亚马逊网站验证码全部由英文字母组成，每个字母的形式也是多样的，通过Tesseract-OCR技术识别效率还是比较低，非常不理想。这里采用向量空间技术进行训练识别，经测试，识别率可达到95%，这个识别率通过训练库的不断增加还可继续提高。下面废话不多说，直接上干货。
本文介绍了如何通过光学字符识别（OCR）技术来识别收据中的文本内容，并探讨了在识别过程中可能遇到的文本噪声问题，以及如何解决这些问题。同时，文章还介绍了如何使用CNN和LSTM等深度学习技术来提高文本识别的准确率。
一名 AI 专家值多少钱？ “基于我个人经验，一名计算机领域的 AI 专家对于企业的价值，至少为 500-1000 万美元。为了争夺这些少数的人才，正在开展竞标大战。” 这是卡耐基梅隆大学计算机科学院
写爬虫有一个绕不过去的问题就是验证码，现在验证码分类大概有4种： 图像类 滑动类 点击类 语音类 今天先来看看图像类，这类验证码大多是数字、字母的组合，国内也有使用汉字的。在这个基础上增加噪点、干扰线、变形、重叠、不同字体颜色等方法来增加识别难度。 相应的，验证码识别大体可以分为下面几个步骤： 灰度处理 增加对比度(可选) 二值化 降噪 倾斜校正分割字符 建立训练库 识别 由于是实验性质的，文中用到的验证码均为程序生成而不是批量下载真实的网站验证码，这样做的好处就是可以有大量的知道明确结果的数据集。 当
人机验证服务是突破传统验证码的人机识别产品，通过对用户的行为数据、设备特征与网络数据构建多维度数据分析，可以对风险设备使用、模拟行为、暴力重放等攻击进行综合判决，解决企业账号、活动、交易等关键业务环节存在的欺诈威胁问题。早期的验证码通常是一串非常简单的形状标准的数字，经过长期发展，形式越来越多样化，现在简单的数字英文验证码已经很容易被机器读取破解，复杂的验证码设计得愈发反人类。不过得益于机器学习，尤其是深度学习的进步，很多学者和技术大牛都这方面有了一些研究成果，本文将对已有的一些人机验证绕过技术进行总结。
有时你遇到一篇古老的文献，PDF文档还是扫描版。又或者是遇到一幅网页版海报，上面的文字你完全看不懂。
大多数其他的验证码都是比较简单的。例如，流行的 PHP 内容管理系统 Drupal 有一个著 名的验证码模块(https://www.drupal.org/project/captcha)，可以生成不同难度的验证码。
iText for mac是一款OCR截图文字识别工具，通过截图、拖拽图片，即可以从扫描版的PDF等任意图片中识字，并且可以很好的解决摘抄和批注需求，帮助用户识别图片中文字，节约时间，提高效率。
来源：http://www.hi-roy.com/2017/09/19/Python验证码识别
没有验证码登陆，黑客会更加容易激活成功教程你的账号，通过组合码刷机等黑客技术来破取你的密码，有了验证码相当于加了一层很厚的屏障，安全系数很高。 验证码是一种区分用户是计算机和人的公共全自动程序。 验证码作用：可以防止恶意激活成功教程密码、刷票、论坛灌水，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激活成功教程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，百度社区），利用比较简易的方式实现了这个功能。
5 月 14 日，国际顶级期刊《Cell》杂志发表了一项黑科技成果，来自美国贝勒医学院 Daniel Yoshor 教授带领的研究团队，通过动态电流电极刺激大脑皮层，成功在受试者脑海中呈现指定的图像。
本文将具体介绍如何在Python中利用Tesseract软件来识别验证码（数字加字母）。
图像识别 视频要点： 通常，计算机使用被称为算法的一系列精确的指令进行编程。算法是一个简单的指令序列。 但怎样可以写一个算法来识别图像呢？例如区分一张图是汽车还是狗。实际上连仅表达出车与狗的差异都很困难。 我们在做的一件事便是，事实上人类已经做了数个世纪的，将需要识别的图像与一系列已经记住的模版做比较。 问题是这样做并不够好，因为这个工作过程中我们将需要海量的模版。我们需要各种可能位置、颜色、姿势的狗的图片，对汽车也是如此。所以这一方法在实践中并不太可行。这便是机器学习方法需要被使用的地方了。 我们所做的不
对于OCR文字提取，在之前也介绍过了Umi-OCR 这个工具，那么我们今天要分享的这个主要是来用于解决验证码相关的问题的一个开源工具。ddddocr ，作者的github项目地址如下：https://github.com/sml2h3/ddddocr?tab=readme-ov-file
大数据文摘作品 编译：Katrine Ren、朝夕、钱天培 验证码这种东西真的是反人类。虽然它在保证账号安全、反作弊以及反广告有着至关重要的作用，但对于普通用户来说，输验证码很多时候实在是让人抓狂。 文摘菌18岁的时候帮朋友刷QQ空间留言就天天和验证码作斗争，前几天传一个视频又创下了连续7次输错验证码的记录。不过好在文摘菌最近发现，用机器学习破解简单验证码已经是妥妥的小事了。 今天，文摘菌就带来了一个15分钟黑掉世界上最受欢迎的验证码插件的小教程。欢迎开启新年第一黑。 先给大家介绍一下今天我们要黑的验证码
让我们一起攻破世界上最流行的WordPress的验证码插件 每个人都讨厌验证码——在你被允许访问一个网站之前，你总被要求输入那些烦人的图像中所包含的文本。 验证码被设计成，以验证你是一个真正的人的方式，来防止电脑自动填写表单。但是随着深度学习和计算机视觉的兴起，它们现在往往很容易被攻破。 我在读Adrian Rosebrock的优秀的著作《Python计算机视觉深度学习》。在书中，Adrian简单地描述了他如何用机器学习绕过E-ZPass New York网站的验证码： 📷 Adrian没有访问生成验证码图
我们需要 pillow 和 pytesseract 这两个库，pip install 安装就好。 还需要安装 Tesseract-OCR.exe 然后配置下就好了。 具体的环境配置方法请看 python 技术篇-使用pytesseract库进行图像识别之环境配置
今天来给大家分享下怎么做图片的噪声去除。平时其实大家上网都能遇到这样的场景，就是输入讨厌验证码，怎么都输不对。验证码现在可以说是千奇百怪、分外妖娆，为啥要做成这样呢？就是因为对于这类图片的识别技术实在是太强了，弱一点的特征的验证码很容易被算法破解。今天给大家分享一个小tips，就是如何用一个最简单的算法解决图片噪音的问题，这也是图片OCR识别的第一步。
光学字符识别技术（OCR）目前被广泛利用在手写识别、打印识别及文本图像识别等相关领域。小到文档识别、银行卡身份证识别，大到广告、海报。因为OCR技术的发明，极大简化了我们处理数据的方式。
近年来，机器学习变得愈加火热，中国选手柯洁与AlphaGo的人机大战更是引起热议。目前，在图像识别和视觉分析研究中，卷积神经网络（CNN）技术的使用越来越多。Tensorflow 是由 Google 团队开发的神经网络模块，短短几年间， 就已经有很多次版本的更新。最近我也在自学Tensorflow，想通过卷积神经网络快速识别整块验证码（不分割字符）。期间也碰到许多问题，诸如软件安装，Tensorflow版本差异等。一开始学习tensorflow是盲目的，不知如何下手，网上的资料都比较单一，为了回报社会，让大
让我们一起攻破世界上最流行的WordPress的验证码插件 每个人都讨厌验证码——在你被允许访问一个网站之前，你总被要求输入那些烦人的图像中所包含的文本。 验证码被设计成，以验证你是一个真正的人的方式，来防止电脑自动填写表单。但是随着深度学习和计算机视觉的兴起，它们现在往往很容易被攻破。 我在读Adrian Rosebrock的优秀的著作《Python计算机视觉深度学习》。在书中，Adrian简单地描述了他如何用机器学习绕过E-ZPass New York网站的验证码： Adrian没有访问生
验证码是一种区分用户是计算机和人的公共全自动程序。简单来说，验证码就是验证操作是人还是机器。下面我就总结一下常见的验证码类型都有哪些？
大数据文摘作品 编译：Katrine Ren、朝夕、钱天培 验证码这种东西真的是反人类。虽然它在保证账号安全、反作弊以及反广告有着至关重要的作用，但对于普通用户来说，输验证码很多时候实在是让人抓狂。 文摘菌18岁的时候帮朋友刷QQ空间留言就天天和验证码作斗争，前几天传一个视频又创下了连续7次输错验证码的记录。不过好在文摘菌最近发现，用机器学习破解简单验证码已经是妥妥的小事了。 今天，文摘菌就带来了一个15分钟黑掉世界上最受欢迎的验证码插件的小教程。欢迎开启新年第一黑。 先给大家介绍一下今天我们要黑的验证
2018年1月26/1月12日 📷 NVIDIA 深度学习学院 带你快速进入火热的DL领域 正文共2929个字，17张图，预计阅读时间：8分钟。 近年来，机器学习变得愈加火热，中国选手柯洁与AlphaGo的人机大战更是引起热议。目前，在图像识别和视觉分析研究中，卷积神经网络（CNN）技术的使用越来越多。Tensorflow 是由 Google 团队开发的神经网络模块，短短几年间， 就已经有很多次版本的更新。最近我也在自学Tensorflow，想通过卷积神经网络快速识别整块验证码（不分割字符）。期间也碰到许多
1、pooling是在卷积网络（CNN）中一般在卷积层（conv）之后使用的特征提取层，使用pooling技术将卷积层后得到的小邻域内的特征点整合得到新的特征。一方面防止无用参数增加时间复杂度，一方面增加了特征的整合度。
今天要给大家介绍的是验证码的爬取和识别，不过只涉及到最简单的图形验证码，也是现在比较常见的一种类型。
Python现在非常火，语法简单而且功能强大，很多同学都想学Python！所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍，欢迎前来领取！
验证码通常用于网站的登录，以区分是否是人类的行为还是机器的行为。启用验证码是反爬虫、反黑客的常用手段之一。然而，随着技术的不断进步，特别是machine learning的发展，普通的验证码识别也不是很复杂的事情。
此项目用于对中国购车发票进行内容识别,目前完成的是身份证,vin,发动机号,价格的识别提供了展示的demo页,以及提供了传入文件,路径,base64码的多种方式调用的api,返回识别出来的json数据。
作者： xiaochao 原文：http://www.bugcode.cn/break_captcha.html 概述 很多开发者都讨厌网站的验证码，特别是写网络爬虫的程序员，而网站之所以设置验证码，是为了防止机器人访问网站，造成不必要的损失。现在好了，随着机器学习技术的发展，机器识别验证码的问题比较好解决了。 样本采集工具 这里我们采用wordpress的Really Simple CAPTCHA生成验证码的插件，之所以选择这个插件，一个是它的安装量很大，二个是因为它是开源的，我们可以利用它批量的生成验证
平时，我们参加一个会议，拍下了关键图片，想搜索相关的文献，却要一个一个字母输入搜索；看一个视频，觉得里面的台词很好，想记录下来，看视频一个一个字母码出来？；网上搜索一些文档，不能下载，却想引用这些资料里面的文字，却碰到复制权限的限制（不给复制），那怎么办？；看一篇文献，有一些单词看不懂，也要一个一个码出来搜索，翻译？
ImgURL是一个简单、纯粹的图床程序，使用PHP开发，不需要数据库支持，也没有复杂的配置。我坚信图片掌握在自己手中更安全，ImgURL可以很轻松的搭建一个自己的私有图床。
此项目用于对中国购车发票进行内容识别,目前完成的是身份证,vin,发动机号,价格的识别 提供了展示的demo页,以及提供了传入文件,路径,base64码的多种方式调用的api,返回识别出来的json数
相信很多朋友都有过上述经历。为了让笔记本更安全，于是设置了一个开机密码。并且为了提高密码的安全性，时常需要过段时间就更新一次，所以经常一着急就给忘了。
这听起来就有点难度了。有一个叫 In Codice Ratio 的项目正在尝试把梵蒂冈秘密档案转录为可供查询的电子版。
1、在WEB站有时会碰到客户机恶意攻击，其中一种很常见的攻击手段就是“身份欺骗”，它通过在客户机端脚本写入一些代码，然后利用它，客户机在网站、论坛反复登录
（1）、pillow地址：https://pypi.python.org/pypi/Pillow/
但无论是工整书写的 Tensorflow 官网上的 MNIST 教程，还是上节提到“草书”数字，都是 单一的数字识别问题。 但是，在实际生活中，遇到数字、字母识别问题时，往往需要识别一组数字。这时候一个简单的深度神经网络可能就做不到了。本节内容，就是在讨论遇到这种情况时，应该如何调整深度学习模型。
验证码分析：图片上有折线，验证码有数字，有英文字母大小写，分类的时候需要更多的样本，验证码的字母是彩色的，图片上有雪花等噪点，因此识别改验证码难度较大。
老肥今天和大家分享的是今年DCIC的OCR赛题-基于文本字符的交易验证码识别，我和@Ernnnn同学租卡打比赛血本无归（本想着线上线下非常稳定，肝一肝稳恰没想到后面演变成了摸奖），同时本次比赛体验相当差，具体表现为:
在谷歌SEO优化中，图片SEO优化也是非常重要的一部分。优化好图片SEO可以提高网站的曝光率和排名，从而吸引更多的流量。下面介绍5个图片SEO优化技巧，帮助你提高网站的SEO效果。
每个人都讨厌验证码——只有输入了那些讨厌的图片上的文本，才能访问网站。验证码的设计是为了防止计算机自动填写表格，验证你是一个真实的“人”。但随着深度学习和计算机视觉的兴起，现在他们往往容易被击败。 我
Favicon图标一般是指在浏览器中跟随网站URL的图形，今天和大家分享关于favicon图标相关知识，如何快速下载想要的网址favicon图标，以及如何自己在线生成一个favicon图标，一篇指南帮你搞定favicon图标设计。
最近接了一个新需求，需要获取一些信用黑名单数据，但是找了很多数据源，都是同样的几张图片，目测是excel表格的截图，就像下面这样：
导读：卷积神经网络（CNNs）在“自动驾驶”、“人脸识别”、“医疗影像诊断”等领域，都发挥着巨大的作用。这一无比强大的算法，唤起了很多人的好奇心。当阿尔法狗战胜了李世石和柯杰后，人们都在谈论“它”。 但是， “它”是谁？ “它”是怎样做到的？ 已经成为每一个初入人工智能——特别是图像识别领域的朋友，都渴望探究的秘密。 本文通过“算法可视化”的方法，将卷积神经网络的原理，呈献给大家。教程分为上、下两个部分，通篇长度不超过7000字，没有复杂的数学公式，希望你读得畅快。 下面，我们就开始吧！ 先提一个小问题：
据《科学》(Science)杂志2017年10月报道，一家名为Vicarious的人工智能公司开发的人工智能算法攻破了被人们广泛使用的CAPTCHAs验证码。 CAPTCHAs（Completely Automated Public Turing Test To Tell Computers and Humans Apart，全自动区分计算机和人类的图灵测试）是目前最常用的一种验证码，通常由一组混乱的字符、波浪线和其他背景噪声组成。例如，在你报名参加一个时事通讯或购买音乐会门票之前，可能会被要求输入这些字符
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