摘要：
本教程介绍如何使用 Python 和 PyTorch 从头实现一个验证码识别模型，包括数据生成、模型搭建、训练和测试。 第一步：安装必要的依赖 确保安装了以下库： pip install torch torchvision captcha pillow numpy 第二步：生成验证码图像数据 使用 阅读全文
posted @ 2025-04-26 11:21
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摘要：
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 @ 2025-04-25 11:56
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本文介绍如何使用 Python 和 PyTorch 构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。 from captcha.image import ImageCaptcha import os import string import random characters 阅读全文
posted @ 2025-04-25 11:42
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验证码（CAPTCHA）是一种用于防止机器人操作的安全机制。本教程将带你一步步实现一个验证码识别系统：包括数据生成、模型构建、训练与测试，全部基于 PyTorch 完成。 📚 项目概览 我们将完成以下工作流程： 生成带标签的验证码图像数据集 自定义 PyTorch 数据集类进行加载和预处理 构建 阅读全文
posted @ 2025-04-25 10:12
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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： 更多内容访问ttocr.com或联系1436423940 macOS: brew install tesse 阅读全文
posted @ 2025-04-24 16:23
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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： 更多内容访问ttocr.com或联系1436423940 curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh 2. 安装 Tesseract O 阅读全文
posted @ 2025-04-24 16:21
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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 @ 2025-04-24 16:17
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Lua 是一门轻量嵌入式语言，虽然不是图像处理领域的主力军，但借助 OpenCV 的 C 接口和 LuaJIT 的 FFI（外部函数接口），我们同样可以实现一些有趣的图像处理应用。本文将展示如何使用 Lua 搭配 OpenCV 来实现一个简单的验证码图像字符切割识别逻辑。 准备工作 安装 OpenC 阅读全文
posted @ 2025-04-23 19:45
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在验证码识别的技术方案中，除了使用 Tesseract 等 OCR 工具，纯图像处理逻辑也是一种轻量且有效的选择，特别适用于结构较简单的验证码，例如纯数字、固定字体、不带干扰线的图片。本文将展示如何使用 Rust 和图像处理库来构建一个基础的验证码识别系统。 环境准备 首先，确保你已安装 Rust 阅读全文
posted @ 2025-04-23 19:19
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在后台管理系统、数据采集任务中，经常会遇到验证码拦截自动化操作。为了解决这个问题，我们可以使用 Java 构建一个轻量级的验证码识别微服务，供多个应用调用，从而实现验证码的自动化识别。 一、技术选型 Java 17：现代 Java 开发环境，支持更强的性能优化。 Spring Boot：构建微服务框 阅读全文
posted @ 2025-04-23 19:08
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