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
72位纯数字10.0012.0060
83位纯数字10.0012.0060
95位纯数字12.0014.0060
106位纯数字15.0018.0060
117位纯数字17.0020.0060
128位纯数字20.0024.0060
139位纯数字22.0026.0060
2.纯英文字母
编码类型白天收费点数夜间收费点数超时时间51位纯字母10.0012.0060
142位纯字母10.0012.0060
153位纯字母10.0012.0060
164位纯字母10.0012.0060
175位纯字母12.0014.0060
186位纯字母15.0018.0060
197位纯字母17.0020.0060
208位纯字母20.0024.0060
219位纯字母22.0026.0060
2210位纯字母25.0030.0060
3.字母数字结合
231位英数混合10.0012.0060
242位英数混合10.0012.0060
253位英数混合10.0012.0060
264位英数混合10.0012.0060
275位英数混合12.0014.0060
286位英数混合15.0018.0060
297位英数混合20.0020.0060
308位英数混合20.0024.0060
319位英数混合22.0026.0060
3210位英数混合25.0030.0060
4.纯汉字
编码类型白天收费点数夜间收费点数超时时间331位汉字10.0012.0060
342位汉字20.0024.0060
353位汉字30.0036.0060
364位汉字40.0048.0060
375位汉字50.0060.0060
386位汉字60.0072.0060
397位汉字70.0084.0060
408位汉字80.0096.0060
419位汉字90.00108.0060 4210位汉字100.00120.0060 4、开发文档
1）接口说明书
详细的介绍了对接的接口，计算机语言大大的帮助软件开发者认
真的了解答题吧的对接方法。
2）对接接口类型
C/C++/VC++，按键精灵，易语言，C#,TC简单语言，JAVA，VB6.0，Python，Delphi，PHP，Node.js，其他示例程序。
四、使用流程
1.注册一个属于自己的个人账号；
2.登录，进入主页面
3.识别测试
4、上传软件
5、成功对接
五、注意事项
1.开发时需要修改HTTP请求默认超时时间，具体数值需要大于任务超时的timeout参数。
2.特殊题如：中文、选择、类型较难完成的请把任务超时(timeout 参数)设置大于100秒,以便满足任务重新分配机制。
3.网络环境中HTTP劫持会影响使用结果。
4.任务执行中切勿断拨或切断网络，否则无法接收结果。
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);
八爪鱼验证码登陆-控件识别方法(7.0版本)
https://www.360docs.net/doc/284374181.html, 八爪鱼验证码登陆-控件识别方法（7.0版本） 本文给大家演示登陆界面有验证码或者其他验证（如滑块验证）的网站通过八爪鱼控件识别进行数据采集的方式。 所讲示例采集数据网址为/login.aspx 小贴士：通过八爪鱼的控件进行识别，这种方式如果需要自动识别，就需要购买验证码套餐，如果不购买也只能进行单机采集然后手动输入，注意这种方法只能是输入验证码的框才可以用这种方式。 步骤1 登陆八爪鱼7.0采集器→点击新建任务→自定义采集，进入到任务配置页面：然后输入网址→保存网址，系统会进入到流程设计页面并自动打开前面输入的网址。 验证码登陆-控件识别方法-图1：输入网址
https://www.360docs.net/doc/284374181.html, 接下来步骤是输入用户名密码了，八爪鱼模拟的是人的操作行为，所以这一步过程也很简单 步骤2 在浏览器中鼠标点击用户名输入框→在右边弹出的提示里面选择“输入文字”→输入自己的用户名→选择“确定”。 同样的方式输入密码，这样输入用户名密码的步骤就完成了。 验证码登陆-控件识别方法-图2：输入密码
https://www.360docs.net/doc/284374181.html, 验证码登陆-控件识别方法-图3：输入密码 这里八爪鱼采集器需要知道 1.验证码图片在哪里 2.输入框验证码的框在哪里 步骤3 点击下方浏览器中验证码图片的位置→按照提示框中的提示选择浏览器中的验证码框→再按照提示框中的提示点击浏览器中的登陆按钮
https://www.360docs.net/doc/284374181.html, 验证码登陆-控件识别方法-图4：点击验证码输入框
https://www.360docs.net/doc/284374181.html, 验证码登陆-控件识别方法-图5：点击验证码图片位置、登录按钮 接下来需要配置验证码输入失败和成功的两种场景 步骤4 点击提示框中的确认按钮，系统会自动提交一个错误的验证码→然后点击浏览器中的“验证码不正确”提示→再点击提示框中的确认按钮→选择提示框中的“开始配置识别成功场景”→在提示框中输入显示出来的验证码→选择提示框中的“应用到网页并完成配置”选项
阿酷插件使用教程
阿酷插件使用教程-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1
----------------------- Page ----------- 阿酷 MAX 插件版本命令列表 视图选择 HFI 属性 MRS 堆栈 组结构装载塌陷 1.顶(底)视图 1.材质选择 1.隔离模式 1.获取材质平面 1.子层级 1 1.结组 1.装载场景 1.选择转换 2.前(后)视图 2.颜色选择 2.隐藏选择 2.获取颜色 2.平面移动 2.子层级 2 2.解组 2.装载选择 2.场景转换 3.左(右)视图选择 3.撤消隐藏 3.获取修改轴旋转 3.子层级 3 3.打散组 3.装载可视 4.塌陷合并 4.右(左)视图 4.修改选择 4.隐藏未选 4.按材质名缩放 4.子层级 4 4.忽略组 4.装载库 5.塌陷多维 5.后(前)视图 5.关联选择 5.交换隐藏 5.颜色随机 5.缩放 5.子层级 5 5.清空 6.选择按材 6.功能切换 6.拓补选择 6.点击解冻 6.颜色按材 6.角度转正 6.退出 6.装载多维 7.场景按组 7.旋转视图 7.颜色按组 8.按材质炸 7.相等选择 7.显示所有 7.旋转角度 7.修改器 1 7.装载同名 8.前一相机 8.影响选择 8.解冻所有 8.去掉白色 8.旋转对齐 8.修改器 2 8.装载位图 9.按体炸 9.后一相机 9.修改列表 9.打开所有 9.线框全黑 9.旋转N 缩 9.修改器 3 9.丢失位图 10.按等体炸 10.相机列表 10.对象列表 10.隐藏冻结 10.轴点定位 10.旋转缩放 10.修改器 4 10.装无位图 11.视图相机 11.材质列表 11.落地 11.修改器 5 12.视图系统 12.随机变换 图形材质清理修改工具高级 其它 1.添加 1.选择合并 1.空物体 1.挤出 1.复位 1.再造挤出 1.计时关机 2.添加列表 2.名字合并 2.所有组 2.挤出到 2.切片工具 2.视角减面 2.旧版面板 3.加点 3.自动合并 3.空图层 3.挤出面板 3.随机对象 3.车线生成 3.保存异常 4.焊接 4.模版替换 4.所有图层 4.倒角 4.选择同号 4.地形拟合 4.框选方向 5.强制焊接 5.模版库 A 5.可视图形 5.倒角轮廓 5.随机元素 5.资源收集 5.素材小样
自动生成验证码图片的工具类,收藏起来备用。
[原]自动生成验证码图片的工具类，收藏起来备用。用法：直接调用其静态方法即可。 Map
阿酷插件使用教程(谷风软件)
----------------------- Page 1----------------------- 阿酷MAX 插件3.2 版本命令列表 视图选择HFI 属性MRS 堆栈组结构装载塌陷 1.顶(底)视图 1.材质选择 1.隔离模式 1.获取材质1.XY 平面 1.子层级1 1.结组 1.装载场景 1.选择转换 2.前(后)视图 2.颜色选择 2.隐藏选择 2.获取颜色2.平面移动 2.子层级2 2.解组 2.装载选择 2.场景转换 3.左(右)视图 3.MC 选择 3.撤消隐藏 3.获取修改 3.Z 轴旋转 3.子层级3 3.打散组 3.装载可视 4.塌陷合并 4.右(左)视图 4.修改选择 4.隐藏未选 4.按材质名 4.N 缩放 4.子层级 4 4.忽略组 4.装载库 5.塌陷多维 5.后(前)视图 5.关联选择 5.交换隐藏 5.颜色随机 5.缩放 5.子层级 5 5.清空 6.选择按材 6.功能切换 6.拓补选择 6.点击解冻 6.颜色按材 6.角度转正 6.退出 6.装载多维 7.场景按组 7.旋转视图7.颜色按组 8.按材质炸 7.相等选择7.显示所有 7.旋转角度7.修改器1 7.装载同名 8.前一相机8.影响选择8.解冻所有8.去掉白色 8.旋转对齐8.修改器 2 8.装载位图 9.按体炸 9.后一相机9.修改列表9.打开所有9.线框全黑 9.旋转N 缩9.修改器 3 9.丢失位图 10.按等体炸 10.相机列表10.对象列表10.隐藏冻结10.轴点定位10.旋转缩放10.修改器 4 10.装无位图 11.视图相机11.材质列表 11.落地11.修改器5 12.视图系统12.随机变换
验证码识别技术论文.
验证码识别技术论文 验证码识别平台介绍 1、验证码识别的需求 对于打码，首先要了解你的需求是什么？打码赚钱是很多人需要的，无利不起早，利益这个并不是什么不好的东西，也是我们生存的需要。但是对于打码市场有两种不一样的需求，一种是通过自己进行打码进行赚钱，还有一种打码是需要自动识别输入验证码。现在的打码软件也分成两种，一种就是打码输入平台，一种是打码输出平台。目前比较明显的就是人工打码的任务发放，和另外一种如答题吧打码平台的验证码自动输入。 2、验证码识别的目的 打码的目的，根据上述的分析，就是打码的需求不一样，那么进行打码的目的也是不一样的。一种是全人工的手动输入，主要就是各种打码平台对于各种验证码题源的获取，然后雇请网络上的人员进行验证码的人工输入，以达到各种平台对于验证码的自动解答。另外一种的目的就是通过对于这种题源的解答的引用，加上国外验证码识别技术的应用，进行的验证码的自动解答。 3、验证码识别的要求 人工打码的要求就是要求任务的领取与完成，这个的时间是比较的长，需要的成本也是比较大的。而且必须是正确的才能够进行计费，还有就是也有任务也是有时间限定的。另外的打码软件就是随时随地的自动识别，但是要求有第三方软件作为连接才能够进行操作。 4、验证码识别的结果
人工的相对比较的智能，能够对于各种验证码进行识别，识别的正确率也是相当的大的，毕竟这个世界上最聪明的就是人类了。但是另外一种的就是对于验证码的自动识别，也是人工打码资源的应用，识别的是有针对性的。 验证码识别平台有两种形式，一种是我们说熟知的进行任务发放的，人工打码，还有一种就是智能识别验证码的平台 验证码识别平台平台正确率更高的网站验证码识别平台平台正确率是关系着很多使用者最直观的感受的，若正确率太低，还不如不使用此款软件。 在以往用户很难寻找到真正的准确率较高的验证码识别平台，但是在现在已有答题吧验证码识别平台为用户提供优质服务，正确率最高可达99.1%。 提供高速稳定的识别服务: 在中国顶级IDC机房拥有超过20台服务器来保证您的高速稳定。 答题吧自动打码软件优势 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验证码识别平台,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 答题吧自动打码软件的原理
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
写一个框架的详细步骤
定位 所谓定位就是回答几个问题，我出于什么目的要写一个框架，我的这个框架是干什么的，有什么特性适用于什么场景，我的这个框架的用户对象是谁，他们会怎么使用，框架由谁维护将来怎么发展等等。 如果你打算写框架，那么肯定心里已经有一个初步的定位，比如它是一个缓存框架、Web MVC框架、IOC框架、ORM/数据访问框架、RPC框架或是一个用于Web开发的全栈式框架。 是否要重复造轮子？除非是练手项目，一般我们是有了解决不了问题的时候才会考虑不使用既有的成熟的框架而重复造轮子的，这个时候需要列出新框架主要希望解决什么问题。有关是否应该重复造轮子的话题讨论了很多，我的建议是在把问题列清后进行简单的研究看看是否可以通过扩展现有的框架来解决这个问题。一般而言大部分成熟的框架都有一定的扩展和内部组件的替换能力，可以解决大部分技术问题，但在如下情况下我们可能不得不自己去写一个框架，比如即使通过扩展也无法满足技术需求、安全原因、需要更高的生产力、需要让框架和公司内部的流程更好地进行适配、开源的普适框架无法满足性能需求、二次开发的成本高于重新开发的成本等等。 主打轻量级？轻量级是很多人打算自己写一个新框架的原因，但我们要明白，大部分项目在一开始的时候其实都是轻量级的，随着框架的用户越来越多，它必定需要满足各种奇怪的需求，在经过了无数次迭代之后，框架的主线流程就会多很多扩展点、检测点，这样框架势必变得越来越重（从框架的入口到框架的工作结束的方法调用层次越来越多，势必框架也就越来越慢），如果你打算把框架定位于一个轻量级的框架的话，那么在今后的迭代过程中需要进行一些权衡，在心中有坚定的轻量级的理念的同时不断做性能测试来确保框架的轻量，否则随着时间的发展框架可能会越来越重进而偏离了开始的定位。 特性？如果你打算写一个框架，并且只有轻量级这一个理由的话，你或许应该再为自己的框架想一些新特性，就像做一个产品一样，如果找不出两个以上的亮点，那么这个产品不太可能成功，比如你的新框架可以是一个零配置的框架，可以是一个前端开发也能用的后端框架。其它？一般来说框架是给程序员使用的，我们要考虑框架使用的频度是怎么样的，这可能决定的框架的性能需求和稳定性需求。还有，需要考虑框架将来怎么发展，是希望走开源路线还是商业路线。当然，这些问题也可以留到框架有一个大致的结构后再去考虑。 我们来为本文模拟一个场景，假设我们觉得现有的Spring MVC等框架开发起来效率有点低，打算重复造轮子，对于新框架的定位是一个给Java程序员使用的轻量级的、零配置的、易用的、易扩展的Web MVC框架。 调研 虽然到这里你已经决定去写一个框架了，但是在着手写之前还是至少建议评估一下市面上的类似（成熟）框架。需要做的是通读这些框架的文档以及阅读一些源码，这么做有几个目的：
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。
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
基于目标检测方法的验证码识别方法及系统与制作流程
图片简介: 本技术涉及一种基于目标检测方法的验证码识别方法及系统，其中方法包括：A.收集不同形状的滑块图片并建立数据集，通过selenium库操控浏览器进行网页请求操作，并进行模拟登陆，对验证码图片进行截图；B.对滑块图片进行RGBA四通道转透明通道处理，得到不透明滑块图片，对带缺口的验证码图片进行灰色处理；C.通过OpenCV中的函数对图片进行匹配，计算出不透明滑块图片和带缺口的验证码图片缺口处的坐标，得到滑块图片的位移量； D.通过selenium库模拟鼠标，按照先快后慢的人工滑动规律移动滑块图片，对验证码进行解析。为在各大网站收集数据做前期准备工作，实现自动识别滑动拼图验证码，提高验证码识别的准确率。 技术要求
1.一种基于目标检测方法的验证码识别方法，其特征包括： A.收集不同形状的滑块图片并建立滑块图片数据集，通过selenium库操控浏览器进行网页请求操作，并进行模拟登录，对带缺口的验证码图片进行截图，提取带缺口的验证码图片； B.对数据集中的滑块图片进行RGBA四通道转透明通道处理，得到不透明滑块图片，对所提取的带缺口的验证码图片进行灰色处理； C.通过OpenCV的matchTemaplate函数对所述不透明滑块图片和所述带缺口的验证码图片进行匹配，设置相似度阀值，通过OpenCV中的cv2.TM_CCOEFF_NORMED得到与带缺口的验证码图片最相匹配的不透明滑块图片，计算出不透明滑块图片和带缺口的验证码图片缺口处的坐标，得到不透明滑块图片移动到带缺口的验证码图片缺口处的位移量distance； D.通过selenium库模拟鼠标点击所述滑块图片，并保持模拟鼠标按键的点压状态，按照先快后慢的人工滑动规律移动所述滑块图片，实现将滑块图片移动到所述带缺口的验证码图片的缺口处进行验证码解析。 2.根据权利要求1所述的一种基于目标检测方法的验证码识别方法，其特征在于：步骤B 中，对所述的滑块图片和带缺口的验证码图片进行处理时，对滑块图片进行RGBA四通道转透明通道处理，将RGB三通道的数值设为0，透明通道“A”的数值设置为220，仅保留滑块图的边缘部分；对所述带缺口的验证码图片进行RGB三通道转单通道的灰度处理。 3.根据权利要求1所述的一种基于目标检测方法的验证码识别方法，其特征在于：步骤D 中，所述进行验证码解析的步骤包括： D1.设置阈值mid=distance×3/4，初始滑块位置current=0，时刻t=0.2，初始速度V=0，加速度a=0； D2.初始滑块位置current小于位移量distance时，进入循环： 若当前滑块位置current小于阀值mid时， a=2； 若当前滑块位置current大于阀值mid时， a=-3；
基于GO的图片验证码识别api调用代码实例
基于GO的图片验证码识别api调用代码实例 代码描述：基于GO的图片验证码识别api调用代码实例 代码平台：聚合数据 package main import( "io/ioutil" "net/http" "net/url" "fmt" "encoding/json" ) //---------------------------------- // 验证码识别调用示例代码－聚合数据 // 在线接口文档：https://www.360docs.net/doc/284374181.html,/docs/60 //---------------------------------- const APPKEY = "*******************"//您申请的APPKEY func main(){ //1.识别验证码 Request1() //2.查询验证码类型代码 Request2() } //1.识别验证码 func Request1(){ //请求地址 juheURL :="https://www.360docs.net/doc/284374181.html,/vercode/index" //初始化参数 param:=url.Values{} //配置请求参数,方法内部已处理urlencode问题,中文参数可以直接传参param.Set("key",APPKEY) //您申请到的APPKEY
param.Set("codeType","") //验证码的类型，<a href="http://www. https://www.360docs.net/doc/284374181.html,/docs/api/id/60/aid/352" target="_blank">查询&l t;/a> param.Set("image","") //图片文件 param.Set("dtype","") //返回的数据的格式，json或xml，默认为json //发送请求 data,err:=Post(juheURL,param) if err!=nil{ fmt.Errorf("请求失败,错误信息:\r\n%v",err) }else{ var netReturn map[string]interface{} json.Unmarshal(data,&netReturn) if netReturn["error_code"].(float64)==0{ fmt.Printf("接口返回result字段是:\r\n%v",netReturn["result "]) } } } //2.查询验证码类型代码 func Request2(){ //请求地址 juheURL :="https://www.360docs.net/doc/284374181.html,/vercode/codeType" //初始化参数 param:=url.Values{} //配置请求参数,方法内部已处理urlencode问题,中文参数可以直接传参 param.Set("key",APPKEY) //您申请到的APPKEY param.Set("dtype","") //返回的数据的格式，json或xml，默认为json //发送请求 data,err:=Get(juheURL,param) if err!=nil{ fmt.Errorf("请求失败,错误信息:\r\n%v",err) }else{ var netReturn map[string]interface{} json.Unmarshal(data,&netReturn) if netReturn["error_code"].(float64)==0{ fmt.Printf("接口返回result字段是:\r\n%v",netReturn["result "])
验证码新技术趋势
0x00 简介 验证码作为一种辅助安全手段在Web安全中有着特殊的地位，验证码安全和web应用中的众多漏洞相比似乎微不足道，但是千里之堤毁于蚁穴，有些时候如果能绕过验证码，则可以把手动变为自动，对于Web安全检测有很大的帮助。 全自动区分计算机和人类的图灵测试（英语：Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart，简称CAPTCHA），俗称验证码，是一种区分用户是计算机和人的公共全自动程序。在CAPTCHA测试中，作为服务器的计算机会自动生成一个问题由用户来解答。这个问题可以由计算机生成并评判，但是必须只有人类才能解答。由于计算机无法解答CAPTCHA的问题，所以回答出问题的用户就可以被认为是人类。(from wikipedia) 大部分验证码的设计者都不知道为什么要用到验证码，或者对于如何检验验证码的强度没有任何概念。大多数验证码在实现的时候只是把文字印到背景稍微复杂点的图片上就完事了，程序员没有从根本上了解验证码的设计理念。 验证码的形式多种多样，先介绍最简单的纯文本验证码。 纯文本验证码 纯文本，输出具有固定格式，数量有限，例如： ?1+1=? ?本论坛的域名是? ?今天是星期几? ?复杂点的数学运算
这种验证码并不符合验证码的定义，因为只有自动生成的问题才能用做验证码，这种文字验证码都是从题库里选择出来的，数量有限。破解方式也很简单，多刷新几次，建立题库和对应的答案，用正则从网页里抓取问题，寻找匹配的答案后破解。也有些用随机生成的数学公式，比如随机数 [+-*/]随机运算符随机数=?，小学生水平的程序员也可以搞定…… 这种验证码也不是一无是处，对于很多见到表单就来一发的spam bot来说，实在没必要单独为了一个网站下那么大功夫。对于铁了心要在你的网站大量灌水的人，这种验证码和没有一样。 下面讲的是验证码中的重点，图形验证码。 图形验证码 先来说一下基础： 识别图形验证码可以说是计算机科学里的一项重要课题，涉及到计算机图形学，机器学习，机器视觉，人工智能等等高深领域…… 简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。计算机涉及到的几何图形处理一般有2维到n维图形处理，边界区分，面积计算，体积计算，扭曲变形校正。对于颜色则有色彩空间的计算与转换，图形上色，阴影，色差处理等等。 在破解验证码中需要用到的知识一般是像素，线，面等基本2维图形元素的处理和色差分析。常见工具为： ?支持向量机(SVM) ?OpenCV ?图像处理软件(Photoshop,Gimp…) ?Python Image Library
验证码图片不能正常显示的一个原因
验证码技术的实现按如下步骤： 1、设计一个验证码生成类RandomImageGenerator.java import java.awt.*; import java.awt.image.*; import java.io.*; import javax.imageio.ImageIO; public class RandomImageGenerator { final static int LENGTH=4; static Color colors[]={Color.red,Color.black,Color.blue,Color.pink,Color.cyan}; public static String random() {//创建一个4位的验证码字符串 String str="1234567890ABCDEFGHIJKLMNOPORSTUVWXYZabcefghijklmnopqrstuvwxyz",r and=""; java.util.Random random=new java.util.Random(); for(int i=0;i 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。 package com.env.util; import java.awt.Color; import java.awt.Font; import java.awt.Graphics; import java.awt.image.BufferedImage; import java.util.Random; import javax.imageio.ImageIO; import javax.servlet.http.HttpServletRequest; import javax.servlet.http.HttpServletResponse; import javax.servlet.http.HttpSession; public class RandomValidateCode { public static final String RANDOMCODEKEY = "RANDOMVALIDATECODEKEY";//放到session 中的key private Random random = new Random(); private String randString = "0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ";//随机产生的字符串 private int width = 80;//图片宽 private int height = 26;//图片高 private int lineSize = 40;//干扰线数量 private int stringNum = 4;//随机产生字符数量 /* * 获得字体 */ private Font getFont(){ return new Font("Fixedsys",Font.CENTER_BASELINE,18); } /* * 获得颜色 */ private Color getRandColor(int fc,int bc){ if(fc > 255) fc = 255; if(bc > 255) bc = 255; int r = fc + random.nextInt(bc-fc-16); int g = fc + random.nextInt(bc-fc-14); int b = fc + random.nextInt(bc-fc-18); return new Color(r,g,b); } 提取网页验证码 作者：Va杨炼 以前有想过要做一个注册机，或者登陆某个网站，但是这些都需要填写验证码，蛋疼啊！每次都要在自己写的程序里面那个浏览器里面输入，如果浏览器设置小了还要拉滚动条到验证码那输入蛋疼啊，想弄浏览器后台执行也不行啊，再一次蛋疼啊，今天Va杨炼就教大家来做如何提取网页上指定的验证码。 实验材料：TC编译器一个。以及TC编译器上示例上面插件应用—>获取网络验证码 实验对象：TC会员中心（未登陆）传送门：https://www.360docs.net/doc/284374181.html,/login.aspx?return=http%3a%2f%https://www.360docs.net/doc/284374181.html,%2findex.aspx 实验结果： 那么下面就开始吧： 第一步 : 首先,咱先新建一个项目，并且在该项目上加上一个浏览器，这是作者自己的。 第二步：添加初始化消息事件，并编写一段跳转至TC会员登陆中心的源代码。 咱写添加一个消息事件，也就是初始化，不知道如何添加这个初始化事件的，你就问问高手吧，我表达能力有限，我也不知从何说起，在这作者就不细说了，现在可以先撸一段代码了。 代码： 功能初始化() 网页.转到("浏览器0","https://www.360docs.net/doc/284374181.html,/login.aspx?return=http%3a%2f%https://www.360docs.net/doc/284374181.html,%2findex.aspx") 功能结束 效果图： （小提示：这里面填写的网址就是TC会员中心的登陆网址哦！如果登陆了请先退出哈。我想你不会傻逼到问我为什么要退出吧 = =..？那我就傻逼的回答你，你他妈不退出哪来登陆？抱歉骂流话了…….） 好了现在咱下F5运行咱的脚本看看效果.验证码识别原理及实现方法
登录校验,生成随机图形验证码
关于提取网页验证码的一些小知识