学习
实践
活动
工具
TVP
写文章

tesseract-ocr验证码识别

OCR安装工具 下载安装tesseract-ocr-setup-3.02.02 训练工具jTessBoxEditor-2.3.0 下载地址 https://download.csdn.net/download /u011356878/12639109 OCR文字识别实现 参考 https://www.cnblogs.com/cnlian/articles/5765871.html 环境的安装及卸载 安装ocr (文件会自己创建) -l end 指定使用的语言库,,eng是英语 这里我使用的是亚马逊的验证码图片去识别,发现识别效果比较差。 所以我们需要训练来提高我们的识别率。 七、最后文件夹中就可以看到生成的.traineddata训练库 然后将aws.traineddata 拷贝到安装ocr的tessdata目录下 C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR

12110

ddddocr | 通用验证码识别OCR

通用验证码识别OCR https://github.com/sml2h3/ddddocr 市场上常见的点选类验证码图片如下图所示 安装 pip3 install ddddocr OCR识别部分 import ddddocr ocr = ddddocr.DdddOcr(old=True) with open("test.jpg", 'rb') as f: image = f.read() res = ocr.classification(image) print(res) 目标检测部分 对于现在已有的点选验证码图片或者未知的验证码图片都有可能具备一定的识别能力,适用于文字点选和图标点选。 简单来说,对于点选类的验证码,可以快速的检测出图片上的文字或者图标。

2.5K20
  • 广告
    关闭

    【11.11特惠】AI人工智能低至0.2折

    11.11云上盛惠,人脸核身、人脸识别、文字识别、语音技术、人脸特效等AI产品限时抢!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    Python做简单的验证码识别(ocr)

    (1)、pillow地址:https://pypi.python.org/pypi/Pillow/ (2)、tesseract地址:https://github.com/tesseract-ocr (3 13.jpg 5、可以看到,识别并不是很精确。可以将得到的字符串转为大写,取出可能的字符,比如上面的验证码可能的字符集为 大写字母和数字,将两个字符串的大写字母和数字取出来是可以得到正确验证码的。 6、如果发现彩×××片不能识别,可以先将其转换为黑白图片再识别

    63010

    python使用tesseract-ocr完成验证码识别

    一、python验证码识别库安装 ---------------- Ubuntu版本: 1.tesseract-ocr安装 sudo apt-get install tesseract-oc 2.pytesseract install pytesseract 3.Pillow 安装 sudo pip install pillow ---------- 其他linux版本(如centos): 1.tesseract-ocr https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 在上述地址中下载最新的tesseract-ocr的安装包,并解压。 安装 http://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/tesseract-ocr-setup-3.05.00dev.exe 下载,并安装。 /install)" 2.pytesseract安装 sudo pip install pytesseract 3.Pillow 安装 sudo pip install pillow 二、Python验证码识别代码

    1K10

    OCR识别

    最近作者项目中用到了身份证识别跟营业执照的OCR识别,就研究了一下百度云跟腾讯云的OCR产品接口。 1.腾讯云OCR ---- 收费:身份证OCR和营业执照OCR接口,每个接口每个月各有1000次的免费调用 接口说明: 身份证OCR接口 -  https://cloud.tencent.com/document 2.百度OCR ---- 通过以下步骤创建OCR应用,作者当时在这一步花了很长时间 ? ? 创建完之后就可以拿到appId,API Key,Secret Key,就可以调用百度提供的api了 收费:身份证OCR和营业执照OCR接口,每个接口每天各有500次的免费调用 接口说明: 身份证OCR 营业执照OCR接口- https://cloud.baidu.com/doc/OCR/OCR-API.html#.E8.90.A5.E4.B8.9A.E6.89.A7.E7.85.A7.E8.AF.86

    5.2K51

    python图片验证码识别最新模块muggle_ocr

    一.官方文档 https://pypi.org/project/muggle-ocr/ 二模块安装 pip install muggle-ocr # 因模块过新,阿里/清华等第三方源可能尚未更新镜像,因此手动指定使用境外源 初始化;model_type 包含了 ModelType.OCR/ModelType.Captcha 两种 sdk = muggle_ocr.SDK(model_type=muggle_ocr.ModelType.OCR ) # ModelType.OCR识别光学印刷文本 这里个人觉得应该是官方文档写错了 官方文档是ModelType.Captcha 可识别光学印刷文本 with open(r"test1.png , "rb") as f: b = f.read() text = sdk.predict(image_bytes=b) print(text) # ModelType.Captcha 可识别 4-6位验证码 sdk = muggle_ocr.SDK(model_type=muggle_ocr.ModelType.Captcha) with open(r"test1.png", "rb") as

    1.4K20

    腾讯ai人工智能OCR文字识别2020.12.18

    2、快速入门https://cloud.tencent.com/document/product/866/17622 3、通过 API 3.0 Explorer 进行在线调用文字识别服务 API 。 】利用腾讯云调用通用图片文字识别接口,识别图片中的文字 10、直接测试例子 11、安装库pip install tencentcloud-sdk-python,安装pip install jsonpath import ocr_client, models import base64 import json import jsonpath def get_json(): try: httpProfile = HttpProfile() httpProfile.endpoint = "ocr.tencentcloudapi.com" clientProfile = ClientProfile() clientProfile.httpProfile = httpProfile client = ocr_client.OcrClient

    16030

    亚某逊验证码识别-使用百度OCR

    最近在抓取亚某逊的时候, 除了随机请求头之外, 还有时不时出现的验证码页面, 原来换个ip还可以, 但是时间长了, 出现的越来越频繁, 所以这次就来彻底解决这个验证码的问题 验证码长这样: 验证码识别常见方式 使用tesseract + pillow 这是最简单最直接的方式, 不过也是效率最低的, 识别特别正常的还是没问题的 使用第三方打码平台或者第三方OCR, 我使用过云打码, 还行(听说是一帮人在人工打码 , 所以也没必要使用pillow来进行降噪处理 所以这种方式就不多介绍了 百度OCR 下面介绍使用百度orc来进行识别 1. 简单使用 百度文字识别官方文档: https://ai.baidu.com/ai-doc/OCR/Ek3h7xypm from aip import AipOcr # 你的 APPID AK SK , 下篇来讲使用训练模型来进行验证码识别

    12620

    OCR | 100 篇相关论文与代码,从文本识别验证码识别

    Networks for Accurate Scene Text Detection intro: ICCV 2019 arxiv: https://arxiv.org/abs/1909.00794 文本识别 ConvLSTM with Focused Attention for Scene Text Recognition https://arxiv.org/abs/1904.09405 场景文字检测+识别 for Scene Text Detection and Recognition intro: ICCV 2019 arxiv: https://arxiv.org/abs/1907.09653 验证码识别 05 用深度学习实现验证码识别 Using deep learning to break a Captcha system intro: “Using Torch code to break simplecaptcha captcha without manually labeling a training set github: https://github.com/rickyhan/SimGAN-Captcha 车牌识别

    1.1K51

    Tesseract ocr文字识别

    https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/77776697 前面很早做了图片的文字识别主要用到了开源框架Tesseract,当然做OCR 先上个图: 工作中项目组一般使用java因此代码,下面贴出java代码,最简单的图片识别: package com.recognition; import java.awt.*; import new Tesseract(); // JNA Interface Mapping String fontPath = "E:/char_recongition/Tesseract-OCR / JNA Interface Mapping try { String fontPath = "E:/char_recongition/Tesseract-OCR

    2.1K20

    ocr文字识别0804

    今天我翻开ocr识别的demo发现,更新上线了智能卡证分类了。这意味着将为你的开发带来了极大的便利。 image.png 那我们来看一下这个接口给我们带来的能力是什么呢? DiscernType.N 否 Array of String 可以指定要识别的票证类型,指定后不出现在此列表的票证将不返回类型。不指定时默认返回所有支持类别票证的识别信息。 以下是当前支持的类型:IDCardFront: 身份证正面识别IDCardBack: 身份证背面识别Passport: 护照BusinessCard: 名片识别BankCard: 银行卡识别VehicleLicenseFront : 行驶证主页识别VehicleLicenseBack: 行驶证副页识别DriverLicenseFront: 驾驶证主页识别DriverLicenseBack: 驾驶证副页识别PermitFront: 当图片类型不支持分类识别或者识别出的类型不在请求参数DiscernType指定的范围内时,返回结果中的Type字段将为空字符串,Name字段将返回"其它" RequestId String 唯一请求 ID

    50250

    OCR文字识别技术

    信息化时代,录入信息的时代,在这大数据时代,非结构数据如何快速高效地处理图片化、形体化的信源,使之通过识别转化为可编辑的文本信息和特征数据,方便数据库的采集、管理、分析和决策,成为摆在诸多领域面前的共同难题 OCR,作为一种自动解读这种图像符号的技术,毫无疑问将是下阶段大数据发展的大方向。 从身份证识别、银行卡识别、车牌识别到名片识别、文档识别等各种形式的识别OCR都能轻松搞定。现在你只要用手机对准这些进行拍照扫描,OCR技术瞬间就能将图片中的文字转变为可编辑的文本信息。 在这信息高速发展的时代,信息电子化已经成为了时代的必然趋势,而OCR技术作为文字电子化过程中最重要的环节,它改变了传统纸质介质资料输入的概念。 全球数据信息量呈指数式爆炸增长之势,随处可见大数据的影响,顺应移动互联网大潮,OCR技术无论是面向行业用户还是面向普通用户都呈现出移动化的趋势。

    92220

    Tesseract Ocr文字识别

    Tesseract的OCR引擎最先由HP实验室于1985年开始研发,至1995年时已经成为OCR业内最准确的三款识别引擎之一。 \AppData\Local\Tesseract-OCR tesseract -v tesseract --list-langs  #查看Tesseract-OCR支持语言 三、配置tesseract /tesseract.exe' 四、代码识别 from PIL import Image import pytesseract path = "img\\text-img.png" text = pytesseract.image_to_string(Image.open(path), lang='chi_sim') print(text) 作为非常优秀的Ocr识别库,tesseract当然可以训练自己的数据模型 ,从而达到为我所用目的,后续文字会介绍如果训练自己的文字识别库。

    2.2K90

    Tesseract Ocr文字识别

    Tesseract的OCR引擎最先由HP实验室于1985年开始研发,至1995年时已经成为OCR业内最准确的三款识别引擎之一。 \AppData\Local\Tesseract-OCR tesseract -v tesseract --list-langs  #查看Tesseract-OCR支持语言 三、配置tesseract /tesseract.exe' 四、代码识别 from PIL import Image import pytesseract path = "img\\text-img.png" text = pytesseract.image_to_string(Image.open(path), lang='chi_sim') print(text) 作为非常优秀的Ocr识别库,tesseract当然可以训练自己的数据模型 ,从而达到为我所用目的,后续文字会介绍如果训练自己的文字识别库。

    1.6K10

    Python 图片识别 OCR

    文章目录 Python 图片识别 OCR #1 需求 #2 环境 #3 安装 #3.1 macOS #3.2 Linux(CentOS) #4 使用 #4.1 python安装pytesseract库 #4.2 Python代码 #5 在线案例 Python 图片识别 OCR #1 需求 识别图片中的信息,如二维码 #2 环境 macOS / Linux Python3.7.6 #3 安装 #3.1 下载语言包 地址 : https://github.com/tesseract-ocr/tessdata 我这里安装的是中文语言包 中文语言包 : https://github.com/tesseract-ocr 安装 tesseract-ocr wget https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/archive/3.04.zip unzip 3.04.zip cd tesseract install pytesseract pip install Pillow #4.2 Python代码 from PIL import Image import pytesseract # 指定图片路径和识别的语言

    1.2K20

    CG008收费软件库Asprise ocr识别图片验证码

    非倾斜的,比如http://dz.bjjtgl.gov.cn/service/checkCode.do,识别率还是挺高的; 对于斜体或者其他变异的,如下代码识别率就很低了,可能需要调整识别引擎的参数了, org.apache.commons.httpclient.methods.GetMethod; import org.apache.commons.io.IOUtils; import com.asprise.ocr.Ocr (); // one time setup Ocr ocr = new Ocr(); // create a new OCR engine ocr.startEngine ("eng", Ocr.SPEED_FASTEST); // English String s = ocr.recognize(new File[] {filepicF},Ocr.RECOGNIZE_TYPE_TEXT -3.1.jar commons-io.jar commons-logging-1.0.4.jar 参考链接 Java 识别图片验证码

    41530

    python图片验证码识别最新模块muggle_ocr的示例代码

    ) # ModelType.OCR识别光学印刷文本 这里个人觉得应该是官方文档写错了 官方文档是ModelType.Captcha 可识别光学印刷文本 with open(r"test1.png", "rb") as f: b = f.read() text = sdk.predict(image_bytes=b) print(text) # ModelType.Captcha 可识别4-6位验证码 = f.read() text = sdk.predict(image_bytes=b) print(text) PS:下面看下 Python 实现全自动登录(真正的全自动,自动识别验证码) 你没有看错 反正我用来(* * * * ) 你懂得 好了,先说一下用到的东西 selenium (本意是用来全自动测试) Phantomjs (一种没有界面的浏览器) ** 验证码识别器(一块钱可用100次的这种) muggle_ocr的示例代码的文章就介绍到这了,更多相关python 验证码识别模块muggle_ocr内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn

    60831

    OCR Tool PRO Mac(OCR光学字符识别)

    推荐这款OCR光学字符识别工具OCR Tool PRO,以卓越的准确性和速度从图像和 PDF 中提取文本。 OCR Tool PRO Mac图片OCR Tool PRO版软件功能OCR 工具允许在选定区域中捕获具有任何文本的屏幕的一部分。它可以立即被识别并复制到剪贴板。 OCR 工具是一种简单、易于使用、超级高效且尊重您的隐私(不会从您的设备中获取数据)。 主要特点抓取屏幕区域以实现超高效的 OCR多次抓取屏幕区域以快速工作从 iPhone/iPad 和扫描仪捕获图像以进行即时 OCR 并将结果复制到剪贴板。 扫描条形码和二维码左右旋转图像以获得更好的文本识别在输入图像上显示叠加使用快速模式或准确模式进行文本识别使用自动语言校正功能语言支持:英语、法语、意大利语、德语、西班牙语、葡萄牙语、繁体中文和简体中文。

    13820

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券