微信門店預約驗證碼識別

2021-10-17 21:43:57 字數 1018 閱讀 9261

文章越來越水了，老樣子，先上樣本，這次是英文數字和算術混合，如圖：

用以下字符集

[


'0',


'1',


'2',


'3',


'4',


'5',


'6',


'7',


'8',


'9',


'+',


'-',


'×',


'÷',


'=',


'?',


'a',


'b',


'c',


'd',


'e',


'f',


'g',


'h',


'i',


'j',


'k',


'l',


'm',


'n',


'o',


'p',


'q',


'r',


's',


't',


'u',


'v',


'w',


'x',


'y',


'z']
通過判斷是否存在算術特徵，就可以有效區分算術和英數驗證碼了：

elif all_models.get(model_name)


.get(


'charset'


)== charset.arithmetic_alpha:


if'?'


in predictions or


'='in predictions:


predictions = predictions.replace(


"×",


"*")


.replace(


"÷",


"/")


predictions =


str(


int(arithmetic.calc(predictions)


))
測試頁面：

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這裡的驗證碼是內容非常簡單的，結構非常清晰的 這裡的驗證碼是內容非常簡單的，結構非常清晰的 這裡的驗證碼是內容非常簡單的，結構非常清晰的 興之所至之所以說簡單，我覺得是這樣的 抽了五張驗證碼扔進ps，50 透明度，長這樣 只有數字為內容 每張圖的數字都在固定位置 沒有太大的干擾因素 數字字型，形態完...

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import tensorflow as tf 定義乙個初始化權重的函式 def weight variables shape w tf.variable tf.random normal shape shape,mean 0.0,stddev 1.0 return w 定義乙個初始化偏置的函式 d...