识别图片验证码软件

⑴ 打码软件是什么，可信吗

不知道你说的是不是这种，据我理解有这样一种打码
软件
:就是会在
屏幕
上显示出
验证码
的图片，然后你按照验证码输入对应的
字符
，每完成一个就会给你一点点钱。
为什么能赚到钱呢?这是有一个产业链的:
(1)
首选有群发机或者自动登录机器人，可以帮别人做广告宣传，自动在各种论坛上发贴;或者自动注册某个网站的业务;
(2)
后来，很多网站为了防止自动登录机或者自动
注册机
，都会有一个图片形式的验证码，要求用户输入，其理论是--只有人才知道图片的内容，机器是不知道的;
(3)
接着，人工智能的引入，让自动登录机或者注册机拥有了识别图片中的字符的能力，这些软件可以智能识别验证码图片的内容了;
(4)
或者你现在会发现，验证码图片是越来越难识别了，为什么?就是为了防止机器识别，验证码图片增加了很多干扰像素。这样，人识别都有一定的困难，机器识别就更是难上加难了;
(5)
于是，自己注册机或者自己登录机软件的开发者就想到了这点，不让程序去识别了，让人去识别。他们可以在网上用非常低的价格招募一批人(打码人)代替自动机软件去识别验证码。
工作流程是这样的:
a)
打码人使用打码软件登录打码服务系统;
b)
当自动注册机软件检测到目标网站要求输入验证码后，就会在所有在将验证码图片通过打码服务系统找到一个合适的打码人，然后将图片传到打码软件上;
c)
打码人根据验证图片的内容输入验证码，然后传回给自动注册机软件，从而实现了对目标网站的注册过程;
这就形成这样一个产生链:
自动注册机用户(通常是想大量发布某种信息的人)--(给钱)-->自动注册机软件开发商---(分一部分钱)--->用打码软件打码的人。

⑵ 如何利用Python做简单的验证码识别

1摘要

验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物，充当着很多系统的防火墙功能，但是随时OCR技术的发展，验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻。本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程，对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义。

然后经过了一年的时间，笔者又研究和get到了一种更强大的基于CNN卷积神经网络的直接端到端的验证识别技术（文章不是我的，然后我把源码整理了下，介绍和源码在这里面）：

基于python语言的tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别源码整理(github源码分享)

2关键词

关键词：安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL

3免责声明

本文研究所用素材来自于某旧Web框架的网站完全对外公开的公共图片资源。

本文只做了该网站对外公开的公共图片资源进行了爬取，并未越权做任何多余操作。

本文在书写相关报告的时候已经隐去漏洞网站的身份信息。

本文作者已经通知网站相关人员此系统漏洞，并积极向新系统转移。

本报告的主要目的也仅是用于OCR交流学习和引起大家对验证安全的警觉。

4引言

关于验证码的非技术部分的介绍，可以参考以前写的一篇科普类的文章：

互联网安全防火墙（1）--网络验证码的科普

里面对验证码的种类，使用场景，作用，主要的识别技术等等进行了讲解，然而并没有涉及到任何技术内容。本章内容则作为它的技术补充来给出相应的识别的解决方案，让读者对验证码的功能及安全性问题有更深刻的认识。

5基本工具

要达到本文的目的，只需要简单的编程知识即可，因为现在的机器学习领域的蓬勃发展，已经有很多封装好的开源解决方案来进行机器学习。普通程序员已经不需要了解复杂的数学原理，即可以实现对这些工具的应用了。

主要开发环境：

• python3.5

• python SDK版本

• PIL

• 图片处理库

• libsvm

• 开源的svm机器学习库

关于环境的安装，不是本文的重点，故略去。

6基本流程

一般情况下，对于字符型验证码的识别流程如下：

• 准备原始图片素材

• 图片预处理

• 图片字符切割

• 图片尺寸归一化

• 图片字符标记

• 字符图片特征提取

• 生成特征和标记对应的训练数据集

• 训练特征标记数据生成识别模型

• 使用识别模型预测新的未知图片集

• 达到根据“图片”就能返回识别正确的字符集的目标

7素材准备

7.1素材选择

由于本文是以初级的学习研究目的为主，要求“有代表性，但又不会太难”，所以就直接在网上找个比较有代表性的简单的字符型验证码（感觉像在找漏洞一样）。

最后在一个比较旧的网站（估计是几十年前的网站框架）找到了这个验证码图片。

原始图：



• def get_feature(img): """


• 获取指定图片的特征值,


• 1. 按照每排的像素点,高度为10,则有10个维度,然后为6列,总共16个维度


• :param img_path:


• :return:一个维度为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: # 黑色点


• 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: # 黑色点


• pix_cnt_y += 1



• pixel_cnt_list.append(pix_cnt_y) return pixel_cnt_list



然后就将图片素材特征化，按照libSVM指定的格式生成一组带特征值和标记值的向量文

⑶ 可以推荐一种自动验证码识别软件吗

可以自动验证码识别软件在国内只有很少

目前我就发现一款自动识别的平台。能够辅助打码。能够快速的将验证码识别；还有就是跟软件开发者进行对接的，给一些小软件进行验证码的自动识别和自动输入。就是这款 答题吧打码平台

这款打码平台非常不错，不过我说好没有用，你要去试试才知道是不是你想要的那种

打码平台的准确率：行业内没有统一的标准，但是作为用户来说准确率越搞越好。

识别速度：识别速度必须要快，否则影响工作效率以及下一步操作。

不同之处：验证码识别平台日间收费与晚间收费完全不同，所以需注意。

使用时间：平台二十四小时皆可使用。

⑷ 图片验证码识别打码平台哪个好

总是看见不少的人在网上问哪个好，哪个坏，实际上这些真的就存在吗？每个人的感觉不同也许你觉得好的别人觉得不好，俗话说人是一个独特的个体，有些时候真不能混为一谈。

图片验证码识别这个在互联网上已经出现很久了，你可以去查询看看，一些优秀的类似于答题吧打码平台还是不少的，世上无难事只怕有心人，与君共勉，加油。