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本文介绍了python使用tensorflow深度学习识别验证码 ，分享给大家，具体如下： 除了传统的PIL包处理图片,然后用pytessert+OCR识别意外,还可以使用tessorflow训练来识
需求 4位验证码输入框： 效果图： 1. 输入框一行可输入4位数字类型的验证码； 2. 4位数字之间有间隔（包括底线）； 3. 输入框不允许有光标； 4. 底线根据输入位置显示高亮（蓝色）； 6
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 ran
最近在自己写页面，模仿思否论坛，然后写登录注册UI的时候需要一个验证码组件. 去搜一下没找到什么合适的，而且大多都是基于后端的，于是自己手写一个。 演示 分析验证码组件 分析验证码功能 随机出
话不多说，请看代码：
实现思路 是用深度遍历，对图片进行二值化处理，先找到一个黑色像素，然后对这个像素的周围8个像素进行判断，如果没有访问过，就保存起来，然后最后这个数组的最小x和最大x就是x轴上的切割位置。这种分割的方法
近几年，网页上各种新型验证码层出不穷，其中一种比较常见的是滑动验证码，比如下图这种。 本文介绍了一种使用纯前端方法寻找滑动终点并模拟滑动的方法。 我们需要三个依赖库： puppeteer 、 Res
滴水算法概述 滴水算法是一种用于分割手写粘连字符的算法，与以往的直线式地分割不同 ，它模拟水滴的滚动，通过水滴的滚动路径来分割字符，可以解决直线切割造成的过分分割问题。 引言 之前提过对于有粘连的字符
这篇文章主要介绍了Python3.7实现验证码登录方式代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 代码如下 import rando
前言 要做一个app的话，肯定会涉及到这个功能，所以就从网上找了许多前辈的资料，找到了一个最适合自己并且方便理解的实现此功能，写此日记方便未来自己复习和其他人学习 思路 在用户注册的时候，时下不少ap
