验证码识别按键精灵怎么自动识别验证码

验证码识别时间:2021-06-02 阅读:()

怎样获取手机验证码

手机拨号键盘的“*#06#”。

1. 手机验证码，自动获取平台，是一个稳定，快速和安全的云端，远程接收验证码平台。

2. 平台集各类网站，用户账号注册，验证，解封等，手机验证码的收发功能于一身，用户在手机验证码，自动获取平台，可以自由实现，手机验证码的在线收发，操作简单方便。

3. 平台可以获取，任意合法第三方网站，手机短信验证码，项目例表中，没有的业务，可以联系添加。

4. 用户须先登录，并且账户余额足够，支付相关业务费用，才能提取手机号和短信码。

5. 用户选择需要的项目后，点击" 获取手机号" 按钮，系统将随机分配一个手机号，并显示出来，可自填手机号数量。

6. 用户去第三方网站，填写这个手机号后, 返回本系统，点击" 获取验证码" 。

7. 获取手机号，不扣费，成功获取到手机短信验证码，才会扣费，扣费记录参见" 短信记录" 。

识别验证码的算法

一、验证码的基本知识 1. 验证码的主要目的是强制人机交互来抵御机器自动化攻击的。

2. 大部分的验证码设计者并不得要领，不了解图像处理，机器视觉，模式识别，人工智能的基本概念。

3. 利用验证码，可以发财，当然要犯罪：比如招商银行密码只有6位，验证码形同虚设，计算机很快就能破解一个有钱的账户，很多帐户是可以网上交易的。

4. 也有设计的比较好的，比如Yahoo,Google,Microsoft等。

而国内Tencent的中文验证码虽然难，但算不上好。

二、人工智能，模式识别，机器视觉，图像处理的基本知识 1)主要流程：比如我们要从一副图片中，识别出验证码；比如我们要从一副图片中，检测并识别出一张人脸。

大概有哪些步骤呢？ 1.图像采集：验证码呢，就直接通过HTTP抓HTML，然后分析出图片的url，然后下载保存就可以了。

如果是人脸检测识别，一般要通过视屏采集设备，采集回来，通过A/D转操作，存为数字图片或者视频频。

2.预处理：检测是正确的图像格式，转换到合适的格式，压缩，剪切出ROI，去除噪音，灰度化，转换色彩空间这些。

3.检测：车牌检测识别系统要先找到车牌的大概位置，人脸检测系统要找出图片中所有的人脸（包括疑似人脸）；验证码识别呢，主要是找出文字所在的主要区域。

4.前处理：人脸检测和识别，会对人脸在识别前作一些校正，比如面内面外的旋转，扭曲等。

我这里的验证码识别，“一般”要做文字的切割 5.训练：通过各种模式识别，机器学习算法，来挑选和训练合适数量的训练集。

不是训练的样本越多越好。

过学习，泛化能力差的问题可能在这里出现。

这一步不是必须的，有些识别算法是不需要训练的。

6.识别：输入待识别的处理后的图片，转换成分类器需要的输入格式，然后通过输出的类和置信度，来判断大概可能是哪个字母。

识别本质上就是分类。

2)关键概念：图像处理：一般指针对数字图像的某种数学处理。

比如投影，钝化，锐化，细化，边缘检测，二值化，压缩，各种数据变换等等。

1.二值化：一般图片都是彩色的，按照逼真程度，可能很多级别。

为了降低计算复杂度，方便后续的处理，如果在不损失关键信息的情况下，能将图片处理成黑白两种颜色，那就最好不过了。

2.细化：找出图像的骨架，图像线条可能是很宽的，通过细化将宽度将为1，某些地方可能大于1。

不同的细化算法，可能有不同的差异，比如是否更靠近线条中间，比如是否保持联通行等。

3.边缘检测：主要是理解边缘的概念。

边缘实际上是图像中图像像素属性变化剧烈的地方。

可能通过一个固定的门限值来判断，也可能是自适应的。

门限可能是图像全局的，也可能是局部的。

不能说那个就一定好，不过大部分时候，自适应的局部的门限可能要好点。

被分析的，可能是颜色，也可能是灰度图像的灰度。

机器视觉：利用计算机来模式实现人的视觉。

比如物体检测，定位，识别。

按照对图像理解的层次的差别，分高阶和低阶的理解。

模式识别：对事物或者现象的某种表示方式（数值，文字，我们这里主要想说的是数值），通过一些处理和分析，来描述，归类，理解，解释这些事物，现象及其某种抽象。

人工智能：这种概念比较宽，上面这些都属于人工智能这个大的方向。

简单点不要过分学院派的理解就是，把人类的很“智能”的东西给模拟出来协助生物的人来处理问题，特别是在计算机里面。