captcha_images_v2.zip

时间: 2023-08-24 08:02:18 浏览: 157
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验证码数据集 captcha_images_V2

captcha_images_v2.zip是一个压缩文件，里面包含了一系列的验证码图片。验证码图片用于识别人类用户和机器人之间的区别，以确保网站的安全性。 随着网络的发展，机器人对网站进行恶意操作的风险也日益增加。为了防止机器人攻击，网站常常要求用户进行身份验证，其中最常用的方法之一就是使用验证码。 captcha_images_v2.zip中的验证码图片是通过计算机程序生成的，用于测试用户是否是真实的人类用户。一些常见的验证码类型包括图像中显示的文字或数字的识别、选择图像中特定物体的识别，或者将图像中的物体进行排序等。 这些验证码图片通常设置成难以通过计算机程序自动识别，需要人类用户亲自进行操作。这种做法可以有效防止机器人攻击，并提高网站的安全性。 网站管理员通常会将captcha_images_v2.zip文件部署到他们的服务器上，并在需要进行验证码验证的地方调用这些图片。用户在访问该网站时，将被要求根据图片上的提示进行相应的操作，以完成身份验证。 总之，captcha_images_v2.zip是一个存放验证码图片的文件，用于帮助网站区分真实用户和机器人，确保网站的安全性和用户体验。
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重复captcha_input.send_keys("")这个动作10次怎么写脚本

在Python中，如果你想要使用Selenium库反复输入空字符串到某个名为captcha_input的输入框10次，你可以使用循环结构。假设你已经初始化了一个webdriver并定位到了该输入框，以下是代码示例： python from ...

def vec2text(vector): if not isinstance(vector, np.ndarray): vector = np.asarray(vector) vector = np.reshape(vector, [CAPTCHA_LEN, -1]) text = '' for item in vector: text += CAPTCHA_CHARSET[np.argmax(item)] return text

在这个函数中，将 vector 拆分成长度为 CAPTCHA_LEN 的一维数组，然后使用 np.argmax() 函数找到每个数组中概率最大的索引，并使用 CAPTCHA_CHARSET 中对应的字符将其添加到文本字符串中。最后，返回文本字符串作为...

call to undefined function captcha_src()

这个错误信息“call to undefined function captcha_src()”通常是由于没有安装或启用验证码插件或函数所导致的。 首先，确保你已经安装了所需的验证码插件。在大多数情况下，由于需要使用验证码功能，需要先安装一...

验证码训练数据为图片，标签为图片中的数字下述代码进行修正import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense # 构建模型 model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3))) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dense(36, activation='softmax')) # 36表示0-9数字和A-Z字母的类别数 # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 train_data = [...] # 加载训练数据 train_labels = [...] # 加载训练标签 model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, batch_size=32) # 保存模型 model.save('captcha_model.h5')

model.save('captcha_model.h5') 在这个修正后的代码中，我们使用了categorical_crossentropy作为损失函数，因为训练标签是以one-hot编码形式提供的。 在训练之前，我们需要将训练标签转换为one-hot编码形式...

# 训练 def train_crack_captcha_cnn(): output = crack_captcha_cnn() # loss #loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=output, labels=Y)) loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=output, labels=Y)) # 最后一层用来分类的softmax和sigmoid有什么不同？ # optimizer 为了加快训练 learning_rate应该开始大，然后慢慢衰 optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.002).minimize(loss) predict = tf.reshape(output, [-1, MAX_CAPTCHA, CHAR_SET_LEN]) max_idx_p = tf.argmax(predict, 2) max_idx_l = tf.argmax(tf.reshape(Y, [-1, MAX_CAPTCHA, CHAR_SET_LEN]), 2) correct_pred = tf.equal(max_idx_p, max_idx_l) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32)) saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) step = 0 while True: batch_x, batch_y = get_next_batch(64) _, loss_ = sess.run([optimizer, loss], feed_dict={X: batch_x, Y: batch_y, keep_prob: 0.75, train_phase:True}) print(step, loss_) # 每100 step计算一次准确率 if step % 100 == 0 and step != 0: batch_x_test, batch_y_test = get_next_batch(100) acc = sess.run(accuracy, feed_dict={X: batch_x_test, Y: batch_y_test, keep_prob: 1., train_phase:False}) print(f"第{step}步，训练准确率为：{acc:.4f}") # 如果准确率大60%,保存模型,完成训练 if acc > 0.6: saver.save(sess, "crack_capcha.model", global_step=step) break step += 1 怎么没有输出结果

这段代码是一个用 CNN 模型来破解验证码的训练函数。其中，loss 函数使用的是 sigmoid_cross_entropy_with_logits，这是因为验证码...至于为什么没有输出结果，可能是因为你没有调用 train_crack_captcha_cnn() 函数。

解释代码 print(x) x = torch.Tensor(x) print(x) y = F.one_hot(x.to(torch.int64), len(captcha_array)) print(y) print(y.shape)

4. y = F.one_hot(x.to(torch.int64), len(captcha_array))：将 x 转换为整数类型后，使用 PyTorch 中的 F.one_hot 函数将其转换为 one-hot 编码。one-hot 编码是一种将分类变量映射为二进制向量的方法，其中每个...

import io from pathlib import Path from PIL import Image def parse_bg_captcha(img, im_show=False, save_path=None): if isinstance(img, (str, Path)): _img = Image.open(img) elif isinstance(img, bytes): _img = Image.open(io.BytesIO(img)) else: raise ValueError(f'输入图片类型错误, 必须是<type str>/<type Path>/<type bytes>: {type(img)}') # 图片还原顺序, 定值 _Ge = [39, 38, 48, 49, 41, 40, 46, 47, 35, 34, 50, 51, 33, 32, 28, 29, 27, 26, 36, 37, 31, 30, 44, 45, 43, 42, 12, 13, 23, 22, 14, 15, 21, 20, 8, 9, 25, 24, 6, 7, 3, 2, 0, 1, 11, 10, 4, 5, 19, 18, 16, 17] w_sep, h_sep = 10, 80 # 还原后的背景图 new_img = Image.new('RGB', (260, 160)) for idx in range(len(_Ge)): x = _Ge[idx] % 26 * 12 + 1 y = h_sep if _Ge[idx] > 25 else 0 # 从背景图中裁剪出对应位置的小块 img_cut = _img.crop((x, y, x + w_sep, y + h_sep)) print(img_cut) # 将小块拼接到新图中 new_x = idx % 26 * 10 new_y = h_sep if idx > 25 else 0 new_img.paste(img_cut, (new_x, new_y)) save_path = Path(save_path).resolve().str() new_img.save(save_path) return new_img if name == 'main': parse_bg_captcha("bg.webp", im_show=True, save_path='bg.jpg') 这段代码用node翻译一份，使用Jimp图像处理库

async function parse_bg_captcha(img, im_show = false, save_path = null) { let _img; if (typeof img === 'string') { _img = await Jimp.read(img); } else if (img instanceof Buffer) { _img = await ...

-- coding: utf-8 -- import io from pathlib import Path from PIL import Image def parse_bg_captcha(img, im_show=False, save_path=None): if isinstance(img, (str, Path)): _img = Image.open(img) elif isinstance(img, bytes): _img = Image.open(io.BytesIO(img)) else: raise ValueError(f'输入图片类型错误, 必须是<type str>/<type Path>/<type bytes>: {type(img)}') # 图片还原顺序, 定值 _Ge = [39, 38, 48, 49, 41, 40, 46, 47, 35, 34, 50, 51, 33, 32, 28, 29, 27, 26, 36, 37, 31, 30, 44, 45, 43, 42, 12, 13, 23, 22, 14, 15, 21, 20, 8, 9, 25, 24, 6, 7, 3, 2, 0, 1, 11, 10, 4, 5, 19, 18, 16, 17] w_sep, h_sep = 10, 80 # 还原后的背景图 new_img = Image.new('RGB', (260, 160)) for idx in range(len(_Ge)): x = _Ge[idx] % 26 * 12 + 1 y = h_sep if _Ge[idx] > 25 else 0 # 从背景图中裁剪出对应位置的小块 img_cut = _img.crop((x, y, x + w_sep, y + h_sep)) print(img_cut) # 将小块拼接到新图中 new_x = idx % 26 * 10 new_y = h_sep if idx > 25 else 0 new_img.paste(img_cut, (new_x, new_y)) if im_show: new_img.show() if save_path is not None: save_path = Path(save_path).resolve().str() new_img.save(save_path) return new_img if name == 'main': parse_bg_captcha("bg.webp", im_show=True, save_path='bg.jpg')这段代码请用Node.js编写一份

以下是 Node.js 版本的代码实现，使用了 Jimp 库来进行图片处理： const fs = require('fs');... console.log('successfully parsed background captcha!'); }) .catch((err) => { console.error(err); });

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\打开浏览器多个页面.py", line 71, in <module> click_elements_in_pages(url, num_pages) File "C:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\打开浏览器多个页面.py", line 52, in click_elements_in_pages wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.XPATH, "//*[@id='captcha_baidu']/div/div[1]/div[1]"))).click() # 点击确定 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\venv\Lib\site-packages\selenium\webdriver\support\wait.py", line 95, in until raise TimeoutException(message, screen, stacktrace) selenium.common.exceptions.TimeoutException: Message:

例如，使用 WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, "//*[@id='captcha_baidu']/div/div[1]/div[1]"))) 来等待页面中的一个元素出现。 4. 检查网络连接和网站响应速度：如果...

# -*- coding: utf-8 -*- import io from pathlib import Path from PIL import Image def parse_bg_captcha(img, im_show=False, save_path=None): if isinstance(img, (str, Path)): _img = Image.open(img) elif isinstance(img, bytes): _img = Image.open(io.BytesIO(img)) else: raise ValueError(f'输入图片类型错误, 必须是<type str>/<type Path>/<type bytes>: {type(img)}') # 图片还原顺序, 定值 _Ge = [39, 38, 48, 49, 41, 40, 46, 47, 35, 34, 50, 51, 33, 32, 28, 29, 27, 26, 36, 37, 31, 30, 44, 45, 43, 42, 12, 13, 23, 22, 14, 15, 21, 20, 8, 9, 25, 24, 6, 7, 3, 2, 0, 1, 11, 10, 4, 5, 19, 18, 16, 17] w_sep, h_sep = 10, 80 # 还原后的背景图 new_img = Image.new('RGB', (260, 160)) for idx in range(len(_Ge)): x = _Ge[idx] % 26 * 12 + 1 y = h_sep if _Ge[idx] > 25 else 0 # 从背景图中裁剪出对应位置的小块 img_cut = _img.crop((x, y, x + w_sep, y + h_sep)) print(img_cut) # 将小块拼接到新图中 new_x = idx % 26 * 10 new_y = h_sep if idx > 25 else 0 new_img.paste(img_cut, (new_x, new_y)) save_path = Path(save_path).resolve().__str__() new_img.save(save_path) return new_img if __name__ == '__main__': parse_bg_captcha("bg.webp", im_show=True, save_path='bg.jpg') 这段代码请用Node改写一遍，使用Node.js的sharp图像处理库

async function parse_bg_captcha(imgPath, imShow=false, savePath=null) { // 图片还原顺序, 定值 const _Ge = [39, 38, 48, 49, 41, 40, 46, 47, 35, 34, 50, 51, 33, 32, 28, 29, 27, 26, 36, 37, 31, 30, 44,...

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