Ⅰ 圖片驗證碼識別軟體有哪些
這個需要or軟體裡面的源代碼，開發者可以利用圖片上的文件直接轉化為文本的方式進行開發。軟體目前不是很多，涉及到版權以及需要付費才可以使用，所以一直空缺了一塊。
Ⅱ 如何利用Python做簡單的驗證碼識別
1摘要
驗證碼是目前互聯網上非常常見也是非常重要的一個事物，充當著很多系統的防火牆功能，但是隨時OCR技術的發展，驗證碼暴露出來的安全問題也越來越嚴峻。本文介紹了一套字元驗證碼識別的完整流程，對於驗證碼安全和OCR識別技術都有一定的借鑒意義。
然後經過了一年的時間，筆者又研究和get到了一種更強大的基於CNN卷積神經網路的直接端到端的驗證識別技術（文章不是我的，然後我把源碼整理了下，介紹和源碼在這裡面）：
基於python語言的tensorflow的『端到端』的字元型驗證碼識別源碼整理(github源碼分享)
2關鍵詞
關鍵詞：安全,字元圖片,驗證碼識別,OCR,Python,SVM,PIL
3免責聲明
本文研究所用素材來自於某舊Web框架的網站完全對外公開的公共圖片資源。
本文只做了該網站對外公開的公共圖片資源進行了爬取，並未越權做任何多餘操作。
本文在書寫相關報告的時候已經隱去漏洞網站的身份信息。
本文作者已經通知網站相關人員此系統漏洞，並積極向新系統轉移。
本報告的主要目的也僅是用於OCR交流學習和引起大家對驗證安全的警覺。
4引言
關於驗證碼的非技術部分的介紹，可以參考以前寫的一篇科普類的文章：
互聯網安全防火牆（1）--網路驗證碼的科普
裡面對驗證碼的種類，使用場景，作用，主要的識別技術等等進行了講解，然而並沒有涉及到任何技術內容。本章內容則作為它的技術補充來給出相應的識別的解決方案，讓讀者對驗證碼的功能及安全性問題有更深刻的認識。
5基本工具
要達到本文的目的，只需要簡單的編程知識即可，因為現在的機器學習領域的蓬勃發展，已經有很多封裝好的開源解決方案來進行機器學習。普通程序員已經不需要了解復雜的數學原理，即可以實現對這些工具的應用了。
主要開發環境：
python3.5
python SDK版本
PIL
圖片處理庫
libsvm
開源的svm機器學習庫
准備原始圖片素材
圖片預處理
圖片字元切割
圖片尺寸歸一化
圖片字元標記
字元圖片特徵提取
生成特徵和標記對應的訓練數據集
訓練特徵標記數據生成識別模型
使用識別模型預測新的未知圖片集
達到根據「圖片」就能返回識別正確的字元集的目標
- def get_feature(img): """
- 獲取指定圖片的特徵值,
- 1. 按照每排的像素點,高度為10,則有10個維度,然後為6列,總共16個維度
- :param img_path:
- :return:一個維度為10（高度）的列表 """
- width, height = img.size
- pixel_cnt_list = []
- height = 10 for y in range(height):
- pix_cnt_x = 0 for x in range(width): if img.getpixel((x, y)) == 0: # 黑色點
- pix_cnt_x += 1
- pixel_cnt_list.append(pix_cnt_x) for x in range(width):
- pix_cnt_y = 0 for y in range(height): if img.getpixel((x, y)) == 0: # 黑色點
- pix_cnt_y += 1
- pixel_cnt_list.append(pix_cnt_y) return pixel_cnt_list
關於環境的安裝，不是本文的重點，故略去。
6基本流程
一般情況下，對於字元型驗證碼的識別流程如下：
7素材准備
7.1素材選擇
由於本文是以初級的學習研究目的為主，要求「有代表性，但又不會太難」，所以就直接在網上找個比較有代表性的簡單的字元型驗證碼（感覺像在找漏洞一樣）。
最後在一個比較舊的網站（估計是幾十年前的網站框架）找到了這個驗證碼圖片。
原始圖：
然後就將圖片素材特徵化，按照libSVM指定的格式生成一組帶特徵值和標記值的向量文
Ⅲ 有誰用過市面上的驗證碼識別軟體
有一家叫無憂識別系統的，開價5000大洋，只包一年升級，支付寶直付，不支持擔保交易。(好象做識別碼的都是先給錢的)
軟體最新版本是2.5，和亦思的比起來，有一定的優勢，功能更強，濾鏡更多，識別率也很高，如網易郵箱的識別碼，輕易能達到70-80%，而亦思的號稱50%，實際是至多隻有30%，而且製作特痛苦，特麻煩，准確率特低，要求不高的話，還只能將就著用。
但在分割難度較高的驗證碼圖片方面，好象不如亦思的高級分割(亦思的毛病是濾鏡沒設置好就容易跳出)，挺復雜，不好操作，而且軟體也有BUG，有些會報錯，對付強大的也不理想，如QQ，淘寶。
所以建議有錢的話，兩個都買，錢不多的話最好買便宜的先試試，不過要小心，淘寶上的2.6版本文件不全。
Ⅳ 有驗證碼識別軟體嗎，
答題吧打碼平台可以，就是進行識別出來圖片上的驗證碼。根據圖片中的題目進行驗證碼的解答。又可以稱作驗證碼自動識別，答題打碼，遠程代答。針對不同的項目有不一樣的稱呼，但是最本質就是對一些圖片上的字母，數字等進行輸入，用來區別人和計算機。
一直用的答題吧打碼平台，准確率很高，主要是穩定。
Ⅳ 圖片驗證碼可以用軟體自動識別
看具體圖片
大多數可以識別
圖片上干擾元素越多
圖片為動圖等 都會降低識別效率。
理論上來說，任何圖片 都可以自動識別。
Ⅵ 有沒有哪款搶票軟體可以自動識別圖片驗證碼的
目前12306的驗證碼是無法被搶票軟體識別
的，搶票軟體只能在刷出余票的時候提示你有餘票，至於具體下單，支付，輸入驗證碼這些都是需要人工來操作的。
Ⅶ 圖片驗證碼識別打碼平台哪個好
總是看見不少的人在網上問哪個好，哪個壞，實際上這些真的就存在嗎？每個人的感覺不同也許你覺得好的別人覺得不好，俗話說人是一個獨特的個體，有些時候真不能混為一談。
圖片驗證碼識別這個在互聯網上已經出現很久了，你可以去查詢看看，一些優秀的類似於答題吧打碼平台還是不少的，世上無難事只怕有心人，與君共勉，加油。
Ⅷ 滑動驗證碼識別平台哪個好
滑動驗證碼識別這樣的平台，要看你要用哪種使用方法了。不過關鍵是要有一個好的平台
看一個平台好不好用，主要從以下兩點來判斷：
1.平台驗證碼的識別准確率
2.驗證碼識別的速度。
任何平台都可以實現自動識別驗證碼的。只需接入答題吧 打碼平台
1、識別程序以dll的方式提供使用，通過簡單的函數調用即可識別復雜的驗證碼圖片。
2、自動識別； 智能處理各種背景、邊框、干擾等；
3、識別率達80%-100%（指不太復雜的驗證碼），正確率高，本地圖片識別速度一般0.1秒以內，安全可靠。
根據搜索結果 答題吧 打碼平台目前很多人都在用
答題吧打碼是一種全自動識別驗證碼軟體的簡稱；
又稱遠程答題，全自動驗證碼識別平台
Ⅸ 可以推薦一種自動驗證碼識別軟體嗎
可以自動驗證碼識別軟體在國內只有很少
目前我就發現一款自動識別的平台。能夠輔助打碼。能夠快速的將驗證碼識別；還有就是跟軟體開發者進行對接的，給一些小軟體進行驗證碼的自動識別和自動輸入。就是這款 答題吧打碼平台
這款打碼平台非常不錯，不過我說好沒有用，你要去試試才知道是不是你想要的那種
打碼平台的准確率：行業內沒有統一的標准，但是作為用戶來說准確率越搞越好。
識別速度：識別速度必須要快，否則影響工作效率以及下一步操作。
不同之處：驗證碼識別平台日間收費與晚間收費完全不同，所以需注意。
使用時間：平台二十四小時皆可使用。
Ⅹ 求簡單驗證碼識別軟體，不是人工打那種
知道一個免費的驗證碼識別組件，適用於不很復雜的驗證碼
你可以試一下，反正我用著還可以，省了很多時間，主要還免費
可以網路一下 ocrking 或下面的圖片是在線驗證碼識別測試