__author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np from PIL import Image import pytesseract #pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'C:/Program Files (x86)/Tesseract-ORC/tesseract' def recognize_text( img ): gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR…

Python之pytesseract 识别验证码 1.验证码来一个 2.适合什么样的验证码呢? 只能识别简单.静态.无重叠.只有数字字母的验证码 3.实际应用:模拟人工登录.页面内容识别.爬虫抓取信息 步骤一: 下载工具Tesseract-OCR,下载地址https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/,下载成功后,傻瓜式安装在英文路径下 安装后或出现一个目录:D:\syspath\tesseract\Tesseract-OCR,将安装路径配置环境变量 步骤…

0.目录 1.参考2.没事画个流程图3.完整代码4.改进方向 1.参考 https://en.wikipedia.org/wiki/Cosine_similarity https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BD%99%E5%BC%A6%E7%9B%B8%E4%BC%BC%E6%80%A7 Cosine similarityGiven two vectors of attributes, A and B, the cosine similarity, cos(θ),…

N天前实现了简单的验证识别,这玩意以前都觉得是高大上的东西,一直没有去研究,这次花了点时间研究了一下,当然只是一些基础的东西,高深的我也不会,分享一下给大家吧. 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. 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…

转载:@小五义http://www.cnblogs.com/xiaowuyi 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…

Tesseract 简介 Tesseract(/'tesərækt/) 这个词的意思是"超立方体",指的是几何学里的四维标准方体,又称"正八胞体".不过这里要讲的,是一款以其命名的开源 OCR(Optical Character Recognition, 光学字符识别) 软件. 所谓 OCR 是图像识别领域中的一个子领域,该领域专注于对图片中的文字信息进行识别并转换成能被常规文本编辑器编辑的文本. 在 1995 年 Tesseract 曾是世界前三的 OCR 引擎,…

更新后代码下载链接在此! !! 点我下载 本文针对OpenCv入门人士.由于我也不是专门做图像的,仅仅是为了完毕一次模式识别的小作业. 主要完毕的功能就是自己主动识别图片中的数字.图片包含正常图片,有划痕图像和有噪点图像. 分别例如以下 先上图.看识别效果! 接下来開始来点干货了: opencv的安装与配置:这个要是展开讲能够再写一篇博文了,我当时什么都不会配个opencv麻烦死了,最后參考网上studio2012的配置方法成功了,在此略过.看到这里你的opencv还不能用的话,赶紧别往下看了,…

下午的时候,配好了OpenCV的Python环境,OpenCV的Python环境搭建.于是迫不及待的想体验一下opencv的人脸识别,如下文. 必备知识 Haar-like 通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等. opencv api 要想使用opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做.于是API的重要性便体现出来了.就本例而言,使用到的函数…

总结:  pytesseract 识别比较标准的图片  识别成功率   还是不错的. 验证码的图片识别 需要先处理好   再用pytesseract 识别 from PIL import Image  # 图片处理import pytesseract  #  识别 im = Image.open('/home/yuexinpeng/profit.jpg')out = imaa = pytesseract.image_to_string(out)print(aa) # 滤波处理 去掉背景色thre…

1.Python 3.6 安装包 1.要加环境变量 2.pip安装PIL库 3.pip安装pytesseract模块 2.tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe   ---光学识别软件    D:\Tesseract-OCR\tessdata  要加入环境变量. 3.jTessBoxEditor-2.2.0.zip  训练字库   ---依赖java环境 a del /a /f /q  "C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\te…

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…

由于公司需要,最近开始学习验证码的识别 我选用的是tesseract-ocr进行识别,据说以前是惠普公司开发的排名前三的,现在开源了.到目前为止已经出到3.0.2了 当然了,前期我们还是需要对验证码进行一些操作,让他对机器更友好,这样才能提高识别率. 步骤基本上是这样的 第一步对验证码进行灰度图以及二值化 需要用到pil库可以pip下载 代码如下 def binarization(image): #转成灰度图 imgry = image.convert('L') #二值化,阈值可以根据情况修改…

说明:此验证方法很弱,几乎无法识别出正确的验证码  …

总计分为三个步骤 一.捕获人脸照片 二.对捕获的照片进行训练 三.加载训练的数据,识别 使用python3.6.8,opencv,numpy,pil 第一步:通过笔记本前置摄像头捕获脸部图片 将捕获的照片存在picData文件夹中,并格式为user.id.num.jpg.id在识别时和人名数组一一对应. import numpy as np import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) face_cascade = cv2.CascadeClassifier("dat…

一,OCR OCR,即Optical Character Recognition,光学字符识别,通过扫描字符,分析形状,然后将其翻译成电子文本的过程.tesserocr是Python的一个OCR识别库,但其实是对tesseract做的一层封装.安装tesserocr之前需要先按照tesseract. 二,准备工具 安装库tesserocr,windows下安装前需要下载安装tesseract, tesseract下载地址:https://digi.bib.uni-mannheim.de/tess…

一.官方文档 https://pypi.org/project/muggle-ocr/ 二模块安装 pip install muggle-ocr # 因模块过新,阿里/清华等第三方源可能尚未更新镜像,因此手动指定使用境外源,为了提高依赖的安装速度,可预先自行安装依赖:tensorflow/numpy/opencv-python/pillow/pyyaml 三.使用代码 # 导入包 import muggle_ocr # 初始化:model_type 包含了 ModelType.OCR/Model…

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:       …

i春秋作家:hlpureboy python+机器学习+验证码识别+源码 简单介绍 最近在写某网站的自动注册,在注册的过程中遇到一些问题,如js的执行.验证码的识别等等,今天给大家如何用python通过机器学习的方式实现验证码的识别,这次以i春秋验证码为例进行识别,尽可能的用简单的方式给大家讲解. 使用技术 [x] python 2.7 32 位 所需的库 PIL sklearn numpy pandas matplotlib [x] 数字图像处理基础(中值滤波等) [x] 机器学习KNN算法…

简单验证码识别(matlab) 验证码识别, matlab 昨天晚上一个朋友给我发了一些验证码的图片,希望能有一个自动识别的程序. 1474529971027.jpg 我看了看这些样本,发现都是很规则的印刷体数字,而且还没有角度旋转,所以我就直接使用数字的面积和周长两个特征量来进行检测,发现效果还是蛮不错的. 在实验中,主要问题是'6'和'9'两个数字的面积和周长都是完全一样的,所以这时候我又添加了一个重心的特征. 有些蛋疼的是数字'4'和'0'竟然面积是一样的...所以只好再引入椭圆离心率特征…

图片验证码基本上是有数字和字母或者数字或者字母组成的字符串,然后通过一些干扰线的绘制而形成图片验证码. 例如:知网的注册就有图片验证码 首先我们需要获取验证码图片,通过开发者工具我们可以得到验证码url链接 其次就是通过Pillow类库和tesserocr进行识别,代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- import tesserocr from PIL import Image import requests # 通过url链接获取验证码图片,并写入本地文件夹里 def ge…

1. 参考 字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 2.图片预处理和手动分类 (1)分析图片 from PIL import Image img = Image.open('nums/ttt.png')gray = img.convert('L') img.show() windows图片查看器可以放大像素级别:从左到右,从上到下依次为原图,灰度图,阈值为100的二值图,分割图. # 输出为(count,(R,G,B,A)) alpha透明度一般为255 In [366]: sorted…

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. 2   关键词 关键词:安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL 3   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…

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. 2   关键词 关键词:安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL 3   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…

版权声明:本文为博主林炳文Evankaka原创文章,转载请注明出处http://blog.csdn.net/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:\Python27\Lib\site-packages中去, 个人补充:上面是32位,个人查到64位地址 http://ww…

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:\Python27\Lib\site-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:\Python27\Lib\site-pack…

关键字:Python,SVM,字符验证码,机器学习,验证码识别 1   概述 基于Python使用SVM识别简单的验证字符串的完整代码开源分享. 因为目前有了更厉害的新技术来解决这类问题了,但是本文作为初级入门方法,还是具有一定的学习意义的,所以就将源码和相关的素材开源出来. 本文虽然已经不具备太强的实战性和迁移性,但是主要希望能够是以一个有趣的应用点来让对机器学习有兴趣的同学找到入门点. 上面提到的 “更厉害的新技术” 是指 “CNN 卷积神经网络”,这个工具基本上免去了本文介绍的繁杂的图片预…

1.背景    验证码自动识别在模拟登陆上使用的较为广泛,一直有耳闻好多人在使用机器学习来识别验证码,最近因为刚好接触这方面的知识,所以特定研究了一番.发现网上已有很多基于machine learning的验证码识别,本文主要参考几位大牛的研究成果,集合自己的需求,进行改进.学习. 2.基本工具    开发环境: python 3.5 + pycharm 模块: Pillow.sklearn.numpy及其他子模块 3.基本流程描述整个识别流程: ①验证码清理并生成训练集样本 ②验证码特征提取…

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…

验证码识别是一个适合入门机器学习的项目,之前用knn 做过一个很简单的,这次用svm来实现.svm直接用了开源的库libsvm.验证码选的比较简单,代码也写得略乱,大家看看就好. 1. 爬取验证码图片 import urllib from urllib import request def download_pics(pic_name): url = 'http://smart.gzeis.edu.cn:8081/Content/AuthCode.aspx' res = request.urlo…

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…