基于Python对新浪登录验证码的自动识别+源代码+文档说明

# Verification-code-crack ### 基于Python对新浪登录验证码的自动识别 - 系统功能: 抓取网页上的验证码，对验证码图片进行去噪，二值化，分割，再利用神经网络的技术实现对验证码的识别。 - 主要技术: Python编程，利用PIL，numpy，pybrain - 主要步骤: 1. 抓取微博验证码，并保存在captchas文件夹中（600张样本）:<br> 图片地址： <br> 主要代码：  2. 预处理（去背景，降噪，二值化）: - 去除噪点：图片为RGB图，通过取色器观察，发现字符与噪点RGB值差别较大，选取大概阈值，遍历图片将噪点（干扰线）赋值为255。 - 二值化：同样选取阈值，遍历图片将背景赋值为255，字符赋值为0。 - 处理结果：  - 主要代码: 3. 图片分割，分类组成字模库: - 观察知字符之间几乎无粘黏，可将图片像素垂直投射成一维列表，记录每一列黑色像素总和。 - 一维列表波峰可表示为字符，波谷为字符间隙。通过不断尝试选取最合适的波峰波谷值来分割图片。 - 将分割好的字符分类，分别存放在文件夹中，组成字模库。 4. 建立训练集和测试集进行神经网络训练，使误差达到理想值: - 构建三层神经网络：1个输入层、1个隐含层和1个输出层。 - 设置网络参数，选取适当数量的字符样本训练网络。当网络误差收敛到所设定的目标值时结束训练，保存相关数据留待后用。 - 主要代码：  5. 运行识别程序，验证识别准确性： - 抓取的图片： - 识别结果： *第一次提交代码到GitHub，请多多指教 :stuck_out_tongue_closed_eyes:*