摘要：
一、简介 图像验证码是一种常见的安全机制，本文介绍如何使用 Go 语言构建一个识别简单字符型图像验证码的程序。核心包括图像预处理、字符切割、灰度处理，以及调用预训练的 ONNX 模型进行识别。 二、技术选型 语言：Go 1.20+ 图像处理库：github.com/disintegration/im 阅读全文
posted @ 2025-07-31 23:54
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本文探索使用百度开源的 OCR 工具库 PaddleOCR 对英文数字组合的图像验证码进行快速识别。相比传统的自训练模型方案，PaddleOCR 提供了预训练模型和高效的文本检测识别流程，使验证码识别更易于实现，特别适用于工程场景中的快速部署。 项目简介 验证码作为反爬虫与安全验证的一种形式，常见于 阅读全文
posted @ 2025-07-30 21:04
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本文介绍如何使用 Python 和 PyTorch 实现一个轻量级的卷积神经网络（CNN）模型，用于识别英文数字混合的图像验证码。通过合成数据集、搭建模型、训练和测试等步骤，实现对 5 位验证码的准确识别，过程简明，便于在实际应用中快速部署。 项目背景 验证码图像识别是深度学习应用中的经典案例，涉及 阅读全文
posted @ 2025-07-30 20:57
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传统的验证码识别系统依赖字符切割，流程复杂且对图像质量敏感。本文提出一种无需字符分割的端到端卷积神经网络（CNN）模型，直接对整个验证码图像进行识别。系统采用 PyTorch 构建，结合卷积模块与全连接输出多字符标签，具备高准确率与实时性，适用于常见英文+数字组合的验证码自动识别场景。 引言 验证码 阅读全文
posted @ 2025-07-30 20:43
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验证码识别在自动化登录、信息抽取等领域中有着广泛应用。多字符验证码由于字符连写、扭曲、遮挡等特性，增加了识别难度。本文提出一种结合字符切割与深度卷积神经网络（CNN）的验证码识别方案。系统先对验证码图像进行字符分割，再使用卷积网络逐一识别字符，最终组合成识别结果。实验结果表明，该方法在字符重叠、噪声 阅读全文
posted @ 2025-07-30 20:13
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一、项目背景 随着验证码在安全验证领域中的广泛应用，其识别系统在自动化登录、数据采集等场景扮演着重要角色。传统识别方法在面对带干扰线、扭曲和变形的验证码时识别率较低。为此，本文提出一种具有鲁棒性增强机制的 PyTorch 验证码识别模型，并在不同类型验证码上进行测试和优化。 二、系统总体设计 本系统 阅读全文
posted @ 2025-07-30 20:00
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一、研究背景 验证码识别作为深度学习在计算机视觉领域的重要应用之一，广泛用于登录认证与反爬虫机制。传统 OCR 技术在应对复杂干扰和多字符位置对齐时效果欠佳。为提升识别效率与准确率，本文设计了一种多任务学习架构，将验证码识别建模为字符位置并行分类问题。 二、系统架构概述 本项目采用 PyTorch 阅读全文
posted @ 2025-07-30 19:44
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一、引言 在数字化浪潮下，验证码作为网站防爬和防机器人机制的重要组成部分，其识别问题一直是图像处理与深度学习领域的热点。相比传统的 OCR 工具，本文提出一种基于 PyTorch 的轻量级卷积神经网络，用于处理干扰较强的字符型验证码。 二、项目目标 实现验证码图像的生成与标注自动化 更多内容访问tt 阅读全文
posted @ 2025-07-29 18:54
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一、项目背景 随着互联网安全需求的日益提升，验证码（CAPTCHA）广泛用于验证人机身份。然而，人工识别效率低下，催生了基于机器学习和深度学习的自动识别方法。本文设计并实现了一个基于卷积神经网络（CNN）的验证码识别系统，能够高效处理扭曲字符、多干扰线的复杂图像。 二、验证码特征说明 类型：4位字符 阅读全文
posted @ 2025-07-29 11:41
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一、项目背景 随着互联网安全需求的日益提升，验证码（CAPTCHA）广泛用于验证人机身份。然而，人工识别效率低下，催生了基于机器学习和深度学习的自动识别方法。本文设计并实现了一个基于卷积神经网络（CNN）的验证码识别系统，能够高效处理扭曲字符、多干扰线的复杂图像。 二、验证码特征说明 类型：4位字符 阅读全文
posted @ 2025-07-29 11:32
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