3種實現方案
1. 編碼實現 tesseract-ocr
谷歌開源的識別工具，自己實現**編碼，投入精力大，回饋低。且平台驗證碼更換周期短，編好的**容易失效
3. 人工打碼
效率低，準確率高
這裡主要實現第二種，貼上**
#在與**同乙個目錄下建立乙個images資料夾，放一些測試驗證碼，我們就可以測試了
識別成功
", ret_data["
text"])
return ret_data["
text"]
else
:
return
none
defydm(file_path):
username = '
da_ge_da1'#
密碼 password = '
da_ge_da'#
軟體ｉｄ，開發者分成必要引數。登入開發者後台【我的軟體】獲得！
#軟體金鑰，開發者分成必要引數。登入開發者後台【我的軟體】獲得！
40d5ad41c047179fc797631e3b9c3025'#
檔案 filename = '
驗證碼型別，# 例：1004表示4位字母數字，不同型別收費不同。請準確填寫，否則影響識別率。在此查詢所有型別
codetype = 5000
#超時時間，秒
timeout = 60
#檢查
if username == '
username':
print('
請設定好相關引數再測試')
else
:
#開始識別，路徑，驗證碼型別id，超時時間（秒），識別結果
return
yundama.decode(file_path, codetype, timeout)
if__name__ == "
__main__":
#使用者名稱
username = '
da_ge_da1'#
密碼 password = '
da_ge_da'#
軟體ｉｄ，開發者分成必要引數。登入開發者後台【我的軟體】獲得！
#軟體金鑰，開發者分成必要引數。登入開發者後台【我的軟體】獲得！
40d5ad41c047179fc797631e3b9c3025'#
檔案 filename = '
驗證碼型別，# 例：1004表示4位字母數字，不同型別收費不同。請準確填寫，否則影響識別率。在此查詢所有型別
codetype = 5000
#超時時間，秒
timeout = 60
#檢查if (username == '
username'):
print ('
請設定好相關引數再測試')
else
:
#初始化
#登陸雲打碼
uid =yundama.login();
print('
uid: %s
' %uid)
#登陸雲打碼
uid =yundama.login();
print ('
uid: %s
' %uid)
#查詢餘額
balance =yundama.balance();
print ('
balance: %s
' %balance)
#開始識別，路徑，驗證碼型別id，超時時間（秒），識別結果
text = yundama.decode(filename, codetype, timeout);
驗證碼識別學習
0.在影象處理 模式識別以及計算機視覺等領域中，gabor 濾波器得到了廣泛的應用。gabor濾波器是乙個用於邊緣檢測的線性濾波器。gabor濾波器的頻率和方向表示接近人類視覺系統對於頻率和方向的表示，並且它們常備用於紋理表示和描述。在空域，乙個2維的gabor濾波器是乙個正弦平面波和高斯核函式的乘...
驗證碼 簡單驗證碼識別
這裡的驗證碼是內容非常簡單的，結構非常清晰的 這裡的驗證碼是內容非常簡單的，結構非常清晰的 這裡的驗證碼是內容非常簡單的，結構非常清晰的 興之所至之所以說簡單，我覺得是這樣的 抽了五張驗證碼扔進ps，50 透明度，長這樣 只有數字為內容 每張圖的數字都在固定位置 沒有太大的干擾因素 數字字型，形態完...
驗證碼識別
驗證碼識別過程好比人大腦的乙個識別過程 首先，我們的眼睛接收，並將這張的資訊輸送給大腦 然後，我們的大腦接收到這個資訊以後，對這個資訊作出處理 最後，將中的有效資訊提取出來再將其和大腦中儲存的資訊進行對應對比，確定對比結果。模擬驗證碼識別，大腦接受的處理過程就相當於電腦對的預處理，大腦對進行對比和確...