識別圖片驗證碼軟體

⑴ 打碼軟體是什麼，可信嗎

不知道你說的是不是這種，據我理解有這樣一種打碼
軟體
:就是會在
屏幕
上顯示出
驗證碼
的圖片，然後你按照驗證碼輸入對應的
字元
，每完成一個就會給你一點點錢。
為什麼能賺到錢呢?這是有一個產業鏈的:
(1)
首選有群發機或者自動登錄機器人，可以幫別人做廣告宣傳，自動在各種論壇上發貼;或者自動注冊某個網站的業務;
(2)
後來，很多網站為了防止自動登錄機或者自動
注冊機
，都會有一個圖片形式的驗證碼，要求用戶輸入，其理論是--只有人才知道圖片的內容，機器是不知道的;
(3)
接著，人工智慧的引入，讓自動登錄機或者注冊機擁有了識別圖片中的字元的能力，這些軟體可以智能識別驗證碼圖片的內容了;
(4)
或者你現在會發現，驗證碼圖片是越來越難識別了，為什麼?就是為了防止機器識別，驗證碼圖片增加了很多干擾像素。這樣，人識別都有一定的困難，機器識別就更是難上加難了;
(5)
於是，自己注冊機或者自己登錄機軟體的開發者就想到了這點，不讓程序去識別了，讓人去識別。他們可以在網上用非常低的價格招募一批人(打碼人)代替自動機軟體去識別驗證碼。
工作流程是這樣的:
a)
打碼人使用打碼軟體登錄打碼服務系統;
b)
當自動注冊機軟體檢測到目標網站要求輸入驗證碼後，就會在所有在將驗證碼圖片通過打碼服務系統找到一個合適的打碼人，然後將圖片傳到打碼軟體上;
c)
打碼人根據驗證圖片的內容輸入驗證碼，然後傳回給自動注冊機軟體，從而實現了對目標網站的注冊過程;
這就形成這樣一個產生鏈:
自動注冊機用戶(通常是想大量發布某種信息的人)--(給錢)-->自動注冊機軟體開發商---(分一部分錢)--->用打碼軟體打碼的人。

⑵ 如何利用Python做簡單的驗證碼識別

1摘要

驗證碼是目前互聯網上非常常見也是非常重要的一個事物，充當著很多系統的防火牆功能，但是隨時OCR技術的發展，驗證碼暴露出來的安全問題也越來越嚴峻。本文介紹了一套字元驗證碼識別的完整流程，對於驗證碼安全和OCR識別技術都有一定的借鑒意義。

然後經過了一年的時間，筆者又研究和get到了一種更強大的基於CNN卷積神經網路的直接端到端的驗證識別技術（文章不是我的，然後我把源碼整理了下，介紹和源碼在這裡面）：

基於python語言的tensorflow的『端到端』的字元型驗證碼識別源碼整理(github源碼分享)

2關鍵詞

關鍵詞：安全,字元圖片,驗證碼識別,OCR,Python,SVM,PIL

3免責聲明

本文研究所用素材來自於某舊Web框架的網站完全對外公開的公共圖片資源。

本文只做了該網站對外公開的公共圖片資源進行了爬取，並未越權做任何多餘操作。

本文在書寫相關報告的時候已經隱去漏洞網站的身份信息。

本文作者已經通知網站相關人員此系統漏洞，並積極向新系統轉移。

本報告的主要目的也僅是用於OCR交流學習和引起大家對驗證安全的警覺。

4引言

關於驗證碼的非技術部分的介紹，可以參考以前寫的一篇科普類的文章：

互聯網安全防火牆（1）--網路驗證碼的科普

裡面對驗證碼的種類，使用場景，作用，主要的識別技術等等進行了講解，然而並沒有涉及到任何技術內容。本章內容則作為它的技術補充來給出相應的識別的解決方案，讓讀者對驗證碼的功能及安全性問題有更深刻的認識。

5基本工具

要達到本文的目的，只需要簡單的編程知識即可，因為現在的機器學習領域的蓬勃發展，已經有很多封裝好的開源解決方案來進行機器學習。普通程序員已經不需要了解復雜的數學原理，即可以實現對這些工具的應用了。

主要開發環境：

• python3.5

• python SDK版本

• PIL

• 圖片處理庫

• libsvm

• 開源的svm機器學習庫

關於環境的安裝，不是本文的重點，故略去。

6基本流程

一般情況下，對於字元型驗證碼的識別流程如下：

• 准備原始圖片素材

• 圖片預處理

• 圖片字元切割

• 圖片尺寸歸一化

• 圖片字元標記

• 字元圖片特徵提取

• 生成特徵和標記對應的訓練數據集

• 訓練特徵標記數據生成識別模型

• 使用識別模型預測新的未知圖片集

• 達到根據「圖片」就能返回識別正確的字元集的目標

7素材准備

7.1素材選擇

由於本文是以初級的學習研究目的為主，要求「有代表性，但又不會太難」，所以就直接在網上找個比較有代表性的簡單的字元型驗證碼（感覺像在找漏洞一樣）。

最後在一個比較舊的網站（估計是幾十年前的網站框架）找到了這個驗證碼圖片。

原始圖：



• def get_feature(img): """


• 獲取指定圖片的特徵值,


• 1. 按照每排的像素點,高度為10,則有10個維度,然後為6列,總共16個維度


• :param img_path:


• :return:一個維度為10（高度）的列表 """



• width, height = img.size



• pixel_cnt_list = []


• height = 10 for y in range(height):


• pix_cnt_x = 0 for x in range(width): if img.getpixel((x, y)) == 0: # 黑色點


• pix_cnt_x += 1



• pixel_cnt_list.append(pix_cnt_x) for x in range(width):


• pix_cnt_y = 0 for y in range(height): if img.getpixel((x, y)) == 0: # 黑色點


• pix_cnt_y += 1



• pixel_cnt_list.append(pix_cnt_y) return pixel_cnt_list



然後就將圖片素材特徵化，按照libSVM指定的格式生成一組帶特徵值和標記值的向量文

⑶ 可以推薦一種自動驗證碼識別軟體嗎

可以自動驗證碼識別軟體在國內只有很少

目前我就發現一款自動識別的平台。能夠輔助打碼。能夠快速的將驗證碼識別；還有就是跟軟體開發者進行對接的，給一些小軟體進行驗證碼的自動識別和自動輸入。就是這款 答題吧打碼平台

這款打碼平台非常不錯，不過我說好沒有用，你要去試試才知道是不是你想要的那種

打碼平台的准確率：行業內沒有統一的標准，但是作為用戶來說准確率越搞越好。

識別速度：識別速度必須要快，否則影響工作效率以及下一步操作。

不同之處：驗證碼識別平台日間收費與晚間收費完全不同，所以需注意。

使用時間：平台二十四小時皆可使用。

⑷ 圖片驗證碼識別打碼平台哪個好

總是看見不少的人在網上問哪個好，哪個壞，實際上這些真的就存在嗎？每個人的感覺不同也許你覺得好的別人覺得不好，俗話說人是一個獨特的個體，有些時候真不能混為一談。

圖片驗證碼識別這個在互聯網上已經出現很久了，你可以去查詢看看，一些優秀的類似於答題吧打碼平台還是不少的，世上無難事只怕有心人，與君共勉，加油。