，加入模板分量的权值。其优点在于能够对特定数字验证码精确识别，实验中识别准确率基本达到100%。关键字:模板匹配，加权模板，活动模板，网格特征，交叉点特征文章编号：文献标识码：A 中图分类号：TP391.43 引言目前，网络上出现了很多以图片形式出现的基于文本的验证码。所谓验证码，就是将一串随机产生的字符，生成一幅图片，图片里随机的加入一些像素干扰、颜色干扰和形变干扰等等，以达到防止恶意注册等目的。有的验证码是无像素干扰的、大小固定的、质心位置居中，含有形变干扰的数字字符，我们称之为简单变形体。反之，我们称加入了更多干扰的字符为复杂变形体。验证码千变万化，而当前的识别系统都具有很强针对性，只能够识别一种类型的验证码，而且验证码的技术不断发展，出现了更加复杂的基于图像的验证码系统[5]，并且目前人工智能（机器智能）还远未赶上人类智能，但是对于给定的验证码系统，在获知其特点之后，基本能够以一定的准确率进行识别[6、7]。基金项目: 国家自然科学基金( the National Foundation of China under Grant No.10471051 )。作者简介: 王虎(1984-),学士,研究方向:计算机图形处理,模式识别与智能控制; 冯林(1969-),博士,教授,研究方向:图像压缩、配准及融合和演化算法; 孙宇哲(-),硕士,研究方向:.

答题吧验证码自动识别使用须知

答题吧验证码自动识别使用须知一、答题吧简介：答题吧就是一种验证码识别平台，通过识别技术对验证码进行批量的识别，还有就是跟软件开发者进行对接进行验证码的自动识别自动输入。比如说现在比较流行的答题吧打码平台。二、答题吧识别类型： 1、批量识别纯数字类型的验证码。 2、批量识别英文字母类型的验证码。 3、批量识别字母数字结合类型的验证码。 4、批量识别纯汉字类型的验证码。 5、批量识别数字英文汉字三混合类型的验证码。三、答题吧常见问题解答：问题一、答题吧能够自动输入验证码吗？答：一般来说要需要能够自动输入就好有能够更需要输入验证码的平台进行对接才能够进行数据的转换。所以根据这样的原理可以针对软件开发者与打码平台进行验证码的软件对接。答题吧自动打码平台可以进行简单的验证码的自动输入。问题二、答题吧是不是正规的？答：现在市面上远程代答平台多种多样，有好的也有坏的，可谓是良莠不齐。所以很多人因为轻信一些不好的平台就说打码平台都是不好的。像是现在比较好的平台还是有很多的。但是在选择的时候一定要十分注意。像是答题吧打码平台这

个平台相对于软件开发者来说是福利比较好的一个了，其中分成就高达50%。问题三、答题吧会不会有病毒？答：像是这样的问题是很多得，担心软件的安全性。一般来说网页版的都是相对比较放心的，不需要下载自动就不用担心病毒问题了。或者是软件一些编程中有出现误报的情况，但是在选择的时候还是谨慎一点比较好。四、操作步骤：第一步：打开浏览器，进入平台首页。

第二步：注册账号，点击登录按钮，进入主页面，查看各项图标。第三步：点击页面右上角的免费测试（开始免费测试）第四步：上传免费测试的文件

自动识别验证码软件的常见问题及使用方法

自动识别验证码软件的常见问题及使用方法一自动识别验证码软件介绍看见很多人不知道答题打码是什么，不明白意思也不清楚什么是正确的使用方法，在下甚是心急，现在便为大家奉上关于答题打码的使用说明。自动识别验证码软件是一个全新的自动识别验证码软件，可以实现更加快速的验证码打码服务，对软件开发者的工作效率有很大的提升，自动识别验证码软件对软件开发者的好处二自动识别验证码软件的优势 1.免费测试：全平台支持免费验证码识别测试，登陆账号后上传图片验证码即可； 2.识别率高：集成各大验证码识别代答商资源的全自动打码平台,企业式管理答题,验证码识别率99.1%； 3.高分成比：最完善的分成系统为开发者提供全天24小时高额分成，最高返50%； 4.价格实惠：为用户提供全网性价比最高，价格更低的图像识别服务； 5.精准计费：计费精准透明,多种查询方式方便轻松；三自动识别验证码软件是什么

要想知道如何使用，事先明白全自动识别验证码软件是什么比较好，自动识别验证码软件是指具有对验证码自动识别，自动输入等一些功能的平台，支持多种方式的对验证码自动识别，具有帮助用户解决批量识别验证码的烦恼四自动识别验证码软件优势 1 免费测试：全平台支持免费验证码识别测试，登陆账号后上传图片验证码即可； 2 识别率高：集成各大验证码识别代答商资源的全自动打码平台,企业式管理答题,验证码识别率99.1%； 3 高分成比：最完善的分成系统为开发者提供全天24小时高额分成，最高返50%； 4 价格实惠：为用户提供全网性价比最高，价格更低的图像识别服务； 5 精准计费：计费精准透明,多种查询方式方便轻松五自动识别验证码软件的技巧 1.打开打码平台后，平台是需要注册账号的，用户名只能是5-20个以字母开头，可带数字的字符哦，注册后不要忘记账号了哦（自动识别验证码软件平台https://www.360docs.net/doc/9f2317790.html,）

易语言验证码识别源码

模拟精灵是首个公开最有效的验证码识别技术的软件，使用模拟精灵制作了大量的免费、商用群发软件，对很多复杂BT的验证码都能成功的识别。但是验证码仍然需要精湛的技术与足够的耐心。请牢记这一点。验证码识别不适合浮躁的人去做。验证码识别是一项特殊的技术，任何一个公开的验证码识别代码都会很快的失效。因为代码的公开后相关网站都会很快的更改验证码。所以下面我只会介绍其原理。在这里讨论验证码识别技术纯粹基于技术研究目的。公开此技术也是为了让更多的网站采取更有效的防范措施。禁止任何人利用这里介绍的验证码识别技术滥发垃圾信息。本文介绍的验证码识别适用于比较复杂的图片验证码，也是大多数网站采用的方法。有一些网站的验证码极简单，例如在网页中直接显示验证码字符而不是图片，或者图片的文件名直接就是验证码上的字符。或者有其他规律可循，或者有其他明显的漏洞可以利用(例如通过改写访问验证码页面的源代码使验证码不刷新)。这一类的验证码识别极其简单，只要熟练掌握web库、element库的函数即可，不需要使用下面介绍的方法。一、下载验证码样本打开c:\test文件夹，选“查看缩略图”，然后重复运行下面的LAScript脚本，每运行一次,就查看c:\test下自动生成的图片,把图片上的字符改为文件名. 例如图片上面显示5,就把文件名改为5.jpg. 如果变化比较复杂的验证码，可以对每个字符多用几个样本，第一个字符为验证码字符，第二个字符可以为任意字符。例如：5a.jpg , 5b.jpg , 5c.jpg ...........等等。样本多就会识别能力就越强。 img = image.new(); --下载图像，没有后缀名要显示指定*.bmp格式 img:getURL("http://www.***.com/test.asp","*.png"); assert(img:ok(),"下载验证码失败"); img:Crop(4 ,3 , 56 ,18 ) img:save("c:\\test\\test.jpg") --保存到硬盘 --折分图片，指定一行四列

数字验证码的识别

数字验证码的识别数字验证码很多地方都会用到,我前段时间也写过一篇有关于生成验证码的文章,那是随机生成大小不一,颜色不一,形状不一的数字图片,本文主要是针对那些比较规范的验证码的识别,何谓规范?规范就是数字的大小几乎一致,颜色对比度挺高,没什么干扰线.识别的依据就是最最最基础的办法,比对,先取样,保存成字模,再用字模去和将要识别的图片进行比较,取最接近的那个结果.不过在比较之前必须得到图片里面的数据提取出来并适当地去除一些干扰. 下面就是识别部份的代码: /* * ImageCode.java * * Created on 2007年1月18日, 下午10:00 * * To change this template, choose Tools | Template Manager * and open the template in the editor. */ package net.bccn.hadeslee.programfan; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.InputStreamReader; import java.io.StreamTokenizer; import https://www.360docs.net/doc/9f2317790.html,.URL; import javax.imageio.ImageIO; /** * 验证码识别程序 * @author hadeslee */ public class ImageCode { private BufferedImage bi; private static int[][][] model=new int[5][10][208]; //静态初始化块 static{ initNumModel(); }

验证码识别技术

验证码识别技术模拟精灵是首个公开最有效的验证码识别技术的软件，使用模拟精灵制作了大量的免费、商用群发软件，对很多复杂BT的验证码都能成功的识别。但是验证码仍然需要精湛的技术与足够的耐心。请牢记这一点。验证码识别不适合浮躁的人去做。验证码识别是一项特殊的技术，任何一个公开的验证码识别代码都会很快的失效。因为代码的公开后相关网站都会很快的更改验证码。所以下面我只会介绍其原理。在这里讨论验证码识别技术纯粹基于技术研究目的。公开此技术也是为了让更多的网站采取更有效的防范措施。禁止任何人利用这里介绍的验证码识别技术滥发垃圾信息。本文介绍的验证码识别适用于比较复杂的图片验证码，也是大多数网站采用的方法。有一些网站的验证码极简单，例如在网页中直接显示验证码字符而不是图片，或者图片的文件名直接就是验证码上的字符。或者有其他规律可循，或者有其他明显的漏洞可以利用(例如通过改写访问验证码页面的源代码使验证码不刷新)。这一类的验证码识别极其简单，只要熟练掌握web库、element库的函数即可，不需要使用下面介绍的方法。一、下载验证码样本打开c:\test文件夹，选“查看缩略图”，然后重复运行下面的LAScript脚本，每运行一次,就查看c:\test下自动生成的图片,把图片上的字符改为文件名. 例如图片上面显示5,就把文件名改为5.jpg. 如果变化比较复杂的验证码，可以对每个字符多用几个样本，第一个字符为验证码字符，第二个字符可以为任意字符。例如：5a.jpg , 5b.jpg , 5c.jpg ...........等等。样本多就会识别能力就越强。 img = image.new(); --下载图像，没有后缀名要显示指定*.bmp格式 img:getURL("http://www.***.com/test.asp","*.png"); assert(img:ok(),"下载验证码失败"); img:Crop(4 ,3 , 56 ,18 ) img:save("c:\\test\\test.jpg") --保存到硬盘

JSP验证码大全之数字验证码(源码)

验证码应用在各种场合中，十分广泛，在多种多样的系统或软件中的新用户帐户注册、用户登录、网站统一登陆或者用户在网站发布信息模块发布文章或内容都添加的随机码功能，对用户操作过程进行一种验证，使用验证码的目的就是为了避免网络中的自动注册程序或者自动发布程序的滥用。验证码的原理其实就是随机选择一些字符码以将字符码以图片的形式展现在软件验证界面或验证页面上，当用户在进行提交操作的同时需要将图片上的验证码输入并同时提交，如果提交的字符验证码与服务器session保存的字符码相同，则认为提交信息有效，否则拒绝提交。在使用验证码过程中，为了避免自动分析程序解析图片并获得验证信息，通常需要在图片上随机生成一些干扰线或者将复杂的字符对图片进行扭曲模糊，从而增加了自动识别程序分析验证图片的难度。 JSP验证码源码大全将分别用几个篇幅的内容来介绍在JSP中几种验证码的实现源码以及使用。一、JSP中产生数字验证码源码数字验证码是一种最常用的验证字符码形式，以下为数字实现的JSP源码： Num.jsp <%@ page contentType="image/jpeg" import="java.awt.*,java.awt.image.*, java.util.*,javax.imageio.*" %> <%! Color getRandColor(int cc,int bb) { Random random = new Random(); if(fc>255) cc=255; if(bc>255) bb=255; int r=cc+random.nextInt(bb-cc); int g=cc+random.nextInt(bb-cc); int b=cc+random.nextInt(bb-cc); returnnew Color(r,g,b); } //获取随机颜色 %> <% response.setHeader("Pragma","No-cache"); response.setHeader("Cache-Control","no-cache"); response.setDateHeader("Expires", 0); int width=80; //定义验证码图片的长度 int height=30; //定义验证码图片的宽度

一种简单的基于字符形状的验证码识别技术

第30卷　第1期桂林电子科技大学学报V o l.30,N o.1　2010年2月Journal of Guili n Un iversity of Electron ic Technology Feb.2010　一种简单的基于字符形状的验证码识别技术Ξ 朱绍文,陈光喜 (桂林电子科技大学数学与计算科学学院,广西桂林　541004) 摘　要:针对传统的基于模板匹配和字符结构的验证码识别技术对字符大小、倾斜等因素非常敏感,提出了一种基于字符形状特征的验证码识别方法,该方法是模拟人眼通过事物形状特征来识别事物。通过相应算法提取字符特征,然后根据字符所满足的一系列特征来判断是哪一个字符。与传统识别方法相比,该方法具有不受字符大小、倾斜等因素影响的优点。实验结果表明,基于字符形状特征的验证码识别方法可以避开传统方法的部分弊端,同时具有良好的识别效果。关键词:验证码;形状特征;凹凸性;链码中图分类号:T P391.41 文献标识码:A 文章编号:16732808X(2010)0120059204 A si m ple recogn ition of va l ida tion code ba sed on character’s shape Zhu Shaow en,Chen Guangxi (Schoo l of M athe m atics and Computati onal Sciences,Guilin U niversity of E lectronic T echno l ogy,Guilin541004,Ch ina) Abstract:A s the traditi onal the recogniti on of validati on code that structure2based and temp late m atch ing on character size,tilt and o ther facto rs is very sensitive,in th is paper,a recogniti on of validati on code based on character’s shape is p ropo sed,in w h ich the th ings are identified by the shape features,th rough si m ulates the hum an eye.F irst,the feature of characters are extracted by the co rresponding algo rithm,and then w e are able to deter m ine the character w h ich is satisfied to som e https://www.360docs.net/doc/9f2317790.html,pared w ith the traditi onal identificati on m ethods, th is m ethod has the m erits that it w ould’t affected by the character size and tilt.Experi m ental results show that the recogniti on of validati on code based on character’s shape can be avo id of som e draw back s of traditi onal m ethods and get a good recogniti on effecti on. Key words:validati on code;shape features;convex2concave;chain code 随着互联网的发展,人们的生活有了极大的改变,验证码校验成为重要的网络安全防范措施,人们在研究验证码保护的同时也研究它的识别。现在国内外对验证码的研究主要是从两个方面着手:①基于模板匹配,此类方法的缺点是对字符大小和倾斜都非常敏感,但经过特殊处理后这些缺点有了较好的改善,例如文献[1]提到的基于加权模板匹配算法的形变数字验证码识别,该文献仅对数字验证码识别做了论述,没有提及英文字符验证码。②基于字符结构,此类方法的缺点是计算复杂,例如文献[2]提到的形状上下文在验证码识别中的应用。在实际应用中验证码识别比防范更加困难。原因有几点:一是识别永远处于被动状态,没有一种绝对通用的识别方法;二是验证码图片中添加了针对已有识别技术的人为噪声;三是识别技术本身还不成熟。人眼识别物体不是根据大小,颜色等,而是物体的固有形状。人们通过记忆物体方圆凹凸等形状特征来识别物体,同样本文也基于此提出一种简单高效的验证码字符识别算法。算法的思想是:首先用各种辅助算法提取每个字符的形状特征,用这些特征来构造特征集合;然后按照每个字符需要满足的事先规定好的特征来识别字符。很明显每个字符所应该满足的特征是不一样的,否则就无法识别。 1　辅助算法简介文中所提特征是指字符呈现于人眼的凹凸曲直 Ξ收稿日期:2009212210 基金项目:国家自然科学基金(10501009,10661005);广西教育厅科研项目(200807L X112) 作者简介:朱绍文(1981-),男,重庆渝北人,硕士研究生,主要从事图像处理算法研究。E2m ail:zhuer520hua@https://www.360docs.net/doc/9f2317790.html,