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更多内容访问ttocr.com或联系1436423940 环境准备 1.1 安装 Java 如果尚未安装 Java，可前往 Oracle 官方网站 或 Adoptium 下载最新版本的 JDK。安装完成后，运行以下命令检查版本： java -version 1.2 安装 Tesseract OCR 阅读全文
posted @ 2025-10-29 23:29
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环境准备 1.1 安装 Rust 如果尚未安装 Rust，可使用 Rust 官方安装工具 ：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 Rus 阅读全文
posted @ 2025-10-29 23:27
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环境准备 1.1 安装 Tesseract OCR 更多内容访问ttocr.com或联系1436423940 在 macOS 上可以使用 Homebrew 进行安装： brew install tesseract 安装完成后，检查 Tesseract 是否安装成功： tesseract --vers 阅读全文
posted @ 2025-10-29 23:26
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环境准备 1.1 安装 Rust 如果尚未安装 Rust，可以使用官方推荐的 rustup 进行安装： curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh 更多内容访问ttocr.com或联系1436423940 然后检查安装 阅读全文
posted @ 2025-10-28 23:27
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环境准备 1.1 安装 Swift macOS 自带 Swift，如需更新，可使用： xcode-select --install 更多内容访问ttocr.com或联系1436423940 然后检查 Swift 版本： swift --version Linux 用户可以从 Swift 官方网站 下 阅读全文
posted @ 2025-10-28 23:19
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环境准备 1.1 安装 Rust 更多内容访问ttocr.com或联系1436423940 如果尚未安装 Rust，可以使用官方推荐的 rustup 进行安装： curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh 然后检查 R 阅读全文
posted @ 2025-10-28 23:18
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在实际使用中，许多验证码会加入彩色背景、干扰纹理或曲线，使得字符与背景难以区分。这种验证码的难点在于：字符信号较弱，而背景噪声占据大量像素。本文将介绍一种基于颜色空间转换与形态学处理的识别逻辑，帮助我们提取有效字符区域。 一、问题分析 复杂背景验证码的特征： 背景可能是渐变色或带有曲线纹理； 干扰线 阅读全文
posted @ 2025-10-27 23:19
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为了进一步防止自动化程序，很多验证码会在字符上加入波浪形扭曲或旋转变形。这种验证码的难点在于：字符形状被严重改变，传统 OCR 在未经校正的情况下几乎无法识别。本文将介绍一种基于几何校正与投影分析的识别流程。 一、问题分析 扭曲验证码的主要特征： 字符整体呈波浪形弯曲，笔画不再直立； 单个字符可能有 阅读全文
posted @ 2025-10-27 23:17
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在验证码的防护设计中，随机噪声点是一种常见的干扰方式。通过在字符周围加入大量随机像素点，验证码能有效增加机器识别的难度。但对于图像处理方法来说，这类噪声并不是无法消除的。本文将介绍如何处理噪声点验证码并实现高效识别。 一、噪声点的特点 噪声点通常是随机分布的小块像素。 与目标字符相比，面积小且不成连 阅读全文
posted @ 2025-10-27 23:16
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验证码（CAPTCHA）是网络安全防护中最常见的技术之一，主要用于防止恶意程序批量请求服务。然而，随着深度学习和图像处理技术的发展，验证码的自动识别已成为人工智能领域的一个重要应用场景。本文将通过 Python 展示从验证码生成、预处理到模型训练和预测的完整实现思路。 一、验证码的特点 随机性强：字 阅读全文
posted @ 2025-10-26 23:02
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