验证码识别常用算法
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。
python 登录识别验证码算法-概述说明以及解释
python 登录识别验证码算法-概述说明以及解释1. 引言1.1 概述验证码（Captcha）是一种用于识别用户是否为机器人的技术。
它通常通过在登录、注册或其他需要验证身份的页面上展示一串随机生成的字符或图像，要求用户正确输入或点击相关对象，以证明自己是真实的用户。
验证码的存在旨在防止自动化程序或恶意黑客攻击，保护网站和用户的安全。
在当前互联网的发展背景下，登录系统的验证码已经成为很多网站必备的安全措施之一。
然而，由于验证码的人工智能性质，很多传统的自动化操作和爬虫程序无法绕过验证码的阻拦，从而给网站的自动运营和数据采集带来了一定的困难。
因此，开发一种高效、准确的Python验证码识别算法成为了迫切需求。
本文将着重研究基于Python的验证码识别算法，探究其识别原理和应用方法。
首先，我们将详细介绍验证码的概念和其在用户身份验证中的重要性。
随后，我们将调研现有的验证码识别算法，分析其优缺点和应用场景。
最后，我们将重点讨论基于Python的验证码识别算法的研究，探索其在实际应用中的可行性和效果。
通过本文的阅读，读者将能够全面了解到验证码识别算法在Python 中的实现方式，为解决网站登录阻碍和数据采集问题提供了一种切实可行的解决方案。
同时，本文也可作为对验证码算法感兴趣的读者的参考，为他们进一步深入学习和研究验证码识别领域提供了一个起点。
1.2 文章结构本文主要分为以下几个部分来介绍Python登录识别验证码算法。
第一部分是引言，通过概述、文章结构和目的三个小节来介绍本文要阐述的内容。
第二部分是正文，其中包括验证码的概念和Python登录识别验证码的重要性两个小节。
在验证码的概念部分，将介绍验证码的定义、作用和常见类型等内容，为读者提供对验证码的基本了解。
在Python登录识别验证码的重要性部分，将探讨验证码在登录系统中的重要性，并介绍为何有必要使用Python来实现验证码识别算法。
第三部分是结论，包含现有的验证码识别算法和基于Python的验证码识别算法研究两个小节。
基于机器学习算法的验证码识别技术研究
基于机器学习算法的验证码识别技术研究随着互联网应用的快速发展以及互联网安全的逐渐受到重视，验证码技术被广泛应用于各种网络应用中。
验证码技术主要用于防止机器人恶意攻击和爬虫程序的抓取。
随着攻击技术的不断升级，传统的验证码技术已经无法满足应用需求，因此基于机器学习算法的验证码识别技术应运而生。
一、机器学习算法综述机器学习（Machine Learning，ML）是一种人工智能技术，它是人工智能的一个重要分支。
机器学习的目标是使计算机能够从数据中学习知识，并根据这些知识来预测未来的结果。
机器学习算法可以分为多种类型，如监督学习、无监督学习以及强化学习等。
监督学习是一种能够从已有的数据中进行训练，然后预测新数据结果的机器学习算法。
这种算法需要提供带有标签的数据，可以用于分类和回归问题。
在验证码识别中，可以将验证码数据作为输入，将识别结果作为标签进行训练。
监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树等。
无监督学习是一种能够从未标注的数据中学习出模式或结构的机器学习算法。
这种算法不需提供标签，通过聚类、降维等技术，可以将数据自动分类。
在验证码识别中，可以将验证码数据作为输入，使用聚类算法将相似的数据进行分类。
无监督学习算法包括k-means、DBSCAN、PCA等。
强化学习是一种通过给予智能系统奖励或惩罚的方式，来引导智能系统逐步学习达成目标的机器学习算法。
强化学习算法主要用于通过自我学习提高智能系统的能力。
在验证码识别中，可以使用强化学习算法给识别模型进行训练，从而提高识别的准确率。
强化学习算法包括Q-learning、SARSA、Actor-Critic等。
二、基于机器学习算法的验证码识别技术验证码识别技术主要用于防止机器人恶意攻击和爬虫程序的抓取。
传统的验证码技术主要包括数字、字母、数字与字母组合和挑战问题等。
然而，随着攻击技术的逐步提高，这些传统的验证码已经越来越难以应对攻击行为。
为了应对这种情况，基于机器学习算法的验证码识别技术应运而生。
验证码生成算法 -回复
验证码生成算法-回复验证码生成算法是指用于验证用户身份的一种技术手段，通过生成一串随机的字符或数字，要求用户输入正确才能通过验证。
随着网络技术的发展，验证码算法应用得越来越广泛，可以用于登录验证、注册账户、防止机器人恶意攻击等场景。
本文将从生成原理、常见算法、安全性等方面一步一步介绍验证码生成算法。
一、生成原理验证码生成算法的基本原理是通过生成随机的字符或数字，远程传递给客户端，并要求用户输入正确的验证码进行验证。
这个过程一般包括以下几个步骤：1. 生成随机字符或数字集合：首先需要确定验证码的内容，一般为字母、数字或字母数字组合。
然后从这个集合中随机选择若干个字符或数字组成验证码。
2. 绘制验证码图片：将生成的验证码绘制到一张图片上，这样用户就需要通过观察图片中的字符或数字来输入正确的验证码。
3. 将验证码传递给客户端：通过网络传输将生成的验证码发送到客户端，一般是以图片的形式进行传递。
4. 用户输入验证：用户在登录或注册界面中看到验证码图片后，需要输入相应的验证码，系统则会对用户输入的验证码和生成的验证码进行比较，若输入正确则验证通过。
二、常见验证码生成算法1. 普通随机算法：这是最直观的一种生成验证码的算法，即从字符或数字集合中随机选择若干个字符或数字组成验证码。
这种算法简单易懂，但存在安全性较低的问题，因为生成的验证码很容易被机器人破解。
2. 扭曲算法：为了增加验证码的安全性，可以对生成的验证码进行扭曲处理，使得验证码不易被机器人自动识别。
扭曲算法通常是通过对验证码图片进行一些形变操作，如扭曲、旋转、拉伸等，使得验证码不易被自动识别。
3. 噪点算法：为了进一步增加验证码的安全性，可以在验证码图片上添加一些噪点，使得验证码更难以被机器人自动识别。
噪点可以是干扰线、干扰点等，通过增加干扰元素可以有效防止机器人攻击。
4. 字体变化算法：为了增加验证码的对抗性，可以对生成的验证码进行字体变化，使得验证码更不易被破解。
python识别验证码——一般的数字加字母验证码识别
python识别验证码——⼀般的数字加字母验证码识别1、验证码的识别是有针对性的，不同的系统、应⽤的验证码区别有⼤有⼩，只要处理好图⽚，利⽤好pytesseract，⼀般的验证码都可以识别2、我在识别验证码的路上⾛了很多弯路，重点应该放在怎么把图⽚处理成这个样⼦，⽅便pytesseract的识别，以提⾼成功率3、原图为：思想过程：①不要盲⽬的去直接⽤代码识别，识别不出来就怀疑代码有问题或者pytesseract不好⽤：先将验证码⽤图⽚处理⼯具处理，⼀步步得到理想图⽚，记住处理过程，将处理后的图⽚直接⽤pytesseract识别，代码如下：# -*- coding: UTF-8 -*-、import Imageimport pytesseractim = Image.open('31.png')aa = pytesseract.image_to_string(out)print aa②确定图⽚可以识别后，开始⽤代码复现你的图⽚处理过程# -*- coding: UTF-8 -*_from PIL import Imagefrom pytesseract import *import PIL.ImageOpsdef initTable(threshold=140):table = []for i in range(256):if i < threshold:table.append(0)else:table.append(1)return tableim = Image.open('31.png')#图⽚的处理过程im = im.convert('L')binaryImage = im.point(initTable(), '1')im1 = binaryImage.convert('L')im2 = PIL.ImageOps.invert(im1)im3 = im2.convert('1')im4 = im3.convert('L')#将图⽚中字符裁剪保留box = (30,10,90,28)region = im4.crop(box)#将图⽚字符放⼤out = region.resize((120,38))asd = pytesseract.image_to_string(out)print asdprint (out.show())先将图⽚转换为L模式然后去噪反转颜⾊将重要部分裁剪放⼤输出结果：。
验证码识别常用算法
验证码识别常用算法
验证码识别是一类复杂的计算机视觉任务，它通常用于识别用户输入的人类可读的文本或数字字符串，以确认用户的身份或进行其他保护性操作。
验证码识别的主要挑战之一是要求系统在较高的正确率下准确识别验证码，而同时又能抵御常见的攻击方法。
因此，有必要对验证码识别的常用算法进行介绍，以便设计出更加有效的验证码识别系统。
首先，需要介绍的是基于规则的验证码识别技术。
它的工作原理是，用户输入的验证码会根据其结构模式被识别出特定的规则。
比如，一个简单的验证码可能是由四个数字构成，系统会使用统一的规则将该验证码识别成四个数字形式的字符。
基于规则的验证码识别技术的主要缺点是，其能够识别出的验证码的类型太少，而且并不能有效地抵御攻击，如果验证码由攻击者知晓，然后可以通过算法将其破解，因此，基于规则的验证码识别不能有效地防止攻击。
其次，还有基于机器学习的验证码识别技术。
它的工作原理是使用机器学习算法学习历史数据，对输入的验证码进行分类和识别。
验证码识别算法分享
验证码识别算法分享随着互联网的发展，验证码（CAPTCHA）已成为许多网站和应用程序的常见安全措施之一。
验证码的目的是通过要求用户在登录或执行某些操作之前识别并输入验证码，以确保用户是真人而不是机器人。
在本文中，我将分享一些常见的验证码识别算法，以帮助读者更好地理解和应用这些算法。
一、图像预处理为了提高验证码识别的准确性和效率，首先需要对验证码图像进行预处理。
常见的预处理步骤包括图像灰度化、二值化、去噪和切割。
1. 图像灰度化将验证码图像转换为灰度图像可以降低图像的复杂性，减少后续计算的复杂度。
常用的灰度化算法包括平均值法、加权平均法和最大值法等。
2. 图像二值化在图像二值化过程中，将灰度图像中的像素值转化为二值（0或255）。
常用的二值化算法有全局阈值法、大津算法和自适应阈值法。
3. 图像去噪验证码图像中常常存在噪点，这些噪点可能会干扰验证码识别算法的准确性。
通过应用滤波器或形态学操作，可以有效地去除噪点。
4. 图像切割验证码通常由多个字符组成，因此需要将图像切割成单个字符进行识别。
一种常见的图像切割方法是使用连通区域分析（Connected Component Analysis）来找到字符的边界框。
二、特征提取在进行验证码识别之前，需要从切割后的字符图像中提取特征。
特征提取的目的是将字符的关键信息表示为一个向量或一组特征。
1. 形状特征字符的形状特征是最常见的特征类型之一。
常用的形状特征包括轮廓的周长、面积、宽度和高度等。
2. 纹理特征纹理特征可以描述字符像素的排列和分布情况。
常见的纹理特征包括灰度共生矩阵（GLCM）、小波变换和方向梯度直方图（HOG）等。
3. 统计特征统计特征可以通过计算字符像素的统计特性来描述字符的特征。
常见的统计特征包括均值、方差、能量和相关性等。
三、分类算法完成特征提取后，需要将提取到的特征用于分类器的训练和预测。
常用的分类算法包括支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、决策树和深度学习等。
12位条码计算校验码
12位条码计算校验码12位条码校验码是指在一个12位的条码号码中，通过一定的算法计算得出的最后一位校验码。
校验码的目的是为了验证条码的准确性和完整性，以防止错误的条码被误认为是正确的。
本文将从校验码的计算原理、应用领域以及常见的校验码算法等方面进行详细介绍。
一、校验码的计算原理校验码的计算原理是基于一种数学算法，通过对条码的其他位数进行运算，得出一个校验码。
这个校验码与条码的其他位数有一定的关联，一旦条码中的任意一位发生变化，校验码也会相应改变。
这样，通过对校验码的验证，就能判断条码是否正确。
二、校验码的应用领域校验码广泛应用于各个行业的条码系统中。
例如，在商品销售领域，校验码可以用于验证商品的真伪和有效性，以保证消费者的权益。
在物流管理领域，校验码可以用于追踪物流过程中的包裹，确保包裹的准确投递。
在图书馆管理领域，校验码可以用于管理图书的借阅和归还，防止图书遗失或错误归还。
三、常见的校验码算法1. 加权和校验码算法：将条码的每一位乘以一个固定的权重，然后将这些乘积相加，再取结果的个位数作为校验码。
2. 模10校验码算法：将条码的每一位从右往左依次乘以1、2、1、2、...，再将乘积的各位数相加，再将结果与10取模，然后用10减去模的结果作为校验码。
3. 模11校验码算法：将条码的每一位从右往左依次乘以2、3、4、5、6、7、8、9、2、3、4，再将乘积相加，再将结果除以11取余数，然后用11减去余数的结果作为校验码。
四、校验码的计算示例假设我们有一个12位的条码号码为123456789012，我们来演示一下校验码的计算过程。
对于加权和校验码算法，我们将每一位与固定的权重相乘，并将乘积相加：1*1 + 2*2 + 3*1 + 4*2 + 5*1 + 6*2 + 7*1 + 8*2 + 9*1 + 0*2 + 1*1 + 2*2 = 64。
然后取结果的个位数4作为校验码。
对于模10校验码算法，我们将每一位从右往左依次乘以1、2、1、2、...：2*1 + 1*2 + 0*1 + 9*2 + 8*1 + 7*2 + 6*1 + 5*2 + 4*1 + 3*2 + 2*1 + 1*2 = 39。
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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);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);}图像二值化效果图：代码：view plaincopy to clipboardprint?//二值化private void btnDobleValue_Click(object sender, EventArgs e){this.picBase.Image = Binarizate((Bitmap)this.picBase.Image);}public static Bitmap Binarizate(Bitmap map){int tv = ComputeThresholdValue(map);int x = map.Width;int y = map.Height;for (int i = 0; i < x; i++){for (int j = 0; j < y; j++){if (map.GetPixel(i, j).R >= tv){map.SetPixel(i, j, Color.FromArgb(0xff, 0xff, 0xff));}else{map.SetPixel(i, j, Color.FromArgb(0, 0, 0));}}}return map;}//二值化private void btnDobleValue_Click(object sender, EventArgs e){this.picBase.Image = Binarizate((Bitmap)this.picBase.Image);}public static Bitmap Binarizate(Bitmap map){int tv = ComputeThresholdValue(map);int x = map.Width;int y = map.Height;for (int i = 0; i < x; i++){for (int j = 0; j < y; j++){if (map.GetPixel(i, j).R >= tv){map.SetPixel(i, j, Color.FromArgb(0xff, 0xff, 0xff));}else{map.SetPixel(i, j, Color.FromArgb(0, 0, 0));}}}return map;}图像去噪（1*1像素）效果图：<原始><去噪后>代码：view plaincopy to clipboardprint?private void btnClean11_Click(object sender, EventArgs e){this.picBase.Image = OperateBitmap.ClearNoise((Bitmap)this.picBase.Image,4); }//1*1除噪public static Bitmap ClearNoise(Bitmap bitmap, int MaxNearPoints){Color piexl;int nearDots = 0;//int XSpan, YSpan, tmpX, tmpY;//逐点判断for (int i = 0; i < bitmap.Width; i++)for (int j = 0; j < bitmap.Height; j++){piexl = bitmap.GetPixel(i, j);if (piexl.R != 255){nearDots = 0;//判断周围8个点是否全为空if (i == 0 || i == bitmap.Width - 1 || j == 0 || j == bitmap.Height - 1) //边框全去掉{bitmap.SetPixel(i, j, Color.FromArgb(255, 255, 255));}else{if (bitmap.GetPixel(i - 1, j - 1).R != 255 ) nearDots++;if (bitmap.GetPixel(i, j - 1).R != 255) nearDots++;if (bitmap.GetPixel(i + 1, j - 1).R != 255) nearDots++;if (bitmap.GetPixel(i - 1, j).R != 255) nearDots++;if (bitmap.GetPixel(i + 1, j).R != 255) nearDots++;if (bitmap.GetPixel(i - 1, j + 1).R != 255) nearDots++;if (bitmap.GetPixel(i, j + 1).R != 255) nearDots++;if (bitmap.GetPixel(i + 1, j + 1).R != 255) nearDots++;if (nearDots < 4)bitmap.SetPixel(i, j, Color.FromArgb(255, 255, 255)); //去掉单点 && 粗细小3邻边点}}else//背景bitmap.SetPixel(i, j, Color.FromArgb(255, 255, 255));}return bitmap;}private void btnClean11_Click(object sender, EventArgs e){this.picBase.Image = OperateBitmap.ClearNoise((Bitmap)this.picBase.Image,4);}//1*1除噪public static Bitmap ClearNoise(Bitmap bitmap, int MaxNearPoints){Color piexl;int nearDots = 0;//int XSpan, YSpan, tmpX, tmpY;//逐点判断for (int i = 0; i < bitmap.Width; i++)for (int j = 0; j < bitmap.Height; j++){piexl = bitmap.GetPixel(i, j);if (piexl.R != 255){nearDots = 0;//判断周围8个点是否全为空if (i == 0 || i == bitmap.Width - 1 || j == 0 || j == bitmap.Height - 1) //边框全去掉{bitmap.SetPixel(i, j, Color.FromArgb(255, 255, 255));}else{if (bitmap.GetPixel(i - 1, j - 1).R != 255 ) nearDots++;if (bitmap.GetPixel(i, j - 1).R != 255) nearDots++;if (bitmap.GetPixel(i + 1, j - 1).R != 255) nearDots++;if (bitmap.GetPixel(i - 1, j).R != 255) nearDots++;if (bitmap.GetPixel(i + 1, j).R != 255) nearDots++;if (bitmap.GetPixel(i - 1, j + 1).R != 255) nearDots++;if (bitmap.GetPixel(i, j + 1).R != 255) nearDots++;if (bitmap.GetPixel(i + 1, j + 1).R != 255) nearDots++;if (nearDots < 4)bitmap.SetPixel(i, j, Color.FromArgb(255, 255, 255)); //去掉单点 && 粗细小3邻边点}}else//背景bitmap.SetPixel(i, j, Color.FromArgb(255, 255, 255));}return bitmap;}另外本人有百度知道的自动问答机源代码c#源码可出售。