Python中有专门的图像处理技术比如说PIL,可以对验证码一类的图片进行二值化处理,然后对图片进行分割,进行像素点比较得到图片中的数字.这种方案对验证码的处理相对较少,运用相对普遍,很多验证码图片可以通过这个方式得到识别,当然还需要一部分的降噪处理. 什么是图片二值化处理:简单也就是把一张五颜六色的验证码处理成一张只由黑白构成的验证码,这个是为了方便后期我们和保存的黑白单一数字.字母进行像素点比较. 什么是降噪处理:简单的解释就是把验证码中的干扰去掉一部分,降噪不可能完全降,但是可以处理一大部

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

http://my.cnki.net/elibregister/CheckCode.aspx每次刷新该网页可以得到新的验证码进行测试 以我本次查看的验证码图片为例,右键保存图片为image.jpg 下面用代码来对该图片验证码进行识别: #!usr/bin/env python # coding:utf-8 import tesserocr from PIL import Image image = Image.open(r'C:\Users\fengyun\Desktop\image.jpg')

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

# 图片验证码识别 环境安装# sudo apt-get install -y tesseract-ocr libtesseract-dev libleptonica-dev# pip install tesserocr pillowimport tesserocrfrom PIL import Image image = Image.open('code2.jpg')result = tesserocr.image_to_text(image)print(result) import tess

我们在性能测试中总会时不时地遭遇到来自于应用系统的各种阻碍,图片验证码就是一类最常见的束缚,登录或交易时需要按照图片中的内容输入正确的验证信息后,数据才可以提交成功,这使得许多性能测试工具只能望而却步.网上也出现了一些LoadRunner的解决方案,但结合LoadRunner对于C脚本内存控制和识别成功率低下等诸多问题,这些方案没有什么实际用途.然而,为JMeter开发插件却给我们提供了一条可行的道路来冲破图片验证码的束缚! 选择一个理想的第三方图形图像识别工具在此我们首先需要一个比较理想的图形

http://www.cnblogs.com/inkflower/p/6642264.html 最近在开发的时候需要识别图片中的一些文字,网上找了相关资料之后,发现google有一个离线的工具,以下为java使用的demo 在此之前,使用这个工具需要在本地安装OCR工具: 下面一个是一定要安装的离线包,建议默认安装 上面一个是中文的语言包,如果网络可以FQ的童鞋可以在安装的时候就选择语言包在线安装,有多种语言可供选择,默认只有英文的 exe安装好之后,把上面一个文件拷到安装目录下tessdata

package com.microwisdom.utils; import java.awt.Color; import java.awt.Font; import java.awt.Graphics; import java.awt.Graphics2D; import java.awt.RenderingHints; import java.awt.geom.AffineTransform; import java.awt.image.BufferedImage; import java.i

对于类似以下简单的验证码的识别方案: 1. 2 3 4. 1.建库:切割验证码为单个字符,人工标记,比如:A. 2.识别:给一个验证码:切割为单个字符,在库中查询识别. /*** * author:chzeze * 识别验证码并返回 * train_path 验证码字母图库位置 * 验证码图片缓存位置:Configuration.getProperties("web_save_path")+"/captcha.jpg" */ public class AmGetCa

最近在开发的时候需要识别图片中的一些文字,网上找了相关资料之后,发现google有一个离线的工具,以下为java使用的demo 在此之前,使用这个工具需要在本地安装OCR工具: 下面一个是一定要安装的离线包,建议默认安装 上面一个是中文的语言包,如果网络可以FQ的童鞋可以在安装的时候就选择语言包在线安装,有多种语言可供选择,默认只有英文的 exe安装好之后,把上面一个文件拷到安装目录下tessdata文件夹下 如C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tessd

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

本文主要内容为:利用JAVA图片制作验证码. 设计思路: 1.拷贝AuthImageServlet.class图片验证码 2.配置web.xml 3.JSP中,调用封装好的AuthImageServlet,实现载入验证码的功能. 4.取出存放在Session中的验证码.在Action中推断验证码的正确性 相比較上一篇博客<工作笔记5.JAVA文本框验证码>而言,图片验证码添加了安全性. 在Action中,通过取出Session中的验证码与输入的验证码是否匹配进行推断. 步骤: 1.拷贝Auth

部署机器 操作系统:centos 7 java版本: java version "1.7.0_80" 问题症状 将一个java web的程序部署到了两台配置相同的服务器上之后(服务器1.服务器2),程序都正常启动,当前端请求注册服务时,会向后台请求图片验证码,然而(服务器1)验证码出现了如图1所示的乱码问题,图二为(服务器2)正常的验证码显示. 图1 图2 问题探索 猜测1:java字符的编码问题 探索过程:将字符编码转换成utf-8编码,但是乱码问题没有得到解决 猜测2:服务器字体问

def __save_screenshot(self): self.driver.save_screenshot('full_snap.png') self.page_snap_obj = Image.open('full_snap.png') return self.page_snap_obj def __request_re(self): self.img = self.driver.find_element_by_xpath('//*[@id="verifyImg"]') sel

package hh.com.util; import java.io.IOException; import javax.servlet.ServletException; import javax.servlet.http.HttpServletRequest; import javax.servlet.http.HttpServletResponse; import javax.servlet.http.HttpSession; public class AuthImage extends

验证码生成器: package com.lz.Tools; import java.awt.Color; import java.awt.Font; import java.awt.Graphics; import java.awt.Graphics2D; import java.awt.image.BufferedImage; import java.util.Random; /** * 验证码生成器 * * @author bojiangzhou */ public class VCodeG

首先创建一个生成图片的类,设置一些请求参数,生成随机的字符串,然后字符串传给生成验证码图片的类进行处理,完成后输出到页面 1.创建验证码生成类 package hh.com.util; import java.io.IOException; import javax.servlet.ServletException; import javax.servlet.http.HttpServletRequest; import javax.servlet.http.HttpServletRespons

package projectUtil; /** * @author tian * @date 2019/4/1015:58 */ import javax.imageio.ImageIO; import java.awt.*; import java.awt.geom.GeneralPath; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; imp

直接把以下代码拷贝使用: import javax.imageio.ImageIO;import java.awt.*;import java.awt.image.BufferedImage;import java.awt.image.RenderedImage;import java.io.FileOutputStream;import java.io.OutputStream;import java.util.HashMap;import java.util.Map;import java.

转载地址:https://blog.csdn.net/EB_NUM/article/details/77060009 具体想要实现上面的代码需要安装两个包和一个引擎 在安装之前需要先安装好Python,pip并配置好环境变量   1.第一个包: pytesseract       pip install pytesseract 若是出现安装错误的情况,安装不了的时候,可以将命令改为 pip.exe install pytesseract来安装 若是将pip修改为pip.exe安装成功后,那么下文