目前，很多网站为了防止爬虫肆意模拟浏览器登录，采用增加验证码的方式来拦截爬虫。验证码的形式有多种，最常见的就是图片验证码。其他验证码的形式有音频验证码，滑动验证码等。图片验证码越来越高级，识别难度也大幅提高，就算人为输入也经常会输错。本文主要讲解识别弱图片验证码。
下载地址https://github.com/tesseract-ocr/tessdata
如果谈到这几年手机上各平台最常见的引流福利，必然是答题赢大奖系列小游戏了。像什么头号英雄，百万玩家之类的，充斥在我们生活中，同时也成为了我们生活中常见的娱乐方式。
tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe 下载地址：https://sourceforge.net/projects/tesseract-ocr-alt/files/tesse
提取视频文件中的图像然后使用OCR技术识别静态图像中的文本，提取视频文件中的音频然后使用语音识别技术提取其中的文本，如果视频文本或音频文本中包含指定的关键词则进行提示。
https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/
最近出了点安全事故，有人盗号。而且手段极其简单，就是暴力破解。 为了提高安全性，UI的界面加了验证机制。这也为自动化测试提高了难度。
在编写自动化测试用例的时候，每次登录都需要输入验证码，后来想把让python自己识别图片里的验证码，不需要自己手动登陆，所以查了一下识别功能怎么实现，做一下笔记。
首先下载并安装tesseract-ocr软件，然后使用pip install pytesseract和pip install pillow安装扩展库。 接下来准备一个图片，里面写点文字，例如： 测试代
图片伪装是在网页元素中，将文字、图片混合在一起进行展示，以此限制爬虫程序直接获取网页内容
在现代信息处理和管理的时代，光学字符识别（OCR）技术成为了一个非常重要的工具。OCR技术能够将图像中的文本内容转换为可编辑的文本，广泛应用于文档管理、数据录入、票据处理等领域。Surya-OCR是一个强大的OCR库，提供了简便的API和高效的字符识别能力，适用于各种场景下的文本提取需求。
在数据抓取和网络爬虫技术中，验证码是常见的防爬措施，特别是嘈杂文本验证码。处理嘈杂验证码是一个复杂的问题，因为这些验证码故意设计成难以自动识别。本文将介绍如何使用OCR技术提高爬虫识别嘈杂验证码的准确率，并结合实际代码示例，展示如何使用爬虫代理IP技术来规避反爬措施。
在日常办公或者学习中，往往存在这样一个工作场景，比如，“老王，我这里有一张图片，你把里面的文字信息给我整理出来”，都2021年了，你真的还在手敲图片文字信息么？那么还不赶紧收藏这篇秘籍，这里本渣渣总结了三种方法，教你如何将图片上的文字信息提取出来，图片转成文字信息的方法。
在我们进行自动化测试的过程中，免不了要在登录时遇到验证码，很多时候我们都是只能找开发要万能验证码或者暂时关闭验证码这个功能，但是有时候我们必须要验证码是否能够正常生成，所以在这个时候，我们需要做的就是输入验证码，但是验证码这个东西是随机生成的，不是每一次都一样，所以我们还是需要识别然后输入，脚本是没有眼睛的，只能通过代码来进行识别，所以本文就来给大家介绍一下如何使用Python来轻松识别数字验证码。
想要自动爬取网页内容，但是有些网站需要输入验证码，而验证码总是随机的，为了解决这个问题，首先需要自动获取验证码，然后将其下载下来，最后识别其中文字内容。
笔者第一份工作就是以java工程师的名义写爬虫，不得不说第一份工作很重要啊，现在除了爬虫不会干别的，到现在已经干了近5年了，期间经历了不少与反爬策略的斗争。最近又耗时两周成功搞定了某网站的反爬策略后，心里有点莫名的惆怅。今日无心工作，就总结下这些年与网站互怼的经验吧。
（1）图像验证码：这是最简单的一种，也很常见。就比如CSDN登录几次失败之后就会出验证码。
pytesseract最新版本0.1.6，网址：https://pypi.python.org/pypi/pytesseract
作者介绍： 叶成，数据分析师，就职于易居中国，热爱数据分析和挖掘工作，擅长使用Python倒腾数据。 前言 学习爬虫也有段时间了，闲着无趣，想找点项目练练手，于是乎通过顺祥老师介绍，接到了一个关于百度指数的爬虫需求。（百度指数可以反映一个词在一段时间内的搜索热度，不知道百度指数的同学们可以自行百度）。好的，话不多说，开始我们的项目。 百度指数页面 📷 输入查询的关键字 📷 嗯？跳转到了登陆界面！（赶紧拿出小本本记下，这里需要登陆）。 登陆后的展现 📷 心中窃喜，脑子里满是抓包分析，模拟请求，获取指数，gam
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本文引用自“蚂蚁金服科技”公众号，原文由支付宝技术团队原创分享。 本次收录时有改动。
识别率97.5%，图片接口支持手动测试，以图片形式返回结果；文本接口需要联系作者，测试额度1000次限24小时内使用。
在过去的 2017 年，支付宝的线下场景不断扩大，收钱码、口碑、共享单车、充电宝、停车缴费等产品让我们的生活越来越便利。二维码因为成本低、兼容性好成为了线上线上最主要的连接工具，也因此面临更多新的挑战。因为二维码是一种点阵式信息编码方式，任何视觉上的缺损、弯曲以及光线作用都会极大的影响识别成功率，如果识别困难也就意味着用户可能选择放弃，影响支付体验也影响用户心智。
本来想写随机森林的但是由于其中用到了太多提升的思想，所以就先整理整理提升的相关概念。 Boosting方法是一种用来提高弱分类算法准确度的方法,这种方法通过构造一个预测函数系列,然后以一定的方式将他们组合成一个预测函数。Boosting是一种提高任意给定学习算法准确度的方法。它的思想起源于 Valiant提出的 PAC ( Probably Approxi mately Correct)学习模型。 Boosting算法起源 Boosting是一种提高任意给定学习算法准确度的方法。它的思想起源于 Valian
最近的一个Android需要用到扫码功能，用的是Zxing开源库。Zxing的集成就不说了，但是Zxing默认的是横屏扫码，在实际生产中并不适用，需要改为竖屏扫描。
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）。
不知道大家有没有遇到过这样的问题，就是在某个软件或者某个网页里面有一篇文章，你非常喜欢，但是不能复制。或者像百度文档一样，只能复制一部分，这个时候我们就会选择截图保存。但是当我们想用到里面的文字时，还是要一个字一个字打出来。那么我们能不能直接识别图片中的文字呢？答案是肯定的。
在接口自动化工作中，经常需要处理文字识别的任务，而OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）库能够帮助我们将图像中的文字提取出来。Python中有几个常用的OCR库，包括pyocr、pytesseract和python- tesseract、EasyOCR。本文将对它们进行比较，并提供一些示例代码来演示它们在实际接口自动化工作中的应用。
AI 科技评论：港中文最新论文研究表明目前的深度神经网络即使在人工标注的标准数据库中训练（例如 ImageNet），性能也会出现剧烈波动。这种情况在使用少批量数据更新神经网络的参数时更为严重。研究发现这是由于 BN（Batch Normalization）导致的。BN 是 Google 在 2015 年提出的归一化方法。至今已有 5000+次引用，在学术界和工业界均被广泛使用。港中文团队提出的 SN（Switchable Normalization）解决了 BN 的不足。SN 在 ImageNet 大规模图像识别数据集和 Microsoft COCO 大规模物体检测数据集的准确率，还超过了最近由 Facebook 何恺明等人提出的组归一化 GN（Group Normalization）。原论文请参考 arXiv:1806.10779 和代码 https://github.com/switchablenorms
如今，各种各样的app正在取代pc端软件成为用户应用方式的首选，而在app中，用户信息注册是必不可少的环节，尤其是大型公众平台、第三方支付平台、二手车交易平台等，更是有庞大的用户群体来进行信息输入。在这样的大环境中，谁能提供更好的用户体验，谁就会在竞争中抢得先机。移动端身份证ocr识别可以集成在app中后，利用移动端摄像头拍摄证件并识别信息、完成信息录入。一般人手动录入身份证信息大约需要1分钟左右，而应用移动端身份证识别技术能将此过程提升至只需1~2秒。
声明:本文均在pycharm上进行编辑操作,并本文所写代码均是python3进行编写,如果不能正常运行本文内的代码,请自己调试环境
人对图像的感知能力很强，所以图文很多，但是我们的认知却更多的用文字去传达；所以我们常常苦恼：
从Google的无人驾驶汽车到可以识别假钞的自动售卖机，机器视觉一直都是一个应用广泛且具有深远的影响和雄伟的愿景的领域。
近日，燕山大学谢平教授团队与国家康复辅具研究中心李增勇教授共同合作设计了运动神经康复训练新范式，该范式创新性地应用虚拟现实技术与脑机接口技术，并且通过神经激活程和运动想象识别率验证了该范式对运动神经康复的积极激活作用。
人脸识别技术原理简单来讲主要是三大步骤：一是建立一个包含大批量人脸图像的数据库，二是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像，三是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选。根据人脸识别技术原理具体实施起来的技术流程则主要包含以下四个部分，即人脸图像的采集与预处理、人脸检测、人脸特征提取、人脸识别和活体鉴别。
易泊PC端车牌识别SDK融合了车牌定位、车牌字符切分、车牌字符识别等算法，使该系统具有识别效率高、速度快、适应性强、使用方便等优势，技术处于国际先进水平。大力发展机器人、人工智能产业，巡逻机器人也被多家机器人研发厂商所研发，代替传统的人工作业人，机器人替代人公作业，更省时省力便捷高效。现今不少机器人嵌入了PC端车牌识别SDK去用于可疑车辆的巡逻抓拍！
Tesseract是一个开源的ocr引擎，可以开箱即用，项目最初由惠普实验室支持，1996年被移植到Windows上，1998年进行了C++化。在2005年Tesseract由惠普公司宣布开源。2006年到现在，都由Google公司开发。
因项目需要，调研了一下目前市面上一些开源的OCR工具，支持本地部署，非调用API，主要有PaddleOCR/CnOCR/chinese_lite OCR/EasyOCR/Tesseract/chineseocr/mmocr这几款产品。 本文主要尝试了EasyOCR/CnOCR/Tesseract/PaddleOCR这四款产品。
要说 reCAPTCHA，就要先说一说 CAPTCHA，全称是 Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart，即全自动区分计算机和人类的图灵测试，也就是通常说的 “验证码”，目的就是要把计算机和人区分开来。在互联网站上，为了防止不安全的、重复暴力的登陆密码破解等操作，需要使用验证码来将机器行为拒之门外。
github官网：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
上周，机器之心 NIPS 2017 线上分享邀请到了杜克大学温伟。温伟博士分享了两种不同的方法 TernGrad 与 SSL。这篇文章对温伟博士的分享做了回顾，同时也编译介绍了这两篇相关论文。 温伟博
智能客服机器人用于解决重复性客服问题，降低客服人员工作量和劳动强度，并且能够通过与客户的交互式多轮对话自动积累客服知识。
国内的OCR技术其实已经发展很长时间，但移动端的OCR是2013年才开始有的，因为这也需要硬件的支持，2013年随着Android和iOS系统的普及，原先在PC端的OCR软件都逐渐移植到了移动端。下面就移动端银行卡识别技术进行简单介绍。
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
手机拍照识别车牌是指通过计算机视觉、图像处理与模式识别等方法从车辆图像中提取车牌字符信息,从而确定车辆身份的技术。手机拍照识别车牌分为车牌定位、字符分割、字符识别三大部分。
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