发布时间:2024-10-03作者:彭宸点击:
旋转验证码识别思路
1. 缺口定位
将旋转验证码图像分割成小块。
识别缺口所在的方块区域。
2. 旋转角度估计
通过缺口位置和图像中的其他特征(如线条、曲线)估计旋转角度。
常见的算法包括:Canny边缘检测、Hough变换。
3. 旋转图像
根据估计出的旋转角度,将图像逆时针或顺时针旋转。
4. 缺口识别
在旋转后的图像中,识别出与缺口相匹配的轮廓。
5. 校正旋转角度
使用算法(例如最小二乘法)微调旋转角度,以实现最佳的缺口匹配。
6. 验证码提取
从校正后的图像中提取验证码。
可以提高准确率的附加步骤:
图像预处理:调整图像大小、增强对比度、去除噪声。
特征提取:提取与缺口相关的特征,如梯度、纹理。
机器学习:使用机器学习算法(如CNN、SVM)对缺口位置和旋转角度进行分类。
验证码归一化:将不同大小和形状的验证码标准化为统一格式。
工具和库:
OpenCV:计算机视觉库
PyTesseract:光学字符识别库
PaddleOCR:端到端的OCR库
使用按键精灵识别旋转验证码
1. 准备工作
下载并安装按键精灵:
准备可以识别旋转验证码的OCR工具,如Tesseract OCR。
2. 创建按键精灵脚本
打开按键精灵,新建一个脚本文件。
在脚本编辑器中,添加以下代码:
BrowserCommand.Click(1, "旋转验证码图片元素的XPath");
BrowserCommand.Sleep(100);
OCRText = OCR.GetControlText(1, "旋转验证码图片元素的XPath", 10);
将“旋转验证码图片元素的XPath”替换为旋转验证码图片元素的XPath。
将“OCR.GetControlText(1, "旋转验证码图片元素的XPath", 10)”替换为获取验证码文本的OCR代码。
3. 设置OCR引擎
在按键精灵的“工具”菜单中,选择“OCR引擎设置”。
在“OCR引擎”选项卡中,选择Tesseract OCR引擎。
在“Tesseract OCR路径”选项卡中,设置Tesseract OCR的可执行文件路径。
4. 运行脚本
打开包含旋转验证码的网页。
运行按键精灵脚本。
按键精灵将自动点击旋转验证码图片元素,OCR工具将识别验证码文本。
5. 获取验证码
在脚本编辑器中,添加以下代码获取识别出的验证码文本:
```
CaptchaText = OCRText.Replace(" ", "");
```
验证码文本将存储在“CaptchaText”变量中。
完整脚本示例:
```
BrowserCommand.Click(1, "旋转验证码图片元素的XPath");
BrowserCommand.Sleep(100);
OCRText = OCR.GetControlText(1, "旋转验证码图片元素的XPath", 10);
CaptchaText = OCRText.Replace(" ", "");
```
注:
旋转验证码图片元素的XPath可以手动获取或使用XPath提取工具。
确保Tesseract OCR安装正确并已配置好。
OCR工具的识别精度可能因旋转验证码的复杂程度而异。
旋转验证码识别思路
旋转验证码是一种安全措施,用于防止机器人创建欺诈性帐户或进行其他恶意活动。它呈现一段扭曲的文本或图像,要求用户旋转它才能正确显示。
识别旋转验证码的思路:
1. 图像分割:
将旋转的图像分割成单独的字符或图像块。
2. 特征提取:
从每个字符或图像块中提取特征,例如边缘、颜色直方图或纹理模式。
3. 字符识别:
使用机器学习算法(例如卷积神经网络)来识别每个字符。
4. 图像排列:
根据识别的字符或图像块之间的相对空间关系,排列它们以形成正确的文本或图像。
5. 验证码旋转:
计算旋转验证码的旋转角度,并将图像旋转到正确的位置。
具体步骤:
1. 图像预处理:
- 调整图像大小并转换为灰度。
- 去噪以消除多余的像素。
2. 图像分割:
- 使用边缘检测算法(例如Canny)分割图像。
- 细化轮廓以生成单独的字符或图像块。
3. 特征提取:
- 计算每个字符或图像块的特征(例如边缘梯度直方图)。
- 归一化特征以确保一致性。
4. 字符识别:
- 使用训练好的机器学习模型识别每个字符。
- 对于复杂的验证码,可以使用更高级的模型,例如光学字符识别(OCR)。
5. 图像排列:
- 计算字符之间的重叠区域。
- 使用动态规划或贪婪算法排列字符以获得最高的相似性分数。
6. 验证码旋转:
- 测量排列后图像的倾斜角。
- 旋转图像以校正扭曲。
技术细节:
机器学习模型: 卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和支持向量机(SVM)是常用的机器学习模型。
特征提取方法: HOG(方向梯度直方图)、LBP(局部二进制模式)和 Gabor 滤波器是常见的特征提取方法。
图像排列算法: 匈牙利算法和 Smith-Waterman 算法是用于图像排列的常见算法。
旋转验证码识别思路
1. 图像预处理
将旋转验证码图像转换为灰度图像。
应用二值化算法,将图像转换为黑白图像。
消除图像中的噪声。
2. 分割字符
识别图像中的字符区域。
使用连通分量分析或边界框检测等算法将字符分割开来。
3. 旋转校正
计算每个字符区域的旋转角度。
应用图像旋转算法将字符旋转到垂直或水平位置。
4. 特征提取
从每个字符中提取特征,例如轮廓、像素密度或霍夫变换特征。
5. 模型训练
训练机器学习模型(如神经网络或支持向量机)来识别旋转后的字符。
使用带有标记的旋转验证码图像数据集进行训练。
6. 识别字符
将经过预处理和旋转校正的字符图像作为输入。
使用训练好的模型来识别旋转后的字符。
优化技巧
使用阈值自适应算法来改善二值化。
使用形态学运算来去除图像噪声。
探索不同的旋转校正算法。
优化模型超参数,如学习率和批次大小。
使用合成数据来扩充训练数据集。
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