摘要：
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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摘要：
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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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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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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本教程介绍如何使用 PyTorch 实现一个完整的图像验证码识别流程，包括数据生成、模型设计、训练与预测。 安装依赖 pip install torch torchvision pillow captcha numpy 2. 生成验证码图片数据 使用 captcha 库生成合成验证码图片。 from 阅读全文
posted @ 2025-05-09 18:11
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本例从头实现一个验证码识别流程，涵盖数据生成、模型搭建、训练与预测，适合入门实践。 一、安装必要库 pip install torch torchvision pillow captcha numpy 二、生成验证码数据 from captcha.image import ImageCaptcha 阅读全文
posted @ 2025-05-09 17:05
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本教程介绍如何使用 Python 和 PyTorch 从零实现一个图像验证码识别模型，适合初学者快速上手。 第一步：安装依赖 pip install torch torchvision pillow captcha 第二步：生成验证码图片ttocr.com或1436423940 from captc 阅读全文
posted @ 2025-05-09 16:48
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本教程展示如何使用 PyTorch 搭建一个完整的图像验证码识别系统，包括数据生成、模型设计、训练和预测。 第一步：安装所需库 pip install torch torchvision pillow captcha numpy 第二步：生成验证码图像数据 from captcha.image im 阅读全文
posted @ 2025-05-09 15:56
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一、简介 Tesseract.js 是一个使用 WebAssembly 封装的 OCR 引擎，可在浏览器和 Node.js 环境下使用。它不依赖本地安装的 Tesseract，跨平台、部署方便。 二、环境准备 初始化项目 mkdir captcha-ocr-node cd captcha-ocr-n 阅读全文
posted @ 2025-05-08 22:51
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一、准备工作 安装 Rust 如果尚未安装 Rust，请使用官方推荐的方式安装： curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh 2. 安装 Tesseract OCR 确保你已在系统中安装了 Tesseract OCR： 阅读全文
posted @ 2025-05-08 22:50
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