摘要：
验证码（CAPTCHA）是防止恶意机器人自动提交表单或执行其他操作的一种有效手段。然而，在一些应用场景下，我们可能需要自动化地识别验证码。本文将介绍如何使用 Python 编程语言和 Tesseract OCR 引擎来实现验证码识别。 环境准备 安装 Tesseract OCR 首先，你需要在你的计 阅读全文
posted @ 2025-08-16 20:39
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一、背景简介 验证码识别在自动化测试、数据抓取和爬虫开发中至关重要。借助 Kotlin 的简洁语法和 Tesseract OCR 的强大文本识别能力，我们可以快速实现验证码的自动识别。 二、环境准备 2.1 安装 Tesseract OCR Tesseract 是一个开源的 OCR 引擎，可以轻松集 阅读全文
posted @ 2025-08-16 20:36
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一、背景简介 验证码识别在自动化测试、数据抓取和爬虫开发中至关重要。借助 Kotlin 的简洁语法和 Tesseract OCR 的强大文本识别能力，我们可以快速实现验证码的自动识别。 二、环境准备 2.1 安装 Tesseract OCR Tesseract 是一个开源的 OCR 引擎，可以轻松集 阅读全文
posted @ 2025-08-15 20:16
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一、简介 验证码识别是自动化测试和数据提取中的常见挑战。使用 Swift 结合 Tesseract OCR 可以在 iOS 或 macOS 应用中进行验证码自动识别。本文将介绍如何使用 Swift 和 Tesseract OCR 实现验证码识别。 更多内容访问ttocr.com或联系14364239 阅读全文
posted @ 2025-08-15 20:16
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一、简介 验证码识别是自动化测试和数据提取中常见的挑战。Ruby 作为一门灵活高效的脚本语言，结合 Tesseract OCR，可以快速完成验证码识别任务。本文将介绍如何使用 Ruby 实现验证码识别，并进行一些图像预处理操作来提升识别率。 二、环境准备 2.1 安装 Ruby 大多数系统自带 Ru 阅读全文
posted @ 2025-08-15 20:15
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验证码识别是图像文本识别领域的一个重要分支。本文提出一种结合卷积神经网络（CNN）与Transformer编码器的端到端验证码识别方法。首先通过CNN提取二维图像特征，再将其映射为一维时序特征，输入多层Transformer Encoder以捕获全局依赖关系，最后通过全连接层完成多字符预测。实验结果 阅读全文
posted @ 2025-08-14 11:18
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验证码识别是图像文本识别领域的一个重要分支。本文提出一种结合卷积神经网络（CNN）与Transformer编码器的端到端验证码识别方法。首先通过CNN提取二维图像特征，再将其映射为一维时序特征，输入多层Transformer Encoder以捕获全局依赖关系，最后通过全连接层完成多字符预测。实验结果 阅读全文
posted @ 2025-08-14 11:04
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为了提升验证码识别在复杂干扰环境下的鲁棒性，本文提出一种基于卷积神经网络（CNN）、双向长短时记忆网络（BiLSTM）与注意力机制的验证码识别方法。该方法先利用 CNN 提取空间特征，再通过 BiLSTM 建模时序信息，最后使用 Attention 模块对关键字符位置进行加权，从而实现高精度识别。 阅读全文
posted @ 2025-08-14 10:57
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为了提升验证码识别在复杂干扰环境下的鲁棒性，本文提出一种基于卷积神经网络（CNN）、双向长短时记忆网络（BiLSTM）与注意力机制的验证码识别方法。该方法先利用 CNN 提取空间特征，再通过 BiLSTM 建模时序信息，最后使用 Attention 模块对关键字符位置进行加权，从而实现高精度识别。 阅读全文
posted @ 2025-08-13 21:47
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为了提升验证码识别在复杂干扰环境下的鲁棒性，本文提出一种基于卷积神经网络（CNN）、双向长短时记忆网络（BiLSTM）与注意力机制的验证码识别方法。该方法先利用 CNN 提取空间特征，再通过 BiLSTM 建模时序信息，最后使用 Attention 模块对关键字符位置进行加权，从而实现高精度识别。 阅读全文
posted @ 2025-08-13 13:05
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