1.环境 python3.7 selenium webdriver PIL Image 2.下面demo是截取“去哪儿”官网的验证码 # -*- coding=utf-8 -*- # CodeDemo.py # PyCharm Slade 2019/7/20 # import selenium,os from selenium import webdriver from PIL import Image def aucthcode(coderddr): """ 传参验证码的Xpath 页面全图为'code.png' 命名这个你们开心就好 验证

Android短信验证码功能，供大家参考，具体内容如下 1、参考资料 Mob网站：http://www.mob.com/ Mob在Github上的例子：https://github.com/MobClub/SMSSDK-for-Android 教程：Mob短信验证的具体使用 教程的源代码：  http://git.oschina.net/lizhanqi/MobSMSDemo Dialog教程：Android Dialog对话框 定时器教程：Android 实现定时器的四种方式  2、前期准备 （1）Mob网站上下载SMS对应的SDK，解压出来为图1，打开图1，将其中的文件拷贝到as项目中的

（免积分获取资源：点开本人的主页，点击“查看详细资料”，添加好友获取源码文件（如果有问题同样可以通过这里问），本人承诺无特殊情况，三小时内将无条件提供源码（所谓特殊情况仅指时间上的，毕竟挂上去的是我的副号，获取信息可能不及时，见谅）） 关联文章：https://blog.csdn.net/weixin_61864411/article/details/128637695 JavaWeb登录注册系统/界面 有邮箱验证码； 通过MySQL数据库连接； 附有详细注释； 可作结课作业，可用于学习，可接入其他主系统。

自用的软件 难得更新了 开源下载 有兴趣的可以下载研究研究

动态链接库版：http://dll.uuwise.com/index.php?n=ApiDoc.DLLdownLoad PS：此页面包含C++专用静态链接库lib文件以及头文件。 COM版：http://com.uuwise.com/index.php?n=ApiDoc.DLLdownLoad 相关函数说明：http://www.uudama.com/process.html 优优云验证码识别答题平台官方网站：http://www.uudama.com/ 最近两版更新日志： 1.1.0.8 优化了日志记录功能 去除了gif创建相关的功能 启用代理服务器功能 如何启用代理服务器功能: 修改UUWiseHelper.dll同目录下的配置文件UUExtConfig.ini(如果没有，就创建一个),添加如下内容: [Proxy] Server=3 //目前有4组备用服务器，分别为1、2、3、4 // 3：郑州联通服务器 保存关闭配置文件之后，重启您的软件。 1.1.0.7增加了日志记录功能 如何启用日志记录功能： 1、在DLL同一个目录里面创建一个名称为UUExtConfig.ini的文件 2、在文件里面输入如下内容: [Debug] LogLevel = 1 注：LogLevel 置成1就会记录日志，设置成0不记录，日志记录级别2、3正在开发中 更多更新日志请去优优云官网查看。

之前发布的动态链接库版的DEMO，此为COM版。 相关函数说明：http://www.uudama.com/process.html 源码页面：http://com.uuwise.com/index.php?n=ApiDoc.CC 优优云验证码识别：http://www.uudama.com/

大致介绍　　 在python爬虫爬取某些网站的验证码的时候可能会遇到验证码识别的问题，现在的验证码大多分为四类： 　　　　1、计算验证码  　　      2、滑块验证码 　　　　3、识图验证码 　　　　4、语音验证码 　　这篇博客主要写的就是识图验证码，识别的是简单的验证码，要想让识别率更高，识别的更加准确就需要花很多的精力去训练自己的字体库。 　　识别验证码通常是这几个步骤： 　　　　1、灰度处理 　　　　2、二值化 　　　　3、去除边框（如果有的话） 　　　　4、降噪 　　　　5、切割字符或者倾斜度矫正 　　　　6、训练字体库 　　　　7、识别 　　这6个步骤中前三个步骤是基本的，4或者

定义图片的width、定义图片的height、定义图片上显示验证码的个数 创建字体，字体的大小应该根据图片的高度来定 产生随机的颜色分量来构造颜色值，这样输出的每位数字的颜色值都将不同。 随机产生40条干扰线，使图象中的认证码不易被其它程序探测到 随机产生的颜色将验证码绘制到图像中 四位数字的验证码保存到Session中 将图像输出到Servlet输出流中

本设计为基于Hu不变矩的方法，平台是MATLAB，对验证码进行去噪，得到定位，切割，识别。戴GUI界面。需进行一定拓展。

基于CNN训练的一套 "端到端" 的验证码识别模型，使用深度学习+训练数据+大量计算力，纯数字识别率高达 99.99%，数字+字母识别率 96%