SVM技术构建验证码破解程序：captchacker2

标题中提到的关键知识点是“基于SVM的验证码破解程序”。这个标题透露了程序使用的技术和目的。首先，SVM（Support Vector Machine，支持向量机）是一种常见的机器学习算法，它广泛应用于分类问题，包括图像分类。在这里，SVM被用来识别和破解验证码。验证码（Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart）是一种防止自动化软件（机器人）访问网络服务的安全措施。它通常用于网站登录、注册、评论等功能中，以确保操作是由人类用户完成，而不是由自动化程序完成。本程序的目的就是为了识别并处理这些验证码。 描述中提到，本项目是一个改进型程序，起因是因为作者发现目前市面上没有易于使用且识别精度高的验证码识别模块，尤其是面对复杂的验证码时。验证码识别技术目前主要依赖于谷歌的光学字符识别库Tesseract-OCR，但它的识别精度有限。这说明在验证码识别领域还存在需求和技术空间。 接下来，描述中提到项目的主要工作包括改造旧程序，整理代码使其模块化，并提供通用接口。同时，计划将原来的C++代码替换为Python，并且重写验证码的分割及字符居中模块，以便程序可以跨平台运行。还提到计划增加利用anti-captcha的人眼识别功能来收集训练数据。这表明项目是在不断改进和发展的过程中。 环境搭建部分提到了如何在Ubuntu 12.04 64位系统上安装运行程序所需的依赖库。首先提到了安装libsvm，即支持向量机库，接着是安装opencv，即一个强大的计算机视觉库。在Linux环境下使用apt-get命令进行安装。 最后，描述中提到一个联系邮箱，鼓励提交代码和疑问。 根据标签【Python】可以得知，本项目至少部分代码或全部代码是使用Python语言编写的。Python是一种高级编程语言，广泛用于数据分析、机器学习、网络开发等多个领域。由于其简洁性和强大的库支持，在机器学习和图像处理领域有着广泛的应用。本项目使用Python进行开发，可能与Python在这些领域内丰富的库和框架有关。 至于【压缩包子文件的文件名称列表】中的“captchacker2-master”，这暗示着该项目的源代码被存储在一个名为“captchacker2”的项目仓库中，并且可能在GitHub上开源。"master"通常指代版本控制系统中的主分支（在Git中通常为master），意味着这是开发的主要版本线。 综上所述，本知识点包括了SVM算法在验证码识别中的应用、Python在机器学习和图像处理领域中的重要性、验证码识别技术的现状、开源项目的开发与协作方式，以及Ubuntu系统下的环境配置方法。