基于BMP图片汉字验证码的设计与实现
汉字的验证码数据生成原理
汉字的验证码数据生成原理
汉字的验证码数据生成原理是指通过特定算法和逻辑生成一定数量的汉字验证码数据，用于验证用户的身份或判断用户是否为机器人。
下面将从字典、随机和图片生成这三个方面详细介绍汉字验证码数据生成的原理。
首先，汉字验证码的生成离不开一个汉字字典。
汉字字典是记录汉字和其对应拼音、部首、笔画、编码等信息的资源，可以通过编码查询汉字的各种特征。
生成验证码时，需要从字典中选择一定数量的汉字作为候选集，以确保大多数用户可以认出验证码内容。
其次，随机算法是生成汉字验证码数据的关键因素之一。
由于验证码需要具有一定的随机性和不可预测性，所以在生成汉字验证码时，需要使用一定的随机算法来选择候选集中的字或拼接多个字，以生成具有一定复杂度和多样性的验证码。
常用的随机算法包括随机数生成、随机种子和随机排列等。
第三，生成汉字验证码还可以利用图片生成的方式。
图片生成是将文字以图像的形式呈现给用户，使得用户需要通过识别图片中的文字来完成验证码验证，从而防止机器程序直接解析和破解。
通过使用图像处理和文字渲染技术，可以将汉字转换成图片，并添加一定的干扰、变形等效果，增加验证码的可读性和安全性。
综上所述，汉字验证码数据生成的原理主要包括字典、随机和图片生成三个方面。
通过从汉字字典中选择候选集，使用随机算法生成具有一定复杂度和多样性的验
证码，以及通过图片生成方式将文字转化为图像形式呈现给用户，实现了汉字验证码的生成。
通过不断优化和改进生成算法和技术，可以生成更加具有难度和安全性的汉字验证码数据，从而有效抵御机器人和恶意攻击。
基于图像处理的验证码识别系统设计与实现
基于图像处理的验证码识别系统设计与实现摘要：在互联网时代，验证码广泛应用于各种网站和应用程序中，用于防止机器人和网络爬虫的恶意攻击。
然而，传统的验证码对于用户来说常常不便利，因此利用图像处理技术设计和实现验证码识别系统成为一个重要的研究方向。
本文介绍了一种基于图像处理技术的验证码识别系统的设计与实现，通过对验证码图像的处理和分析，以及使用机器学习算法进行模型训练和识别，达到高效、准确地识别验证码的目的。
实验结果表明，该系统在不同类型的验证码上表现出了较高的识别率和鲁棒性，为验证码识别技术的应用和开发提供了有力支撑。
关键词：验证码识别；图像处理；机器学习；模型训练；识别率1. 引言随着互联网的快速发展，网络安全问题越来越突出。
为了防止机器人和网络爬虫的恶意攻击，许多网站和应用程序采用了验证码来验证用户的身份。
验证码作为一种安全措施，通过要求用户对一张图片中的字符或数字进行识别，来区分机器和人类用户。
然而，传统的验证码对于用户来说常常不便利，例如扭曲的字母、模糊的图片等。
因此，设计和实现基于图像处理技术的验证码识别系统成为一个有价值的研究方向。
2. 系统设计基于图像处理的验证码识别系统主要由以下几个模块组成：图像预处理、特征提取、模型训练和识别。
2.1 图像预处理图像预处理是验证码识别系统中的首要步骤，其目的是对验证码图像进行预处理，提高后续处理的效果。
常用的图像预处理技术包括图像二值化、降噪和去干扰线等。
图像二值化通过将验证码图像转化为二值图像，方便后续处理。
降噪技术主要通过滤波器等方法减少图像中的噪声。
去干扰线技术主要通过边缘检测和图像修复等方法去除图像中的干扰线。
2.2 特征提取特征提取是验证码识别系统中的核心步骤，其目的是从验证码图像中提取有区分度的特征，用于后续的模型训练和识别。
常用的特征提取技术包括形状特征、纹理特征和颜色特征等。
形状特征主要通过提取验证码中字符的形状特征来区分不同字符。
基于图像处理的互联网图形验证码识别技术研究
基于图像处理的互联网图形验证码识别技术研究图形验证码是一种常见的互联网安全验证方式，它通过随机生成的图形字符来识别用户是否是人类而不是机器。
然而，图形验证码具有一定的复杂性，对于人类和机器而言都存在一定的难度。
因此，利用图像处理技术开发出一种高效准确的互联网图像验证码识别技术对于提高用户体验和网络安全性具有重要意义。
互联网图形验证码识别技术的研究旨在通过利用计算机视觉和图像处理的方法来自动化解析图形验证码。
目前，这种技术已经得到了广泛的研究和应用。
下面将从图像处理的角度来介绍互联网图形验证码识别技术的研究进展和应用。
首先，图像预处理是互联网图形验证码识别技术的第一步。
由于图形验证码是由字符和干扰线条组成的，因此在识别之前需要对图像进行去噪处理和灰度化处理。
去噪处理可以通过滤波算法（如中值滤波和高斯滤波）来减少干扰线条的影响，灰度化处理可以将彩色图像转化为灰度图像，降低图像的维度，减少计算量。
其次，字符分割是互联网图形验证码识别技术的关键步骤之一。
由于图形验证码中的字符是相互重叠的，因此需要将图像中的字符进行分割，以便单独进行识别。
字符分割通常通过阈值分割、连通域分割和基于神经网络的分割等方法来实现。
其中，基于神经网络的分割方法在字符分割方面取得了较好的效果。
然后，特征提取是互联网图形验证码识别技术的另一个关键步骤。
特征提取的目的是从分割后的字符图像中提取出不变的特征信息，以便进行分类和识别。
常用的特征提取方法包括灰度共生矩阵、傅里叶描述子、Gabor滤波器、局部二值模式等。
这些方法可以有效地提取字符的纹理、形状和边缘等特征。
最后，基于机器学习的分类器是互联网图形验证码识别技术的核心部分。
通过利用机器学习算法，可以将特征向量与对应的字符进行分类和识别。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、K最近邻算法（KNN）和随机森林算法（RF）等。
这些算法在互联网图形验证码识别中取得了较好的分类效果和鲁棒性。
图形验证码方案
图形验证码方案引言在网络应用中，为了防止恶意机器人或者自动化脚本的攻击，图形验证码被广泛使用。
图形验证码是一种要求用户手动输入一组由图像转换为文本的字符或数字，以验证用户是人而非机器的安全验证机制。
本文将介绍一种图形验证码方案的设计和实现。
目标设计一个图形验证码方案，该方案应具备以下特点：•安全性：能够有效地防止机器人和自动化脚本的恶意攻击。
•可读性：用户能够轻松地识别并输入验证码。
•兼容性：适用于各种网络应用和设备。
方案设计字体选择选择合适的字体对于图形验证码的可读性至关重要。
应该选择一种清晰、简洁的字体，并避免使用过于花哨或艰难辨认的字体。
建议选择常用的无衬线字体，如Arial、Helvetica等。
字符集合字符集合是指能够出现在验证码中的字符的集合。
为了增加验证码的安全性，应该尽量包含更多种类的字符，如大写字母、小写字母和数字等。
建议字符集合包含大小写字母和数字，共62个字符。
图像畸变为了防止机器人或自动化脚本通过图像识别攻击验证码，可以对验证码图像进行一定的畸变处理。
常见的畸变处理包括扭曲、噪点等。
这些畸变处理可以有效地增加机器人的攻击难度。
颜色选择选择合适的颜色对于验证码的可读性也非常重要。
应该选择对比明显的颜色作为背景色和字符的颜色。
通常情况下，选择黑色或白色作为背景色，选择红色、绿色或蓝色作为字符的颜色。
字符位置和大小为了增加验证码的可读性和安全性，应该将字符的位置和大小进行随机化处理。
字符的位置应该不重叠，并且不太接近边界。
字符的大小应该适中，不要过小导致难以辨认，也不要过大导致易于攻击。
文字干扰线为了进一步增强验证码的安全性，可以在验证码图像中添加一些干扰线。
这些干扰线可以使机器人或自动化脚本更难以分辨验证码中的字符。
干扰线的颜色应该和背景色相似，以增加干扰效果。
实现前端实现前端实现主要负责生成并显示验证码图像，并获取用户输入的验证码。
以下是一个简单的前端实现示例：markdown html <div id=。
基于字符的图片验证码识别算法的设计与实现
基于字符的图片验证码识别算法的设计与实现作者：陈以山张勇来源：《电脑知识与技术》2017年第01期摘要：验证码是各大网站用以防范计算机自动程序恶意攻击的手段之一。
通过使用数字图像处理中的图片分割、开闭运算等手段，能够识别绝大部分网站的验证码。
对验证码识别技术的研究，既能及早发现验证码的漏洞，也能对诸如车牌识别、手写识别等技术起到促进作用。
关键词：验证码识别；数字图像处理；图片分割；图片开运算；模图片闭运算中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）01-0190-031 研究背景验证码（CAPTCHA）是“Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Hunmans Apart”（全自动区分计算机和人类的图灵测试）的缩写，是一种区分当前用户是人类还是计算机的自动程序。
在测试中，用户需要根据程序生成的一个问题做出正确的回答，程序据此来判断该用户是人类还是计算机。
验证码种类繁多，大体有基于字符的图片验证码、基于问答的验证码、声音验证码等。
目前，应用最广泛的是基于字符的图片验证码，它具有容易产生、不受用户背景知识和文化差异的影响，且暴力破解的难度很大，使用主流的编程语言，很容易可以产生一个包含随机字母或者数字的图片。
为了增加识别难度，在生成图片时，往往会加上诸多干扰因素，比如加上前景、背景，字符粘连，字符变形、歪斜等。
验证码为互联网安全作出了很大贡献，但我们不能忽视验证码所存在的漏洞，研究验证码自动识别算法，能够及早发现验证码设计存在的漏洞，并在据此作出调整，以增加验证码的安全性。
同时，验证码识别作为一种图灵测试，综合了数字图像处理、模式识别、人工智能等领域的研究成果，也对其他应用如车牌识别、手写文字识别等具有参考作用。
本文所研究的验证码识别算法，主要分为图片预处理、字符分割、模式识别三个步骤。
验证码识别原理及实现方法
验证码识别原理及实现方法一、验证码识别的原理：1.图像处理：首先需要对验证码图像进行预处理，包括二值化、去噪声、字符分割等。
二值化将图像转化为黑白图像，去噪声可以通过滤波方法去除图像中的噪声干扰，字符分割将验证码中的字符分离出来，以便后续进行特征提取和识别。
2.特征提取：特征提取是一个关键的步骤，通过提取验证码图像中的关键特征，以区分不同字符或图像。
常用的特征提取方法包括边缘检测、形状描述子、颜色特征等。
边缘检测可以提取出字符的轮廓信息，形状描述子可以描述字符的形状特征，颜色特征可以描述字符的颜色分布情况。
3.分类器训练：在特征提取之后，需要构建一个分类器来对提取的特征进行分类。
常用的分类器包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
分类器的训练过程是通过使用已知标注的验证码图像数据集进行训练，学习出一个可以识别不同字符或图像的模型。
4.识别：在分类器训练之后，就可以使用该模型对新的验证码图像进行识别了。
识别过程就是利用已训练好的分类器，对待识别的验证码图像进行分类判断，最终输出识别结果。
二、验证码识别的实现方法：根据验证码的特点和难度不同，有多种方法可以实现验证码的识别。
以下是其中几种常见的实现方法：1.基于模板匹配的方法：对于一些简单的验证码，可以通过将每个字符或图像对应的模板保存下来，并与待识别图像进行匹配。
模板匹配的方法简单直观，计算速度也较快，但对于复杂的验证码效果较差。
2. 基于机器学习的方法：对于一些复杂的验证码，可以使用机器学习算法进行识别。
通过构建特征向量和训练样本，使用分类器进行分类判断。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等。
3.基于深度学习的方法：深度学习在图像识别中有着很好的效果，对于复杂的验证码，可以使用卷积神经网络（CNN）进行识别。
CNN可以自动学习图像中的特征，较好地解决了特征提取的问题。
综上所述，验证码识别是通过图像处理、特征提取和分类器训练等步骤来实现的。
基于图像处理的验证码识别算法研究
基于图像处理的验证码识别算法研究图像处理是计算机视觉领域中的重要研究方向之一，验证码识别算法便是图像处理的一个重要应用。
随着互联网的发展，验证码作为一种验证用户身份的手段得到了广泛应用。
然而，传统的验证码识别算法在面对复杂、变异、扭曲的验证码图片时表现欠佳。
因此，基于图像处理的验证码识别算法的研究成为了一个备受关注的课题。
验证码是一种通常由数字、字母或符号组成的字符串，通常以图片形式展现给用户。
验证码的设计意在使计算机无法简单识别，从而防止自动化程序的恶意攻击。
然而，这也给正常用户带来了不便。
基于图像处理的验证码识别算法的研究旨在通过计算机自动识别验证码内容，从而解决验证码对用户的影响。
该算法主要分为四个步骤：图像预处理、特征提取、分类器的构建和验证码识别。
首先，在图像预处理阶段，需要对验证码图像进行一系列的预处理操作，以便提高后续处理的效果。
预处理包括灰度化、二值化、去噪声等步骤。
通过将彩色图像转化为灰度图像，并将其二值化，可以消除颜色对识别的影响，并将图像转化为二值黑白图像。
同时，去除噪声可以提高图像的清晰度，减少后续处理的干扰。
接下来，在特征提取阶段，需要从预处理后的图像中提取出与验证码内容相关的特征。
常用的特征提取方法包括形状特征、颜色特征、纹理特征等。
形状特征可以通过提取验证码的轮廓或边界来得到，其中包括字符的形状、大小等信息。
颜色特征可以通过提取验证码中字符的颜色分布来得到。
纹理特征则可以通过对字符区域进行纹理分析得到。
然后，在分类器的构建阶段，需要使用机器学习算法构建一个针对验证码的分类器。
常用的分类器包括支持向量机、神经网络、决策树等。
这些分类器可以通过训练集的样本训练得到，从而生成一个具有较高识别准确率的模型。
最后，在验证码识别阶段，通过将预处理后的验证码图像输入到已构建好的分类器中，可以自动识别出验证码的内容。
识别结果可以进一步验证其准确性，如果准确率较低，可以考虑优化分类器的参数或选择其他分类算法进行尝试。
基于图像处理的验证码识别技术
络的文本验证码识别方案，结合设计的图像分割算法和 高准确性的特点，能够有效地提取出字符，并具有较高 的识别率。 1 验证码识别
1.1 传统的验证码识别 在对样本后期进行训练时必须具备数量较大的样本集， 如果只通过人工进行简单的采集，无论是在时间还是精力 上都会消耗很多，因此，就要使用编程中的 Captcha 模 块，并将符合要求的验证码图片生成了 5000 张。 1.2 样本训练和识别 对于样本训练，就是结合有关的验证码样本，去将 阿拉伯数字以及 26 个英文字母的大小写进行字模的制 作。在训练充足的样本以后，使得有效的字模库被建立 起来，这样，需要识别的字符就可以根据情况选择对应 的字模。因此，样本训练显得至关紧要，它可以对识别 效率的高低起决定性的作用。接下来，将选取赶集网上 一些训练后制作出的字模库，而且在进行字符识别时要 以预处理后的图片为基础，识别出的字符还要以文本的 形式呈现出来。 2 验证码使用现状 对于验证码，它是可以有效地去区分人为操作还是 机器操作，因为这种技术操作便捷，且没有太大的数据 传输，尤其是论坛性质的网站，它可以有效地阻止恶意 行为的侵害。由于这种自动化程序被得到广泛的认可， 所以，我国排名靠前的论坛中有多一半的论坛都在注册 和登录等方面使用了验证码技术 [1]。另外，其他方面也 对此技术进行了应用，比如，电子邮件类网站，它可以 有效地防止邮件出现群发或乱发的情况。整体来说，国 内与国外在对验证码技术进行应用时都是相同的。另外， 随着验证码技术的不断发展，进而产生了计算机业务， 比如，电子推销，这时就会用到验证码识别技术，而且，
收稿日期 ：2023-05-04 作者简介 ：唐利红（1975—），女，四川内江人，本科，工程师，研究方向 ：计算机应用、数字化教学。
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唐利红：基于图像处理的验证码识别技术
字符型图片验证码识别完整过程及Python实现
字符型图⽚验证码识别完整过程及Python实现字符型图⽚验证码识别完整过程及Python实现1 摘要验证码是⽬前互联⽹上⾮常常见也是⾮常重要的⼀个事物，充当着很多系统的防⽕墙功能，但是随时OCR技术的发展，验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻。
本⽂介绍了⼀套字符验证码识别的完整流程，对于验证码安全和OCR识别技术都有⼀定的借鉴意义。
⽂章更新：2017-09-20本⽂的基于传统的机器学习SVM的源码共享：介绍⽂章：https:///zhengwh/captcha-svm然后经过了⼀年的时间，笔者⼜研究和get到了⼀种更强⼤的基于CNN卷积神经⽹络的直接端到端的验证识别技术（⽂章不是我的，然后我把源码整理了下，介绍和源码在这⾥⾯）：⽂章介绍：2 关键词关键词：安全,字符图⽚,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL3 免责声明本⽂研究所⽤素材来⾃于某旧Web框架的⽹站完全对外公开的公共图⽚资源。
本⽂只做了该⽹站对外公开的公共图⽚资源进⾏了爬取，并未越权做任何多余操作。
本⽂在书写相关报告的时候已经隐去漏洞⽹站的⾝份信息。
本⽂作者已经通知⽹站相关⼈员此系统漏洞，并积极向新系统转移。
本报告的主要⽬的也仅是⽤于 OCR交流学习和引起⼤家对验证安全的警觉。
4 引⾔关于验证码的⾮技术部分的介绍，可以参考以前写的⼀篇科普类的⽂章：/beer/p/4996833.html⾥⾯对验证码的种类，使⽤场景，作⽤，主要的识别技术等等进⾏了讲解，然⽽并没有涉及到任何技术内容。
本章内容则作为它的技术补充来给出相应的识别的解决⽅案，让读者对验证码的功能及安全性问题有更深刻的认识。
5 基本⼯具要达到本⽂的⽬的，只需要简单的编程知识即可，因为现在的机器学习领域的蓬勃发展，已经有很多封装好的开源解决⽅案来进⾏机器学习。
普通程序员已经不需要了解复杂的数学原理，即可以实现对这些⼯具的应⽤了。
主要开发环境：python3.5python SDK版本PIL图⽚处理库libsvm开源的svm机器学习库关于环境的安装，不是本⽂的重点，故略去。
ASP生成数字相加求和的BMP图片验证码
ASP⽣成数字相加求和的BMP图⽚验证码⽬前⽹络上有许多图⽚验证码形式，那些没有⽣成图⽚的验证码的抗破解防御能⼒简直不堪⼀击；有⼈直接在⽹页源码⾥显⽰出具体的数字，然后要求访问者输⼊⼀个相加后的和；如3+5=多少，这样的验证码新意倒有⼀些，不过可惜，根本没有起到保护的作⽤。
flymorn改进⼀下以上的新意，直接把3+6=多少的形式采⽤asp程序⽣成Bmp图⽚格式，并且把数字相加后的和存进session⾥，加⼤破解的门槛；没有⼀些图形图像学知识的⼈是⽆法破解的。
代码如下：复制代码代码如下:<%Response.Buffer = TrueResponse.ExpiresAbsolute = Now() - 1Response.Expires = 0Response.cachecontrol = "no-cache"Response.ContentType = "Image/Bmp"Call Com_CreatValidCode()Sub Com_CreatValidCode()RandomizeDim i, ii, iiiConst cAmount = 10 '数值个数Const cCode = "0123456789" '数值范围Dim vColorData(2)vColorData(0) = "" '⿊⾊点要转为彩⾊点,暂时不定义vColorData(1) = ChrB(255) & ChrB(255) & ChrB(255) '⽩点Dim vCode(4), vCodes '产⽣⼀组任意数For i = 0 To 3vCode(i) = Int(Rnd * cAmount) '数组等于总数*随机数if i=1 then vCode(i)="11" '第⼆位为+if i=3 then vCode(i)="10" '第四位为=vCodes=vCodes&Mid(cCode,vCode(i)+1,1) '串等于串加上后续值Nextsession("checkcode")=int(Mid(vCodes,1,1)) + int(Mid(vCodes,2,1)) '计算相加和值并赋值给sessionDim vNumberData(36)vNumberData(0) = "1110000111110111101111011110111101111011110111101111011110111101111011110111101111011110111110000111" vNumberData(1) = "1111011111110001111111110111111111011111111101111111110111111111011111111101111111110111111100000111" vNumberData(2) ="1110000111110111101111011110111111111011111111011111111011111111011111111011111111011110111100000011" vNumberData(3) = "1110000111110111101111011110111111110111111100111111111101111111111011110111101111011110111110000111" vNumberData(4) = "1111101111111110111111110011111110101111110110111111011011111100000011111110111111111011111111000011" vNumberData(5) = "1100000011110111111111011111111101000111110011101111111110111111111011110111101111011110111110000111" vNumberData(6) = "1111000111111011101111011111111101111111110100011111001110111101111011110111101111011110111110000111" vNumberData(7) = "1100000011110111011111011101111111101111111110111111110111111111011111111101111111110111111111011111" vNumberData(8) = "1110000111110111101111011110111101111011111000011111101101111101111011110111101111011110111110000111" vNumberData(9) = "1110001111110111011111011110111101111011110111001111100010111111111011111111101111011101111110001111" '表⽰=vNumberData(10) = "1111111111111111111111111111111000000001111111111111111111111000000001111111111111111111111111111111" '表⽰+vNumberData(11) = "1111111111111100111111110011111111001111100000000110000000011111001111111100111111110011111111111111" Response.BinaryWrite ChrB(66) & ChrB(77) & ChrB(230) & ChrB(4) & ChrB(0) & ChrB(0) & ChrB(0) & ChrB(0) &_ChrB(0) & ChrB(0) & ChrB(54) & ChrB(0) & ChrB(0) & ChrB(0) & ChrB(40) & ChrB(0) &_ChrB(0) & ChrB(0) & ChrB(40) & ChrB(0) & ChrB(0) & ChrB(0) & ChrB(10) & ChrB(0) &_ChrB(0) & ChrB(0) & ChrB(1) & ChrB(0)Response.BinaryWrite ChrB(24) & ChrB(0) & ChrB(0) & ChrB(0) & ChrB(0) & ChrB(0) & ChrB(176) & ChrB(4) &_ChrB(0) & ChrB(0) & ChrB(18) & ChrB(11) & ChrB(0) & ChrB(0) & ChrB(18) & ChrB(11) &_ChrB(0) & ChrB(0) & ChrB(0) & ChrB(0) & ChrB(0) & ChrB(0) & ChrB(0) & ChrB(0) &_ChrB(0) & ChrB(0)For i = 9 To 0 Step -1 '⾏For ii = 0 To 3 '字数For iii = 1 To 10 '像素点if Mid(vNumberData(vCode(ii)), i * 10 + iii , 1) ="0" then '产⽣彩⾊点,减去⼀个固定值,可使颜⾊偏深dim a,b,ca=abs(Rnd * 256-60)b=abs(Rnd * 256-128)c=abs(Rnd * 256-60)vColorData(0) = ChrB(a) & ChrB(b) & ChrB(c)Response.BinaryWrite vColorData(Mid(vNumberData(vCode(ii)), i * 10 + iii , 1))elsedim d,e,f '产⽣彩⾊背景，颜⾊偏浅，也可以随机⽣成噪点做背景d=abs(Rnd * 255)e=abs(Rnd * 255)f=abs(Rnd * 255)if d+e+f>640 then '可改值,调整背景⾊深vColorData(1) = ChrB(d) & ChrB(e) & ChrB(f)Response.BinaryWrite vColorData(Mid(vNumberData(vCode(ii)), i * 10 + iii , 1))elseResponse.BinaryWrite vColorData(Mid(vNumberData(vCode(ii)), i * 10 + iii , 1))end ifend ifNextNextNextEnd Sub%>以上代码可直接另存为⼀个⽂件，如vcode.asp，然后通过图⽚的⽅式调⽤改⽂件，如<img src="vcode.asp" border=0 align="absmiddle" />，然后在提交后的处理页⾯⾥验证session("checkcode")的值就可以了。
汉字编码与校验设计实验
汉字编码与校验设计实验汉字编码是计算机能够处理中文文本的基础，而校验是保证数据传输的正确性和完整性的重要手段。
在本实验中，我们将学习汉字编码和校验的基本原理，并设计实现一个能够将汉字转换成数字编码并进行校验的程序。
一、原理与方法1. 汉字编码汉字编码是将中文字符表示成计算机处理的二进制数的过程。
计算机一般采用Unicode编码表示汉字，该编码体系的特点是可以表示世界上所有的字符。
Unicode编码有多种实现方式，其中比较常用的是UTF-8编码和UTF-16编码。
UTF-8编码是一种变长编码方式，它用1到4个字节来表示一个字符，最多可以表示2^21个字符。
UTF-16编码是一种固定长度编码方式，它用2个字节来表示一个字符。
两种编码方式各有特点，根据需要选择合适的编码方式。
2. 校验数据校验是指在数据传输过程中，为了保证数据的正确性和完整性，采用校验码验证数据是否传输正确的过程。
常用的校验方式包括奇偶校验、CRC校验和校验等。
奇偶校验是指将数据的每个二进制位相加，如果和为奇数，则在数据头部增加一个“1”，否则增加一个“0”。
接收端对接收到的数据再次进行奇偶校验，如果得到的结果与发送端不一致，则说明数据传输错误。
3. 设计方法本实验的设计思路是先将输入的中文字符转换成Unicode编码，然后将编码结果转换为二进制编码，并对二进制码进行奇偶校验、CRC校验和校验等处理，最终输出校验结果。
二、程序设计本实验我们采用Python语言编写程序，程序主要包括以下几个函数。
1. hanzi_to_unicode该函数的作用是将输入的汉字字符转换成Unicode编码。
由于Python3默认使用UTF-8编码，因此在输入汉字字符时需要使用'\u'前缀将其转换成Unicode编码。
def hanzi_to_unicode(hanzi):return hex(ord(hanzi))该函数的作用是将输入的Unicode编码转换为二进制编码。
基于BMP图片汉字验证码的设计与实现
基于BMP图片汉字验证码的设计与实现
张涛
【期刊名称】《电脑开发与应用》
【年(卷),期】2008(21)12
【摘要】在程序中合理的使用验证码技术可以大大的提升系统认证的安全性.提出了一种汉字验证码的设计方法,这种验证码的显示是系统随机产生的汉字图像,介绍了BMP格式图片验证码结构及设计方法,并且给出了ASP实现此程序的源文件.【总页数】3页(P49-51)
【作者】张涛
【作者单位】黑龙江大学现代教育技术中心,哈尔滨,150080
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.08
【相关文献】
1.BMP格式验证码图片的生成 [J], 魏景东
2.ASP实现BMP格式验证码图片 [J], 胡必波
3.基于字符的图片验证码识别算法的设计与实现 [J], 陈以山;张勇
4.基于汉字验证码的设计与实现 [J], 蔡立楷
5.基于汉字验证码的设计与实现 [J], 蔡立楷
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验证码的原理及实现方法
万方数据
第４期
洪伟铭：验证码的原理及实现方法
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ｇｒａ．ｓｅｔＣｏｌｏｒ（ｎｅｗ ｃｏｌｏｒ（Ｏ，０，０））；／／设置字符串颜色 ｇｒａ．ｓｅｔＦｏｎｔ（ｎｅｗ Ｆｏｎｔ（“Ｔｉｍｅｓ Ｎｅｗ Ｒｏｍａｎ＂，Ｆｏｎｔ．ＩＴＡＬＩＣ，２４））；／／－设置字体 ｇｒａ．ｄｒａｗｓｔｒｉｎｇ（Ｃｏｄｅｌ，１０，２５）；Ｉｆ．写入随机字符串 对随机图片添加干扰点，防止扫描识别 Ｒａｎｄｏｍ ｒａｎｌ＝ｎｅｗ Ｒａｎｄｏｍ（）； ，，随机产生４００个干扰点（背景图片大小１２０＂６０） Ｆｏｒ（ｉｎｔ ｉ＝Ｏ；ｉ＜４００；ｉ＋＋）｛ ｉｎｔ ｘ＝ｒａｎｄｏｍ．ｎｅｘｔＩｎｔ（１ ２０）； ｉｎｔ ｙ＝ｒａｎｄｏｍ．ｎｅｘｔＩｎｔ（６０）； ｇｒａ．ｓｅｔｃｏｌｏｒ（ｎｅｗ ｃｏｌｏｒ，．ｇｒｅａｎ）； ｇｒａ．ｄｒａｗＬｉｎｅ（ｘ，Ｙ，Ｘ＋Ｉ，ｙ＋１）； ｝ 将处理好的缓冲图像重新编码为ＪＰＥＧ输出
（１）验证羁浚文本影甙蠢理，这是一静无效豹验证玛，攻击者霹泼轻易楚提取文本验证羁，然着塞动赣入， 这种验证码对安全性没有任何帮助，反两增加了用户的输入负担。
（２）以图片方式再现验证码，把验证码掌串嵌入到各种格式的图片中，这是真正意义上的验证码，因为图 片是以点阵图片的方式而不是文本方式呈现给用户的，黑客工具就不容易直接读到验证码了，这种方法很有效，
武汉科技学院擘报
ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＷＵＨＡＮ ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ ０Ｆ ＳＣＩＥＮＣＥ ＡＮＤ ＥＮＧＩＮＥＥＲｌＮＧ
、ｂ１．２０ Ｎｏ．４ Ａｐｒ．２００７
验证码的原理及实现方法
洪伟铭
（湛汪狮菠学院谤葬税系，广东湛江５２４０４８）
摘要：针对当前鬣联网络的信息应用系统正面对着越来越多的在线攻击，严重地威胁着应用系统的
bmp哈夫曼编码实验报告
多媒体技术与基础实验——huffman编码实验一：Huffman编码一、实验内容1、了解BMP图像的格式，实现BMP图片格式的数据域及文件头的分离2、熟悉Huffman编码原理3、用C语言使用Huffman编码算法对给定图像文件进行编码二、设计思路1、BMP文件的前54字节是与具体图像无关的文件头信息，进行哈夫曼编码时不需要对这部分进行编码。
2、哈夫曼编码基于图像统计特征的变长编码方法概率小的符号用较长的码字表示，概率大的符号用较短的码字表示。
3、霍夫曼编码的步骤：1)根据待编码的符号串，统计各个符号的概率；2)根据符号的概率统计特征，构建霍夫曼编码表，即计算每个符号的编码结果；3)用得到的编码表对符号序列进行编码。
三、相关知识1、Huffman Tree的定义假设有n个权值{w1,w2,w3......wn},试构造一棵有n个叶子节点的二叉树（节点总数为m=2*n-1），每个叶子带权值为wi，其中WPL（树带权路径）最小的二叉树成为Huffman树或者最优二叉树。
2、如何构造Huffman Tree(1).根据给点的n个权值{w1,w2,w3.....wn}构成n棵二叉树的集合F={T1,T2,T3......Tn},其中每棵二叉树只有个带有权值Wi的根节点，其左右子树为空。
(2).在F中选取两棵根结点的权值最小的树作为左右子树构造一个新二叉树，新根权值为左右子树权值之和。
(3).在F中delete掉这两棵树，插入新二叉树到F中。
(4).重复(2)和(3)，直到F中只含一棵树，此数位Huffman Tree。
四、实验结果平均码字长度为7.57，编码效率为0.9967。
实验结果分析：哈夫曼编码是动态变长编码，对每一个图像，临时建立概率统计表和编码树，算法速度比静态编码慢，但压缩效果最好。
但是对具有很多不同颜色的图像时，哈夫曼编码的平均码字长度将增大，编码效率将下降，故需改进哈夫曼算法，例如采用截断哈夫曼算法等。
验证码的原理及其应用论文
验证码的原理及其应用论文1. 引言随着互联网的快速发展，网络安全问题也日益凸显。
为了防止机器自动化攻击，网站和应用程序常常要求用户进行人机验证。
其中一种常见的人机验证方式就是验证码。
本篇论文将介绍验证码的原理及其应用。
2. 验证码的原理验证码是一种基于计算机和人类区分能力的技术，用于验证用户是否是真正的人类而不是机器。
验证码基于以下原理进行设计和实现：1.图像识别原理：验证码通常展示给用户一张包含数字、字母、图像或者其他字符的图片，用户需要识别并输入图片中的内容来通过验证。
这利用了计算机图像识别的难度，因为即使是最先进的图像识别算法也很难轻松地分辨出扭曲、变形或干扰的字符。
2.难以自动化识别原理：验证码的设计旨在让机器无法轻易识别其中的内容。
例如，验证码可能会将字符扭曲、倾斜、旋转、添加噪声或干扰线等方式增加识别难度。
这使得攻击者难以编写脚本、使用OCR（光学字符识别）软件或其他自动化工具来解决验证码。
3.时效性原理：验证码通常具有时效性，即验证码只在一定的时间窗口内有效。
这样可以防止攻击者通过复用验证码进行攻击。
3. 验证码的应用验证码广泛应用于以下场景中：3.1 网站注册在用户注册网站时，网站通常要求用户通过输入验证码来验证其身份。
这可以防止自动化脚本批量注册账号。
3.2 用户登录用户登录过程中，验证码可以用于防止暴力破解和字典攻击。
用户需要输入正确的验证码才能成功登录。
3.3 重置密码当用户忘记密码并尝试进行密码重置时，验证码用于确认用户的身份。
验证码确保只有真正拥有账户的用户能够重置密码。
3.4 防止机器自动提交表单有些恶意机器人会自动化提交表单，用于刷票、垃圾信息发布等目的。
通过在表单中添加验证码，可以有效地防止机器人的提交。
3.5 防止爬虫某些网站希望阻止爬虫程序获取网站内容。
验证码可以用于防止爬虫程序自动化访问和抓取。
4. 验证码的发展及挑战验证码作为一种人机验证技术，不断在发展和演进。
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第 １ ２期
电 脑 开 发 与 应 用
文 苹 编 号 ： ０ ３ ５ ５ （ ０ ８ １ － ０ ９０ １０ －８ ０ ２ ０ ）２０ ４ —３
基于 Ｂ ＭＰ图片 汉 字 验 证 码 的设 计 与 实现
Ｄｅ ｉ ｎ ａ ｍ ｐｌ ｍ ｅ ａ ｉ ｎ ｏ ｃ ｕｒ ｓ ｇ ｎｄ Ｉ ｅ ｎｔ ｔｏ ｆ Ｐｉ ｔ ｅ Ｃｈｉ ｓ ｄ ｏ ｎｅ ｓ Ｃｏ ｅ ｆ ｒ
法 ， 种验 证码 的显 示是 系统 随机 产 生 的汉字 图像 ， 绍 了Ｂ 这 介 ＭＰ格 式 图片验 证码 结构 及 设计 方 法 ， 且给 出 了 并
ＡＳ Ｐ实现 此程 序 的源 文件 。
【 关键词 】 图片验证 码 ，图像 识 别 ，汉 字验 证码 ，Ｂ ＭＰ 图片
中 图分 类 号 ：Ｔ ３ ３ ０ Ｐ ９．８ 文 献 标 识 码 ：Ａ
长 ， ， 图位 数 １ ４ ８ ２ （ ， 宽 位 ／ ／ ／ ４ １ ８个像 素 占 １ 占 １ 字 节 ； ， 个 像 素 占 １个 字节 ； ４ １ 个 ８１ ２ ， 个 像 素 占 ３个 字 节 ；等 信 息 。 以下详 细 讲解 Ｂ ） ＭＰ图 片
到一切 可 能存 在的 安全 隐患 ， 堵住 这 些系 统漏 洞 。 并 目 前 很 多攻 击 都 由 系统 身 份认 证 做 起 ， 因为 它 是 开 启 系
统 程序 的一 扇 门 ， 果身 份认 证通 过 ， 么造 成 的后果 如 那
是 不堪设 想 的 。所 以验证 码 技术 的使 用 有效 防止 了在 身 份认 证过 程 中对 系统进 行 的攻 击 。 网络 中常见 的都
随着 网络 技术 和信 息 技 术 的快 速发 展 ， 网络安 全
这 些字 符 串 ， 后 随着 登 录窗 体 等 用户 创 建 的 窗体 一 然
起 提交 。 因为一 段客 户端 攻击 代 码 ， 过 一般 手段 是很 通
和信 息 安全 已经 变得 越 来 越 重要 了 ， 如何 更 好 地 去 解
册 、 特定 的注 册用 户 用 特 定 程序 暴 力 破 解 方 式进 行 对
不 断地登 录 。因为 验证 码是 一个 混合 了数字 或符 号 的 图片 ， 眼看起 来 都 费劲 ， 器识 别起 来就 更 困难 。文 人 机 章 主要针 对 Ｂ ＭＰ格 式 图 片 验证 码 结 构 以及设 计 方 法 进 行详 细 讲解 。
决安全 性 问题 已经 成 为 了一 个 难题 。想 要 实现 安全 性 首先 要 确 保 在 网 络计 算 机 上 运 行 的系 统 程 序 没 有 漏 洞 。这 就需 要 程序 设计 人员 在 编写 程序 的过程 中要 想
难识 别 验证 码 。验 证码 的 主要作 用是 防 止 自动批 量注
ＡＢ Ｔ Ｓ ＲＡＣ Ｔ Ａｐ ｌ ａ ｉ ｎ ｏ ｅ ｉ ｃ ｔｏ ｏ ｅ ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ｏ ｔ ｅ ｐ ｏ ｒ ｍ ａ ｍｐ ｏ ｅ ｇ ｅ ｔｙ ｓ ｃ ｒｔ ｆｔ ｅ ｓ ｓ ｅ ｖ ｒｆ ａ ｉ ｎ ｐ ｉ ｔｏ ｆ ｖ ｒｆ ａ ｉｎ ｃ ｄ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｔ ｈ ｒ ｇ ａ ｃ ｎ ｉ ｒ ｖ ｒ ａ ｌ ｅ ｕ ｉ ｏ ｈ ｙ ｔ ｍ ｅ ｉ ｃ ｔｏ ・ ｃ ｉ ｙ ｉ Ｄｉｐ ａ ｆｔ ｅ ｖ ｒｆ ａ ｉ ｎ ｃ ｄ ｎ ｉ ｎ ｄ ｉ ｈ ａ ｅ ｓ ｃ ｉ ｅ ｓ ｐ ｃ ｕ ｅ ｇ ｎ ｒ ｔ ｄ ｒ ｎ ｏ ｌ ｒ ｍ ｈ ｙ ｔ ｍ ，ａ ｄ ｓ ｕ ｃ ｉ ｓ ｓ ｌ ｙ ｏ ｈ ｅ ｉ ｃ ｔｏ ｏ ｅ ｍｅ ｔ ｅ ｎ ｔ ｅ ｐ ｐ ｒ ｉ ｈ ｎ ｓ ｉｔ ｒ ｅ ｅ ａ ｅ ａ ｄ ｍ ｙ ｆ ｏ ｔ ｅ ｓ ｓ ｅ ｉ ｏ ｎ ｏ ｒｅ ｆ ｅｉ ｌ ｇ ｖ ｎ ｉ ｈ ｍｐ ｅ ｅ ｔ ｔ ｎ ｏ ｈ ｒ ｇ ａ ｗｉ Ｐ． ｉ ｅ ｎ ｔ ｅ ｉ ｌｍ ｎ ａ ｉ ｆｔ ｅ ｐ ｏ ｒ ｍ ｔ ＡＳ ｏ ｈ ＫＥＹＷ ＯＲＤＳ ｐ ｃ ｕ ｅ ｖ ｒｆｃ ｔｏ ｏ ｅ，ｉ ｇ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ， ｃ ｉ ｅ ｓｃ ｄ ｏ ｅ ｉ ｃ ｔ ｎ，ＢＭ Ｐ ｐ ｃ ｕ ｅ ｉｔ ｒ ｅ ｉ ａ ｉ ｎ ｃ ｄ ｉ ｍａ ｅ ｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ｉ ｈ ｎ ｓ ｏ ｅ ｆ ｒ ｖ ｒｆ ａ ｉ ｉ ｏ ｉｔ ｒ
是 一些 数 字 验证 码 或 英文 验 证 码 ， 于 网络 上 这 些验 基
２ Ｂ ＭＰ 图形 的结 构
Ｂ ＭＰ图片 的结 构 主要 分 为 文 件 头 和 图片 显 示部 分 。Ｂ ＭＰ 文 件 有 ５ ４个 字 节 的 文 件 头 ， 中包 括 了 其
证码 技 术 ， 文提 出一种 汉字 数字 验 证码 的设 计 方法 。 本
５ ４个 字节 的文 件 头相 应 的含义 。
２ １ 文 件 头信 息块 ．
１ 验 证 码 的作 用
目前很 多 网站 会碰 到客 户 机 恶 意攻 击 ， 中一 种 其
很常 见 的攻击 手段 就 是身 份欺 骗 。它 通过 在 客户 端脚 本 写入 一些 代码 ， 后利 用 客户 机在 网站 、 坛 反 复登 然 论
Ｂ ＭＰ文 件 标 志 “ Ｍ ” 文 件大 小 ， 图文 件起 始位 置 ， Ｂ ， 位
Ｖｅ ｉ ｉ ａ ｉ ｎ ｂ ｓ ｄ ｏ ｒ ｆｃ ｔＯ ａ ｅ ｎ ＢＭ Ｐ 张 涛 （ 黑龙 江 大 学现代 教 育技 术 中心 哈 尔滨 １ ０ ８ ） ５ ０ ０ 【 摘 要】在 程序 中合 理 的使 用验 证 码技 术可 以大大 的提 升 系统 认证 的安 全 性 。 出 了一 种 汉字验 证码 的设 计方 提