写爬虫有一个绕不过去的问题就是验证码，现在验证码分类大概有4种： 图像类 滑动类 点击类 语音类 今天先来看看图像类，这类验证码大多是数字、字母的组合，国内也有使用汉字的。在这个基础上增加噪点、干扰线、变形、重叠、不同字体颜色等方法来增加识别难度。 相应的，验证码识别大体可以分为下面几个步骤： 灰度处理 增加对比度(可选) 二值化 降噪 倾斜校正分割字符 建立训练库 识别 由于是实验性质的，文中用到的验证码均为程序生成而不是批量下载真实的网站验证码，这样做的好处就是可以有大量的知道明确结果的数据集。 当需要真实环境下需要获取数据时，可以使用结合各个

默认使用jdk1.8编译 在最新版的burp2.x中jdk为1x,会导致插件不可用,,使用jdk8编译到不行，请下载jdk16版本试试,若还不行，请自行下载源码使用当前电脑的jdk1x进行编译,谢谢。 爆破时，记得把线程设置为1。 新增支持从验证码返回包中获取内容填充到请求包中（该功能可以支持uuid验证码格式以及其他类似模式） 如果下载我打包好的环境的，请替换掉对应的server.py脚本，本次更新有涉及到该脚本的更新。 验证码识别 burp插件 支持验证码返回包为json格式

很多人都有过在网页输入框书写验证码的经历，但是现在有一种平台能够进行验证码的自动识别并且自动进行输入操作

基于深度强化学习的图片克隆生成

主要介绍了Python基于内置库pytesseract实现图片验证码识别功能,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

python毕业设计基于深度学习卷积神经网络的网站验证码识别研究与实现项目源码+全部数据.zip这是本科毕业设计的课题，“基于深度学习的网站验证码识别研究与实现”。主要是利用卷积神经网络，基于TensorFlow平台，构建了三层卷积两层全联接模型，训练出的一个准确率为91.3%的识别模型。再基于Django构建登陆系统，使用selenium实现自动测试，完成验证码从识别到自动登录的全过程。 python毕业设计基于深度学习卷积神经网络的网站验证码识别研究与实现项目源码+全部数据.zip这是本科毕业设计的课题，“基于深度学习的网站验证码识别研究与实现”。主要是利用卷积神经网络，基于TensorFlow平台，构建了三层卷积两层全联接模型，训练出的一个准确率为91.3%的识别模型。再基于Django构建登陆系统，使用selenium实现自动测试，完成验证码从识别到自动登录的全过程。 基于深度学习卷积神经网络的网站验证码识别研究与实现项目全部数据.zip 基于深度学习卷积神经网络的网站验证码识别研究与实现项目全部数据.zip 基于深度学习卷积神经网络的网站验证码识别研究与实现项目全部数据.zi

简易使用说明： 1、把光标点进“图片左上角坐标”中，鼠标指针移到要识别的图片左上角，按下F6；同样方法获取验证码图片的右下角坐标。 2、把光标点进“填写结果的坐标”中，鼠标指针移要填写验证码的框的位置，按下F6； 3、现在，软件已经可以自动截图识别和填写了。如需更多功能可以学习以下高级功能的用法。 高级功能使用说明： 1、辅助功能： a、窗口句柄为要识别的图片所处的程序窗口。指定窗口后，可以后台截图（即可以被其他窗口覆盖，部分窗口还可以最小化）。不指定窗口时，全屏取图。部分程序如微信浏览器、QQ聊天窗口使用句柄后取图不正常，所以只能用全屏取图。 b、先判断坐标和颜色值的作用是当某个坐标点的颜色与设置的值相同时软件才开始识别和填写。（即当出现验证码时才开始去识别和填写） c、流程完成后延时的作用是为了不要太过频繁的去判断是否要截图，以减少资源占用。 d、识别结果为负数时一般情况是坐标设置错误，或是取图出现其他干扰没有取图成功。 e、如遇不能识别或是识别率低的情况，请及时与软件作者联系以获取新的版本。 2、高级功能： a、识别方式：我们可以采用多种识别方式，如果方式1识别率低可以尝试调到2

captchas_extract_recongnize 4位字母数字混合的验证码识别（可以扩展识别位数）

python安装包-验证码识别（图片识别）包muggle-ocr的安装文件，可以直接使用pip安装。 下载之后解压缩，然后使用命令“pip install muggle-ocr-1.0.3.tar.gz -i https://pypi.douban.com/simple”，因为使用豆瓣下载TensorFlow较快，所以此处使用的豆瓣镜像。 也可在“https://blog.csdn.net/fendouwhy/article/details/126957008”文章中使用百度网盘下载。

场景描述：企业经常组织摇号抽奖的活动，需要随机生成中奖名单。开发一个摇号抽 奖机器人。 操作步骤： 1. 从excel表中读取参加抽奖的人员姓名及数量，并以exce中的人员信息顺序为人 员编号； 2. 输入中奖人员数量； 3. 随机抽取中奖人员的编号； 4. 依次将中奖人员的编号转化为中奖人员姓名； 5. 弹出所有中奖人员姓名。