首页 > 其他分享 >使用 Elixir 实现英文数字验证码识别

使用 Elixir 实现英文数字验证码识别

时间:2025-01-01 23:40:45浏览次数:1  
标签:Tesseract 验证码 captcha Elixir 识别 安装

在这篇文章中,我们将使用 Elixir 来实现英文数字验证码识别的功能。我们将使用 tesseract-ocr 库,并通过调用外部命令实现与 Tesseract 的交互。

  1. 安装 Elixir 和必要的依赖
    首先,确保你已经安装了 Elixir。如果尚未安装,可以访问 Elixir 官方网站 The Elixir programming language 进行安装。

我们需要安装 tesseract-ocr 引擎,并通过系统调用将其与 Elixir 结合。请按照下面的步骤来安装 Tesseract:

Ubuntu 安装 Tesseract:

bash更多内容访问ttocr.com或联系1436423940

sudo apt-get install tesseract-ocr

macOS 安装 Tesseract:

bash

更多内容访问ttocr.com或联系1436423940

brew install tesseract

  1. 创建 Elixir 项目
    我们首先创建一个新的 Elixir 项目:

bash

mix new captcha_recognition cd captcha_recognition

在 mix.exs 文件的 deps 函数中,添加 porcelain 库,这是一个用于在 Elixir 中执行外部命令的库。你可以在 deps 部分加入如下内容:

elixir

defp deps do [ {:porcelain, "~> 2.0"} ] end

然后运行 mix deps.get 来安装依赖。

  1. 编写验证码识别代码
    在 captcha_recognition.ex 文件中,我们将编写代码来调用 Tesseract 进行图像识别。

elixir

defmodule CaptchaRecognition do # 使用 porcelain 来调用外部命令 Tesseract def recognize_captcha(image_path) do case System.cmd("tesseract", [image_path, "stdout"]) do {result, 0} -> IO.puts("识别的验证码是: #{String.trim(result)}") {error, _} -> IO.puts("识别失败: #{error}") end end end

这段代码的工作原理如下:

调用 Tesseract:我们使用 System.cmd/2 来调用 Tesseract 命令行工具,并将验证码图片路径传递给它。"stdout" 表示输出结果将被直接返回,而不是写入文件。
结果处理:如果 Tesseract 成功执行(返回值为 0),我们将打印识别到的验证码。否则,我们将打印错误消息。
4. 运行程序
我们可以将验证码图像(例如 captcha.png)放入项目目录中,并使用 Elixir 运行识别程序。

在 Elixir 控制台中运行:

elixir更多内容访问ttocr.com或联系1436423940

CaptchaRecognition.recognize_captcha("captcha.png")

假设 captcha.png 是一个包含英文数字验证码的图片,Tesseract 会识别图片中的文本,并返回结果。

  1. 图像预处理(可选)
    为了提高 OCR 的识别率,你可以在调用 Tesseract 之前进行图像预处理。例如,可以将图像转换为灰度图,增强对比度,或者进行二值化操作,这样可以更好地识别字符。

图像预处理可以使用如 Python 或者其他编程语言的图像处理库来实现,再将处理后的图像传递给 Tesseract 进行识别。

标签:Tesseract,验证码,captcha,Elixir,识别,安装
From: https://www.cnblogs.com/ocr12/p/18646525

相关文章

  • 2024年12月30日(opencv 人脸识别_v1.0)
    系统信息:RaspberryPiZero2W系统版本:2024-10-22-raspios-bullseye-armhfPython版本:Python3.9.2已安装pip3支持拍摄1080p30(1092*1080),720p60(1280*720),60/90(640*480)已安装vim已安装git学习目标:人脸识别图像读取修改尺寸绘制矩形人脸检......
  • 使用 R 语言实现英文数字验证码识别
    R语言通常用于数据科学和机器学习,但它也支持调用外部程序,并有丰富的包可以处理图像文件。接下来,我们将结合R和Tesseract实现英文数字验证码的识别。安装所需工具和库安装TesseractOCR首先需要安装TesseractOCR引擎。Ubuntu:bash更多内容访问ttocr.com或联系1436......
  • JAVA生成验证码
    1、生成方式(验证码字符串、图片验证码、base64验证码图片)/***@description:使用方式1:直接获取验证码字符串,前端进行自定义渲染*@date:2024/12/1611:37*@param*@returnjava.lang.String*/@GetMapping('/getCode')public......
  • Python生成验证码
    1.Python3.x中安装Pillow模块pipinstallpillow 2.Python生成验证码(Python生成数字英文验证码,Python生成验证码,文章摘自:https://www.cnblogs.com)'''PIL(PythonImagingLibrary)是Python一个强大方便的图像处理库,名气也比较大。不过只支持到Python2.7在Python2中......
  • 【红队工具】Ehole(棱洞) v3.1 重点资产系统指纹识别
    【红队工具】Ehole(棱洞)v3.1重点资产系统指纹识别声明B站UP主泷羽sec笔记的只是方便各位师傅学习知识,以下网站只涉及学习内容,其他的都与本人无关,切莫逾越法律红线,否则后果自负。✍......
  • 使用 Lua 进行基础图像识别
    Lua是一门轻量级的嵌入式编程语言,常用于游戏开发、嵌入式系统和快速原型设计。虽然Lua并不像Python那样有大量用于图像处理的库,但借助扩展库和C语言接口,Lua也能用于实现基础的图像识别任务。本文将介绍如何使用Lua实现图像识别中的基本步骤,包括图像加载、灰度转换和简......
  • 破解滑动验证码中的 w 参数 (OCaml 版本)
    滑动验证码通常会通过加密的w参数来验证请求的合法性。在本文中,我们将深入探索如何使用OCaml解析和生成w参数,以通过滑动验证码。步骤1:准备关键请求参数在整个滑动验证流程中,gt和challenge是两个必要的参数,用于标识操作并生成下一步的challenge。此外,w参数则是验证的......
  • 使用 Ada 进行基础图像识别
    Ada是一种强类型的编程语言,以其可靠性和安全性而著称,特别适合于系统和嵌入式编程。尽管Ada在图像处理领域的使用不如其他语言广泛,但我们可以通过它实现一些基本的图像处理功能。Ada的优势Ada的强类型系统和模块化设计使其在编写安全和高可靠性软件时非常有效。它的并发编程......
  • Pyhton知识分享-利用KNN算法实现手写数字识别
    利用KNN算法实现手写数字识别MNIST手写数字识别是计算机视觉领域中"helloworld"级别的数据集1999年发布,成为分类算法基准测试的基础随着新的机器学习技术的出现,MNIST仍然是研究人员和学习者的可靠资源。本次案例中,我们的目标是从数万个手写图像的数据集中正确识别数......
  • 使用Euphoria语言破解滑块验证码的过程解析
    Euphoria是一种简单而高效的编程语言,特别适合用于快速开发与原型设计。尽管它通常用于桌面应用程序或脚本化任务,本次我们将通过Euphoria实现一个破解滑块验证码的程序,涵盖图像差异检测和模拟滑块拖动的核心逻辑。破解流程加载验证码图片使用Euphoria处理图像文件并加载背......