验证码识别dll库,识别率95%，附调用接口。_验证码识别接口资源-CSDN下载

共4个文件

dll：2个

java：1个

model：1个

验证码

3星 · 超过75%的资源需积分: 50 199 浏览量 2018-10-23 14:08:23 上传评论 5 收藏 45.65MB RAR 举报

验证码识别技术是网络安全领域中一个重要的子领域，用于防止自动化的机器人或恶意软件进行非法操作。本主题涉及的是一款dll库，专为验证码识别设计，声称具有高达95%的识别率，这对于自动化处理验证码场景非常有用。dll（动态链接库）是Windows操作系统中的共享代码库，可以被多个程序调用，以实现特定功能。该dll库特别指出它适用于32位Java开发环境，因为Java的JDK（Java Development Kit）提供了32位和64位版本。在使用这个验证码识别库时，开发者需要确保他们使用的JDK是32位版本，因为该库不兼容64位环境。这可能是由于库的内部实现或依赖的其他组件仅限于32位架构。描述中提到的“CClib.dll”是这个验证码识别库的核心组件之一，它是动态链接库文件，负责实际的验证码解析和识别工作。当尝试运行与该库相关的Java程序时，如果系统找不到这个文件，程序会抛出错误。解决方法是将“CClib.dll”从提供的资源文件夹复制到JDK安装目录下的“bin”子目录中。这是为了让Java虚拟机（JVM）在运行时能够找到并加载这个必要的库文件。关于Java调用dll库，Java通过Java Native Interface (JNI) 提供了与本地代码交互的能力。JNI允许Java代码调用C、C++等本地代码编写的函数，反之亦然。在这个情况下，可能有一个Java封装类，暴露了调用dll库的Java接口，使得开发者可以在Java代码中轻松地调用验证码识别功能。 “cnn”可能是指卷积神经网络（Convolutional Neural Network），这是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别任务，包括验证码识别。卷积神经网络利用其特有的卷积层和池化层，可以从图像中提取特征，从而实现高精度的图像分类。在这个场景中，cnn可能代表了用于训练和实现验证码识别的神经网络模型。总结一下，这个压缩包提供的验证码识别库是一个基于32位Java环境的dll解决方案，依赖于“CClib.dll”来执行识别任务。它利用了深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），以实现95%的高识别率。在部署和使用时，需要注意JDK版本的匹配，并正确配置dll文件的位置。对于Java开发者来说，这意味着需要对JNI和深度学习有一定了解，以便成功集成这个库到他们的应用程序中。

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cnn.rar （4个子文件）

cnn

Caffe.model 43.43MB

test.java 1KB

CClib.dll 4.61MB

cnn.dll 924KB

/* 有问题可以在www.duyan.top留言。 */ package UnitTest; import com.sun.jna.Library; import com.sun.jna.Native; import java.io.File; public class cnnLoadTest { public static void main(String[] args){ //return version and model,check is 32bit or 64bit,only 32bit by supported. String version = System.getProperty("java.version") +" "+ System.getProperty("sun.arch.data.model"); System.out.println(version); cnn.INSTANCE.LoadCnnFromFile(getPath() + "\\discriminate\\cnn\\Caffe.model"); String code = cnn.INSTANCE.GetImageFromFile(getPath()+"\\test.jpg"); System.out.println("result of identification: "+code); } //cnn dll called, use jna (and also can use JNative). private interface cnn extends Library { cnn INSTANCE = (cnn) Native.loadLibrary(getPath() + "\\discriminate\\cnn\\cnn.dll", cnn.class);//载入dll boolean LoadCnnFromFile(String FilePath); //载入字库 String GetImageFromFile(String imgPath); //识别图片 } //get current project path. private static String getPath() { try { File directory = new File("");//参数为空? String courseFile = directory.getCanonicalPath(); //System.out.println("getPath: "+courseFile); return courseFile; } catch (Exception exp) { exp.printStackTrace(); } return null; } }