Python安装包: 需要安装的包主要有两个: PIL 和 pytesser .tesseract (1).安装PIL:下载地址:http://www.pythonware.com/products/pil/ 下载后是一个exe程序,直接双击安装 (2).pytesser:下载地址:http://code.google.com/p/pytesser/ pytesser 模块的安装: 下载后得到 "pytesser.zip",是一个压缩文件,使用方法:  1.在 "C:\Pyt…

思路: 使用Selenium库把带有验证码的页面截取下来 利用验证码的xpath截取该页面的验证码 对验证码图片进行降噪.二值化.灰度化处理后再使用pytesser识别 使用固定的账户密码对比验证码正确或错误的关键字判断识别率 1. 截取验证码 def cutcode(url,brower,vcodeimgxpath): #裁剪验证码 picName = url.replace(url,"capture.png") #改为.png后缀保存图片 brower.get(url) browe…

关于利用python进行验证码识别的一些想法 用python加“验证码”为关键词在baidu里搜一下,可以找到很多关于验证码识别的文章.我大体看了一下,主要方法有几类:一类是通过对图片进行处 理,然后利用字库特征匹配的方法,一类是图片处理后建立字符对应字典,还有一类是直接利用ocr模块进行识别.不管是用什么方法,都需要首先对图片进行处 理,于是试着对下面的验证码进行分析.        一.图片处理 这个验证码中主要的影响因素是中间的曲线,首先考虑去掉图片中的曲线.考虑了两种算法:       …

简单识别 1.一般思路 验证码识别的一般思路为: 图片降噪 图片切割 图像文本输出 1.1 图片降噪 所谓降噪就是把不需要的信息通通去除,比如背景,干扰线,干扰像素等等,只剩下需要识别的文字,让图片变成2进制点阵最好. 对于彩色背景的验证码:每个像素都可以放在一个5维的空间里,这5个维度分别是,X,Y,R,G,B,也就是像素的坐标和颜色,在计算机图形学中,有很多种色彩空间,最常用的比如RGB,印刷用的CYMK,还有比较少见的HSL或者HSV,每种色彩空间的维度都不一样,但是可以通过公式互相转换.…

原文出处: 林炳文(@林炳文Evankaka) 一.准备工作与代码实例 1.PIL.pytesser.tesseract (1)安装PIL:下载地址:http://www.pythonware.com/products/pil/(CSDN下载) 下载后是一个exe,直接双击安装,它会自动安装到C:Python27Libsite-packages中去, (2)pytesser:下载地址:http://code.google.com/p/pytesser/,(CSDN下载) 下载解压后直接放C:Py…

关于python验证码识别库,网上主要介绍的为pytesser及pytesseract,其实pytesser的安装有一点点麻烦,所以这里我不考虑,直接使用后一种库. python验证码识别库安装 要安装pytesseract库,必须先安装其依赖的PIL及tesseract-ocr,其中PIL为图像处理库,而后面的tesseract-ocr则为google的ocr识别引擎. 1.Pillow 下载地址:[下载] 3.4中只能使用pillow,使用方法基本和PIL没有什么区别. 2.tesserac…

Python 验证码识别-- tesserocr tesserocr 是 Python 的一个 OCR 识别库 ,但其实是对 tesseract 做的一 层 Python API 封装,所以它的核心是 tesseract. 因此,在安装 tesserocr 之前,我们需要先安装 tesseract . 相关链接: tesserocr GitHub: https://github.com/sirfz/tesserocr tesserocr PyPI: https://pypi.python.org…

参考: http://oatest.dragonbravo.com/Authenticate/SignIn?returnUrl=%2f http://drops.wooyun.org/tips/6313 http://blog.csdn.net/nwpulei/article/details/8457738 http://www.pythonclub.org/project/captcha/python-pil http://blog.csdn.net/csapr1987/article/det…

今天介绍一个简单验证的识别. 主要是标准的格式,没有扭曲和变现.就用 pytesseract 去识别一下. 验证码地址:http://wsxf.mca.gov.cn/zfp/Random.cmd?d=1565452532947 需要识别的验证码是: 识别结果是: 识别率百分之八十.10个有两个错误. 识别代码: #coding:utf-8 from common.contest import * from PIL import Image import pytesseract def recog…

今天介绍一个简单验证的识别. 主要是标准的格式,没有扭曲和变现.就用 pytesseract 去识别一下. 验证码地址:https://user.www.gov.cn/sso/verifyimg_edit?rd=0.22469390770687414 需要识别的验证码是: 识别结果是: 识别代码是: #coding:utf-8 from common.contest import * from PIL import Image import pytesseract def recognize_c…