# 验证码识别

**Repository Path**: zekdot/check_code_regco

## Basic Information

- **Project Name**: 验证码识别
- **Description**: 验证码识别工具，用于识别特定的验证码
- **Primary Language**: Java
- **License**: AFL-3.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 5
- **Forks**: 3
- **Created**: 2019-12-25
- **Last Updated**: 2024-03-04

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 验证码识别

## 1.介绍

验证码识别工具，用于识别正方软件教务系统的验证码，如图所示的格式：

![](https://ss0.bdstatic.com/70cFuHSh_Q1YnxGkpoWK1HF6hhy/it/u=4002680234,2352403944&fm=26&gp=0.jpg)

可以在识别验证码的基础上开发自己的应用，提升用户体验

## 2.引入依赖

建议使用Maven，jar包已经上传到中央仓库，这样只需要在pom.xml下添加如下信息就可以使用了

```xml
<dependency>
	<groupId>org.tensorflow</groupId>
	<artifactId>tensorflow</artifactId>
	<version>1.5.0</version>
</dependency>

<dependency>
	<groupId>commons-io</groupId>
	<artifactId>commons-io</artifactId>
	<version>2.6</version>
</dependency>

<dependency>
	<groupId>com.zekdot</groupId>
	<artifactId>CodeRecognition</artifactId>
	<version>1.0.0</version>
</dependency>
```

如果需要用jar包方式导入，可以联系我，我可以把所需的jar包发给你。

## 3.使用

依赖引入之后，就可以进行使用了，不过在调用API之前，需要先找到下载下来的jar包，用解压缩方式打开，里面有一个model.pb，将它放到一个自己能找到的地方，此外还有一个1.gif，可以用作测试配置是否成功。

### 1.用BufferedImage方式读取图像

如果是写爬虫的话有方式可以读取BufferedImage的网络图像，如果是读取本地文件，可以直接使用jar包中带的PicTool来进行读取：

```java
BufferedImage image = PicTool.getImage("/home/zekdot/test/1.gif");
```

### 2.传入读取的BufferedImage对象获取识别结果

传入之前打开的BufferedImage对象以及model.pb所在目录的路径，即可获取识别的字符串：

```java
String res = CodeRecog.verifyCheckCode(image,"/home/zekdot/test/");
System.out.println(res);
```

如果对使用有什么问题，可以联系邮箱：zekdot@qq.com