摘要：
一、准备环境 安装 Python 和 pip 确保你已安装 Python 3（推荐 3.8+），可以使用以下命令检查： python --version 2. 安装必要依赖 打开终端（或 CMD）并执行： pip install easyocr opencv-python EasyOCR 会自动下载 阅读全文
posted @ 2025-05-11 12:36
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一、环境准备 安装 Go 访问官方地址 https://golang.org/dl/ 下载并安装 Go。 安装 Tesseract OCR 你需要在系统中安装 Tesseract： macOS: brew install tesseract Ubuntu: sudo apt install tess 阅读全文
posted @ 2025-05-11 12:31
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一、环境准备 安装 Node.js 访问 https://nodejs.org/ 下载并安装最新版本的 Node.js。 创建项目 打开终端（Terminal）并执行： mkdir captcha-ocr cd captcha-ocr npm init -y 3. 安装依赖 npm install 阅读全文
posted @ 2025-05-10 13:50
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一、开发环境准备 安装 Visual Studio 你可以使用 Visual Studio Community 版本，选择“.NET 桌面开发”工作负载。 创建项目 新建一个“控制台应用程序（.NET 6 或 .NET Framework）”项目 项目命名如：CaptchaOCR 安装依赖包 打开“ 阅读全文
posted @ 2025-05-10 13:44
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一、安装环境 安装 Python 确保你已安装 Python 3.7 及以上版本。 安装依赖库 使用 pip 安装以下依赖： pip install easyocr opencv-python pillow 二、识别验证码图像 保存验证码图像为 captcha.png，然后新建 recognize_ 阅读全文
posted @ 2025-05-10 13:27
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一、环境准备 安装 Go 访问 https://golang.org/dl/ 下载并安装适合你系统的 Go 语言环境。 安装 Tesseract 确保系统已安装 Tesseract OCR： macOS: brew install tesseract 更多内容访问ttocr.com或联系143642 阅读全文
posted @ 2025-05-10 13:25
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本篇教程将展示如何： 用 Go 生成图像验证码 将验证码图片发送给 Python 识别服务 获取识别结果并输出 我们实现的是一个轻量验证码识别系统，适合用于学习验证码生成、图像处理、语言间协作。 一、使用 Go 生成验证码图像 我们使用 github.com/mojocn/base64Captcha 阅读全文
posted @ 2025-05-10 13:15
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准备工作 安装 Tesseract OCR（支持命令行识别） sudo apt-get install tesseract-ocr 安装 Go Tesseract binding（我们用 github.com/otiai10/gosseract） go get github.com/otiai10/ 阅读全文
posted @ 2025-05-10 12:43
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摘要：
验证码是很多网站验证机制中的关键环节，识别图像验证码是一个典型的图像分类与序列预测任务。本文将介绍如何利用 PyTorch 实现一个从数据生成到模型预测的验证码识别系统。 步骤一：准备工作 安装项目所需的基础库： pip install torch torchvision pillow captch 阅读全文
posted @ 2025-05-09 18:36
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摘要：
本教程介绍如何使用 PyTorch 框架从零构建一个图像验证码识别模型，包括数据生成、模型设计、训练和预测等全过程。 1 安装依赖 首先确保环境中安装以下依赖库： pip install torch torchvision pillow captcha numpy 2 生成验证码图片数据 通过 ca 阅读全文
posted @ 2025-05-09 18:31
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