摘要：
本教程介绍如何使用 Java 和开源深度学习框架 DL4J 构建一个图像验证码识别模型，从数据准备到模型训练与测试，完整实现全过程。 环境准备 首先配置 Maven 工程，添加 DL4J 和 ND4J 的依赖： org.deeplearning4j deeplearning4j-core 1.0.0 阅读全文
posted @ 2025-05-26 18:23
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本文介绍如何使用 Go 语言结合 OCR 引擎 Tesseract，快速搭建一个图像验证码识别系统，适用于不含干扰线或畸变较小的验证码场景。 准备工作 安装 Tesseract OCR 在本地安装 Tesseract： Ubuntu: sudo apt update sudo apt install 阅读全文
posted @ 2025-05-26 17:49
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环境准备 1.1 安装 Tesseract OCR 在 macOS 上，可以使用 Homebrew 安装： brew install tesseract 安装完成后，检查版本： tesseract --version 1.2 创建 Swift 项目 使用 Swift Package Manager 阅读全文
posted @ 2025-05-25 22:51
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环境准备 1.1 安装 Rust Rust 可以通过官方工具 rustup 安装： 更多内容访问ttocr.com或联系1436423940 curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh 安装完成后，检查版本： rust 阅读全文
posted @ 2025-05-25 22:49
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环境准备 1.1 安装 Xcode 和 Swift 确保你的 macOS 设备上安装了 Xcode： xcode-select --install 检查 Swift 版本： swift --version 1.2 安装 Tesseract OCR 使用 Homebrew 安装 Tesseract： 阅读全文
posted @ 2025-05-25 22:45
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环境准备 1.1 安装 Rust 如果尚未安装 Rust，可以使用 Rust 官方安装工具 rustup： curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh 然后检查 Rust 版本： rustc --version 1.2 阅读全文
posted @ 2025-05-25 22:44
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环境准备 1.1 安装 Xcode 和 Homebrew 如果你使用的是 macOS，建议使用 Xcode 进行开发，并通过 Homebrew 安装 Tesseract： xcode-select --install brew install tesseract 检查 Tesseract 是否安装成 阅读全文
posted @ 2025-05-25 22:42
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Rust 以其内存安全和高性能著称，近年来在系统级开发和图像处理领域也逐渐崭露头角。虽然生态尚不如 Python 丰富，但结合 image 和 tesseract 等库，我们仍能搭建起一套简洁高效的图像识别流程。 一、准备工作 我们将用到以下 Rust 库： image：基础图像处理功能（加载、保存 阅读全文
posted @ 2025-05-25 22:35
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一、项目搭建与配置 1.1 项目初始化 bash 创建项目目录 mkdir captcha-recognizer cd captcha-recognizer 初始化Go模块 go mod init github.com/yourname/captcha-recognizer 更多内容访问ttocr. 阅读全文
posted @ 2025-05-24 12:42
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一、系统设计 1.1 架构概述 输入层 → 预处理 → 分割 → 特征提取 → 分类 → 输出层 1.2 核心组件 图像处理模块 字符分割引擎 特征提取器 分类器模块 结果处理器 二、核心实现 2.1 图像预处理优化版 go更多内容访问ttocr.com或联系1436423940 // prepro 阅读全文
posted @ 2025-05-24 12:03
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