首先贴一张验证码上来做案例： 第一步先通过二值化处理把干扰线去掉： from PIL import Image # 二值化处理 def two_value(): for i in range(1,5): # 打开文件夹中的图片 image=Image.open('./Img/'+str(i)+'.jpg') # 灰度图 lim=image.convert('L') # 灰度阈值设为165，低于这个值的点全部填白色 threshold=165 table=[] for j in range(256): if j<

1.项目利用Python爬虫技术，通过网络爬取验证码图片，并通过一系列的处理步骤，包括去噪和分割，以实现对验证码的识别和准确性验证。 2.项目运行环境：Python环境：需要Python 2.7配置，在Windows环境下下载Anaconda完成Python所需的配置，下载地址为https://www.anaconda.com/，也可以下载虚拟机在Linux环境下运行代码。 3.项目包括4个模块：数据爬取、去噪与分割、模型训练及保存、准确率验证。用request库爬虫抓取验证码1200张，并做好标注。图片爬取成功后进行去噪与分割。处理数据后拆分训练集和测试集，训练并保存。模型保存后，可以被重新使用，也可以移植到其他环境中使用。 4.准确率评估：测试结果精度达到99%以上。 5.项目博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/131571160

微信小程序注册完整实例，发送短信验证码，带60秒倒计时功能，无需服务器端。效果图: 代码: index.wxml <!--index.wxml--> <input placeholder='\u8bf7\u8f93\u5165\u59d3\u540d' bindinput='bindNameInput'/> <input placeholder='\u8bf7\u8f93\u5165\u624b\u673a\u53f7' bindinput='bindPhoneInput'/>

本项目演示了如何使用selenium+OpenCV破解极验的滑动/滑块验证码，本项目仅作为技术交流使用，禁止用于非法用途。

易语言EMS快递查询源码,EMS快递查询,取验证码,查询线程,线程_创建,CloseHandle

都是前端，直接打开index.html即可看到所有的：常规验证码、滑动验证码、拼图验证码、选字验证码，纯前端验证码。

python + opencv 识别滑块验证码滑块位置

C# net6不再使用Bitmap生成验证码，可以使用ImageSharp进行生成 注意：字体需要安装；字体文件需要存放在项目磁盘根目录下

直接点击AntiVCode.exe打开的是未破解的。AntiVCode破解版.exe 是破解版。启动破解版会报毒，检测过无马，怕马的请不要使用了。

keras进行验证码识别的训练样本集和测试样本集，每个验证码的名称即为验证码显示的字符