captcha_images_v2.zip

时间: 2023-08-24 09:02:18 浏览: 62
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。
相关问题

验证码数据集 captcha_images_v2下载

### 回答1： 验证码数据集 captcha_images_v2 是一个包含了各种网站或应用程序常用的验证码图片的数据集。该数据集包含了10万份包含有四个或六个字符的验证码图片，涵盖了数字、大写字母和小写字母等不同的字符类型。这些验证码图片是以PNG格式存储，具有各种不同的背景颜色和噪点干扰。该数据集可用于训练各种计算机视觉和机器学习算法，如验证码识别、人工智能中的视觉问题等。 要下载这个数据集，可以访问相关网站或使用Python编程语言中的代码获取。网站上提供了这个数据集的下载链接。 只需要点击下载并解压，就可以得到一个包含10万个验证码的文件夹。如果使用Python的话，有许多第三方库可以用来下载和处理这个数据集。比如，使用Requests库可以从网站上请求数据并保存，使用Pillow库可以打开并处理图像，将其转换为可用于训练模型的数值数据。 总之，验证码数据集 captcha_images_v2 是一个非常有用的开源数据集，它可以帮助开发人员和研究人员更好地训练计算机视觉、机器学习和深度学习模型。通过这个数据集，我们可以更好地理解和应用验证码识别技术，提高这一领域的研究水平，为验证码技术的安全性提供保障。 ### 回答2： 验证码是一种机器检测人类是否进行交互的信息安全技术，被广泛应用于图灵测试、防伪标识、数据安全等方面。而验证码数据集则是深度学习算法进行验证码识别或生成的必要数据源之一。 captcha_images_v2就是一个典型的验证码数据集，其包含60,000张已知字符标签的验证码图片和10,000张未知字符标签的噪声图片。其中，已知字符标签的验证码可以用于训练和测试验证码识别模型；未知字符标签的噪声图片则可以用于测试模型的泛化能力。 captcha_images_v2数据集中的验证码图片大小为160*60像素，其中包含随机变形、扭曲和噪声等复杂特征，对于深度学习算法的训练和测试具有一定挑战。因此，该数据集对于验证码识别算法的研究和发展具有重要意义。 同时，captcha_images_v2数据集也可以用于生成新的验证码，并且可以进一步扩充和改善数据集，提高模型的性能和鲁棒性。总之，该数据集是验证码识别和生成算法的一份重要资源，有望为相关研究提供充分的支持和帮助。

ok_captcha.zip

ok_captcha.zip 是一个包含验证码识别模型和相关代码的压缩文件。该文件可能包括训练好的机器学习模型、数据集、预处理代码、模型评估脚本、模型部署示例等内容。 这个压缩文件可能是用于开发验证码识别系统的工程文件。通过研究文件中的代码和模型，可以了解如何利用机器学习技术来识别和破解验证码。同时，也可以通过该文件学习如何构建和训练验证码识别模型，以及如何将模型集成到现有系统中。 该压缩文件对于想要学习验证码识别技术的开发者和研究人员来说可能非常有用。通过分析其中包含的模型和代码，可以更好地理解验证码识别的工作原理和实现方法。同时，也可以通过该文件进行实际的模型测试和部署，从而加深对验证码识别系统的理解和掌握。 总之，ok_captcha.zip 是一个可能包含验证码识别模型和相关代码的压缩文件，对于学习验证码识别技术的人们来说可能非常有价值。通过详细分析和实践，可以更好地理解和掌握验证码识别的相关知识和技术。

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验证码数据集 captcha_images_V2

英文版验证码数据集，可以用于算法的验证，可以参考https://blog.csdn.net/c_he_n/article/details/122213798?spm=1001.2014.3001.5501 。
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captcha_框架介绍与实例.pdf

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captcha_images.rar

一万张验证码图片数据集，文件名为验证码答案，可用于机器学习的验证码识别。

captcha_image.resize

这是一个Python中Pillow库中的方法，用于调整图片的大小。它接受一个元组作为参数，表示新图片的大小。例如，如果要将图片调整为300x300像素大小，可以使用以下代码： from PIL import Image ...

captcha_str = pytesseract.image_to_string(image)报错

这个问题可能是由于没有正确安装Tesseract OCR或者缺少相关依赖库造成的。你可以尝试以下步骤解决问题： 1. 确认已经正确安装了Tesseract OCR，并将其添加到系统路径中。 2. 确认已经安装了Pillow库，可以通过以下...

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。

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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def fit_keras_channels(batch, rows=CAPTCHA_HEIGHT, cols=CAPTCHA_WIDTH): if K.image_data_format() == 'channels_first': batch = batch.reshape(batch.shape[0], 1, rows, cols) input_shape = (1, rows, cols) else: batch = batch.reshape(batch.shape[0], rows, cols, 1) input_shape = (rows, cols, 1) return batch, input_shape

这段代码是一个用于将图像数据转换为适合于 Keras 模型的格式的函数。它输入一个图像 batch，以及图像的高度和宽度（rows 和 cols）。首先，检查图像数据的格式是否为 'channels_first'。如果是，则将 batch 重塑为...

# -*- 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帮我编写一份

好的，下面是使用 Node.js 重写的代码： javascript const fs = require('fs'); const Jimp = require('jimp'); async function parseBgCaptcha(imgPath, imShow = false, savePath = null) { ...

def login(request): if request.method == 'GET': return render(request, 'login/login.html') if request.method == 'POST': username = request.POST.get('username') password = request.POST.get('password') code = request.POST.get('captcha') if not username or not password or not code: return res_josn_data.fail_api(msg="用户名或密码没有输入") s_code = request.session.get("code", None) print('验证码:', code, s_code) user_ip = request.META.get('REMOTE_ADDR') print(user_ip) request.session["code"] = None if not all([code, s_code]): # login_log(request, uid=username, is_access=False, desc='验证码错误,请刷新验证码') return res_josn_data.fail_api(msg="验证码错误,请刷新验证码!") if code != s_code: login_log(request, uid=username, is_access=False, desc='验证码错误') return res_josn_data.fail_api(msg="验证码错误") user = User.objects.filter(id_number=username).first() if user is None: login_log(request, uid=username, is_access=False, desc='用户不存在') return res_josn_data.fail_api(msg="用户不存在!") if user.user_status == 0: login_log(request, uid=user.id_number, is_access=False, desc='用户被禁用') return res_josn_data.fail_api(msg="用户被禁用!")

这段代码是一个登录接口的视图函数，处理用户登录时提交的表单数据。如果是 GET 请求，返回登录页面；... ...然后从 session 中获取之前存储的验证码，如果验证码为空，则返回错误信息；如果验证码不为空，则比较用户输入...

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好的，根据上面的目标函数，我们可以推导出其对应的梯度向量函数，如下所示： def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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