摘要：目前花费了两分钟。我这地方使用卷积神经网络，。这地方对卷积神经网络算法就不做详细介绍，感兴趣的同学，可以学习一下。
概述
很多开发者都讨厌网站的验证码，特别是写网络爬虫的程序员，而网站之所以设置验证码，是为了防止机器人访问网站，造成不必要的损失。现在好了，随着机器学习技术的发展，机器识别验证码的问题比较好解决了。
样本采集工具这里我们采用wordpress的Really Simple CAPTCHA生成验证码的插件，之所以选择这个插件，一个是它的安装量很大，二个是因为它是开源的，我们可以利用它批量的生成验证码图片。
目标估计 我们通过demo网站得知，Really Simple CAPTCHA生成的是包含4个数字或者字母的图片，通过阅读源码得知，这个插件还屏蔽了O和I这两个比较容易混淆的字母，也就是说，还剩下32个字符，看来可以完成。
目前花费了两分钟。
我们要用到以下的工具和库。
python3
opencv
keras
tensorflow
创建样本集 为了达到目的，我们首先要准备样本集，样本如下：
使用Really Simple CAPTCHA插件的源码，我们很方便的批量生成10000个验证码图片和对应的结果，待我们生成完成后，大概如下：
这地方大家可以根据自己的实际情况修改Really Simple CAPTCHA插件的源码，来生成自己想要的样本集。如果你觉着麻烦，也可以下载我生成好的。
目前为止，我们花了五分钟。
如何训练 我们现在有了样本集了，我们可以直接那图片和对应的结果直接进行神经网络的训练。
只要我们的样本够多，最终也能达到我们想要的效果。
但我们也可以采用更好的训练方法，这个训练方法使用更少的样本数据，但是结果要比直接训练的方法好很多，我想你已经猜到了，这个方法就是把图片中的四个字符切割开，形成四个样本。这方法之所以可行，是因为所有的验证码图片都是4个字符的。
10000张图片，一张一张手动用PS去切割，肯定不现实，而且由于图片的横向排列并不是等间距的，字符间的距离大小不一致，手动切割肯定不可能了。
其实我们只要画出一个矩形，保证矩形框里只有字符就可以，然后从图片中切出这样的一个矩形，就形成了一个单个字符的图片样本。幸运的是，这个操作opencv已经帮我们实现了，opencv有个函数叫做findContours()，可以按照同样色值的区域裁剪我们想要的矩形。
首先准备一个图片：
转换图片为黑白色。这样有字符的地方为黑色，空白为白色，便于opencv裁剪。
-接下来我们用opencv的findContours函数切割图片。
接下来，我们就把图片从左到右进行切割，并存储切割后的图片，以及图片对应的字符。但是实际操作的过程中，我发现一个问题，就是有时候两个字符靠的太近，导致opencv在切割的时候，把两个字符切割刀一个图片里了，比如：
切割完的效果是：
如果不解决这个问题，我们的样本集就不准了，那训练出来的模型也就不可能正确了。我的解决方法是，首先设置一个字符宽最大的像素，如果超过这个像素，则认为一个图片中包含了两个字符，然后我们选择把这个图片对半切割，分成两个字符。例如：
好，我们现在得到了一个验证码图片对应的4个字符的图片，现在我们把所有的样本图片都切割好，然后，把相同的字符对应的图片放到一个文件夹，这么做的目的是尽量多的找出同一个字符的多种样式。结果如下：
到目前为止，我花了10分钟。
因为我们只是识别图片对应的数字或者字母，所以我们不需要特别复杂的神经网络算法。识别字符比识别小猫小狗的简单多了。
我这地方使用卷积神经网络，two convolutional layers and two fully-connected layers。
这地方对卷积神经网络算法就不做详细介绍，感兴趣的同学，可以google学习一下。
训练完成后，我们需要测试一下。15分钟花完。
整个过程看起来很简单：
从使用我们上述提到的插件的wordpress网站上下载验证码图片
把图片切割成包含单个字符的小图片
使用神经网络算法训练模型
预测新的验证码图片对应的字符
下面是我的测试：
你可以从这得到完整的代码和示例图片，你可以参照README来运行相关的程序。
转载自我的博客捕蛇者说英文原文
下载代码
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摘要：前端防暴力破解的一个设计地址描述传统的防范暴力破解的方法是在前端登录页面增加验证码虽然能有一定程度效果但是用户也跟着遭罪验证码越复杂用户登录的失败率越高于是最近我想了一个新的设计前端在登录时采用解密的方式获取密钥把密钥与表单以前发往后端用 前端防暴力破解的一个设计 Demo 地址 https://github.com/GitHub-Laz... 描述 传统的防范暴力破解的方法是在前端登...
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