捷速ocr文字识别软件下载 v2.0.5官方版_ - pc6下载站OCR- 一个简单、快速的图片识别代码，只能 数字和英文字母 用于网页上验证码的 ， Graph Recognize 图形/
238万源代码下载-
&文件名称: OCR-
& & & & &&]
&&所属分类:
&&开发工具: C#
&&文件大小: 21 KB
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&详细说明：一个简单、快速的图片识别代码，只能识别数字和英文字母。可用于网页上验证码的识别，能识别出验证码常用的各种扰乱的点和线-A simple, quick photo identification code, only an identification number and the letters of the alphabet. The website can be used to verify the identification of the code used disturbances verification code dots and lines can be identified-
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&&OCR\bin\Debug&&...\bin&&...\OCR.csproj&&...\obj\Debug&&...\obj&&...\FormMain.cs&&...\FormMain.resx&&...\AssemblyInfo.cs&&...\App.ico&&...\OCR.csproj.user&&...\OCR.sln&&...\OCR.suo&&...\ocr.gif&&OCR&&51doit_更多软件.htm&&先读.txt&&安装必看.htm&&软件说明.htm
&[]:文件不全&[]:纯粹是垃圾
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C++，能够做到精确识别车牌数字
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&[] - 自动识别数字、字母的图片验证码，识别不是很高，仅供参考。
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&[] - 一个简单、快速的图片识别代码，只能识别数字和英文字母。可用于网页上验证码的识别，能识别出验证码常用的各种扰乱的点和线
&[] - 数字识别. 可以识别英文,中文,数字等字符. 基于结构特征的方法.
&[] - "文字识别程序"是本人用C#编写,能够图片上的识别汉字,数字,英文,供大家学习参考
&[] - ocr 手写数字识别 有较高的识别率 到区域内绘制字符,然后到文本框输入指定的字符,确认即可
&[] - "文字识别程序"是本人用C#编写,能够图片上的识别汉字,数字,英文,供大家学习参考关于本文的作者 :
& & &名字很酷，据说爱软件，爱网络，爱游戏，爱数码，爱科技，各种控，各种宅，不纠结会死星人，不折腾会死星人。此人属虚构，如有雷同，纯属被抄袭……
下面是我的联系方式：
& & &大家有事没事就骚扰一下我吧，只不过我经常忙不过来，不一定能很快回复你的邮件，希望别介意……
下面是一些我主要的联系方式，你可以根据自己的情况收听它们，它们都会同步更新的！| 漏洞检测 |
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使用tesseract-ocr破解网站验证码
首先我得承认，关注tesseract-ocr， 是冲着下面这篇文章的噱头去的，26行groovy代码破解网站验证码 当然，看了之后才知道，原来是调用了三方库tesseract-ocr 尽管如此，本着邓爷爷的不管白猫黑猫，能抓住老鼠的就是好猫的原则，趁着假期也开始了文字识别的初
首先我得承认，关注tesseract-ocr， 是冲着下面这篇文章的噱头去的，26行groovy代码码
当然，看了之后才知道，原来是调用了三方库tesseract-ocr&&
尽管如此，本着邓爷爷的&不管白猫黑猫，能抓住老鼠的就是好猫&的原则，趁着假期也开始了&文字识别&的初级研究
HP的tesseract最近被Google支持并开支持英文字母和数字，据说辨识程度是世界排名第三的；更难能可贵的是，提供多国语言包下载（包括中文，精度不咋的倒是真的&&），并自带训练工具。
安装完并跑过自带例子之后，首先想到的应用自然是用于码分析
按照说明，送入tesseract的图片的质量直接影响识别的效果，因此，简单的预处理是不可或缺的
1.首先灰度化，灰度值=0.3R+0.59G+0.11B：
for (int y = minY; y & y++) {
for (int x = minX; x & x++) {
int rgb = srcImg.getRGB(x, y);
Color color = new Color(rgb); // 根据rgb的int值分别取得r,g,b颜色。
int gray = (int) (0.3 * color.getRed() + 0.59
* color.getGreen() + 0.11 * color.getBlue());
Color newColor = new Color(gray, gray, gray);
srcImg.setRGB(x, y, newColor.getRGB());
for (int y = minY; y & y++) {
for (int x = minX; x & x++) {
int rgb = srcImg.getRGB(x, y);
Color color = new Color(rgb); // 根据rgb的int值分别取得r,g,b颜色。
int gray = (int) (0.3 * color.getRed() + 0.59
* color.getGreen() + 0.11 * color.getBlue());
Color newColor = new Color(gray, gray, gray);
srcImg.setRGB(x, y, newColor.getRGB());
结果如图：
2.其次是灰度反转：
for (int y = minY; y & y++) {
for (int x = minX; x & x++) {
int rgb = buffImg.getRGB(x, y);
Color color = new Color(rgb); // 根据rgb的int值分别取得r,g,b颜色。
Color newColor = new Color(255 - color.getRed(), 255 - color
.getGreen(), 255 - color.getBlue());
buffImg.setRGB(x, y, newColor.getRGB());
结果如图：
3.再次是二值化，取图片的平均灰度作为阈值，低于该值的全都为0，高于该值的全都为255：
for (int y = minY; y & y++) {
for (int x = minX; x & x++) {
int rgb = buffImg.getRGB(x, y);
Color color = new Color(rgb); // 根据rgb的int值分别取得r,g,b颜色。
int value = 255 - color.getBlue();
if (value & average) {
Color newColor = new Color(0, 0, 0);
buffImg.setRGB(x, y, newColor.getRGB());
Color newColor = new Color(255, 255, 255);
buffImg.setRGB(x, y, newColor.getRGB());
for (int y = minY; y & y++) {
for (int x = minX; x & x++) {
int rgb = buffImg.getRGB(x, y);
Color color = new Color(rgb); // 根据rgb的int值分别取得r,g,b颜色。
int value = 255 - color.getBlue();
if (value & average) {
Color newColor = new Color(0, 0, 0);
buffImg.setRGB(x, y, newColor.getRGB());
Color newColor = new Color(255, 255, 255);
buffImg.setRGB(x, y, newColor.getRGB());
结果如图：
看看效果还凑合，就省却尺寸调整、中值滤波以及噪点去除等步骤了。
以上完成图片预处理工作；Tesseract没有开放api，纯命令行调用：
List&String& cmd = new ArrayList&String&(); // 存放命令行参数的数组
cmd.add(tessPath + &\\tesseract&);
cmd.add(&&);
cmd.add(outputFile.getName()); // 输出文件位置
cmd.add(LANG_OPTION); // 字符类别
cmd.add(&eng&); // 英文，找到tessdata里对应的字典文件。
ProcessBuilder pb = new ProcessBuilder();
pb.directory(imageFile.getParentFile());
cmd.set(1, tempImage.getName()); // 把图片文件位置放在第一个位置
pb.command(cmd); // 执行命令行
pb.redirectErrorStream(true); // 通知进程生成器是否合并标准错误和标准输出,把进程错误保存起来。
Process process = pb.start(); // 开始执行进程
int w = process.waitFor(); // 当前进程停止,直到process停止执行，返回执行结果.
结果输出表示一切正常
当然，真正要用好tesseract-ocr，还需用到其强大地训练工具，就是后话了&&
另外，关于文字识别，除去作为验证码的反制手段之外，我们是否也有相关的应用呢？&
(责任编辑：幽灵学院)
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