实现一个简单的验证码生成器 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = "loki" # Usage: 验证码生成 import random def verification_code(digit): verify_code = "" for count in range(0, digit): int_num = random.randint(0, 9) lower_case = chr(ra…
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://wscx.gjxfj.gov.cn/zfp/webroot/xfsxcx.html 需要识别的验证码是: 因为这个验证码有干扰点,所以直接识别的效果非常不好. 首先对验证码进行二值化和降噪. 效果如下: 识别结果: 识别率只有百分之四十,针对这么低的识别率,可以去切割分类,目前这个验证码很容易去切割.提高验证码的识别率问题. 二值化代码: # coding:utf…
以下示例代码适用于 www.apishop.net 网站下的API,使用本文提及的接口调用代码示例前,您需要先申请相应的API服务. 六位图片验证码生成:包括纯数字.小写字母.大写字母.大小写混合.数字+小写.数字+大写.数字+大小写等情况. 四位图片验证码生成:包括纯数字.小写字母.大写字母.大小写混合.数字+小写.数字+大写.数字+大小写等情况. 简单验证码识别:验证码类型 : 数字+字母, 纯英文, 纯数字,计算题 英数_验证码识别:纯数字,纯英文,数字+英文 中英数_验证码识别:英文.数…
某个招聘网站的验证码识别,过程如下 一: 原始验证码: 二: 首先对验证码进行分析,该验证码的数字颜色有变化,这个就是识别这个验证码遇到的比较难的问题,解决方法是使用PIL 中的  getpixel   方法进行变色处理,统一把非黑色的像素点变成黑色 变色后的图片 三: 通过观察,发现该验证码有折线,需要对图片进行降噪处理. 降噪后的图片 四:识别: 这里只是简单的使用   pytesseract 模块进行识别 识别结果如下: 总共十一个验证码,识别出来了9个,综合识别率是百分之八十. 总结:验…
在学习python通过接口自动登录网站时,用户名密码.cookies.headers都好解决但是在碰到验证码这个时就有点棘手了:于是通过网上看贴,看官网完成了对简单验证码的识别,如果是复杂的请看大神的贴这里解决不了: 以上两张为网站的上比较简单的验证码,没有加复杂的干扰线也没有对字体进行弯曲: 识别的代码用到的python模块有pytesseract,PIL;pytesseract在win下需要tesseract-ORC支持,这个需要上网下载安装,并在win的系统环境变量下配置安装路径,运行te…
1.登录时经常的出现验证码,此次结合Python+Request+第三方验证码识别平台(超级鹰识别平台) 2.首先到超级鹰平台下载对应语言的识别码封装,超级鹰平台:http://www.chaojiying.com/price.html 3.使用超级鹰平台需进行注册,购买1元,应该有1000次积分,再生产对应软件ID 4.超级鹰下载Python语言进行Demo示例,代码如下(命名为ClassCode.py): import requestsfrom hashlib import md5class…
TensorFlow 可以用来实现验证码识别的过程,这里识别的验证码是图形验证码,首先用标注好的数据来训练一个模型,然后再用模型来实现这个验证码的识别. 生成验证码 首先生成验证码,这里使用 Python 的 captcha 库来生成即可,这个库默认是没有安装的,所以需要先安装这个库,另外还需要安装 pillow 库,使用 pip3 即可: pip3 install captcha pillow 安装好之后,就可以用如下代码来生成一个简单的图形验证码了: from captcha.image i…
1.介绍 在爬虫中经常会遇到验证码识别的问题,现在的验证码大多分计算验证码.滑块验证码.识图验证码.语音验证码等四种.本文就是识图验证码,识别的是简单的验证码,要想让识别率更高, 识别的更加准确就需要花很多的精力去训练自己的字体库. 识别验证码通常是这几个步骤: 1.灰度处理 2.二值化 3.去除边框(如果有的话) 4.降噪 5.切割字符或者倾斜度矫正 6.训练字体库 7.识别 这6个步骤中前三个步骤是基本的,4或者5可根据实际情况选择是否需要. 经常用的库有pytesseract(识别库).O…
1. 需求 因为项目需要,需要多次登录某网站抓取信息.所以学习了验证码的一些小知识.文章参考http://blog.csdn.net/problc/article/details/5794460的部分内容. 需要程序识别的验证码格式如图所示:,这个图片符合固定大小,固定位置,固定字体,固定颜色的范围,实现起来相对简单. 验证码识别基本分四步,图片预处理,分割,训练,识别.为便于演示,我这里分更多的步骤. BTW: 如果是形如:的验证码,请参考:http://blog.csdn.net/probl…
参考 https://www.biaodianfu.com/knn-captcha-recognition.html 内容大致一样,只是根据自己的想法加入了一些改动 KNN(k近邻算法) 算法原理请看:https://www.biaodianfu.com/knn.html 我来说一下sklearn中knn的属性和方法 sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors = 5,weights ='uniform',algorithm ='auto…