Python+Tensorflow的CNN技术快速识别验证码 文章来源于: https://www.jianshu.com/p/26ff7b9075a1 验证码处理的流程是:验证码分析和处理—— tensorflow安装 —— 模型训练 —— 模型预测 需要的准备. 1. 安装TensorFlow 2.  PIL 3. numpy 4. 用于训练的图片 0.文件目录: 红色部分有用,其他不用 1. 训练模型的图片:链接:https://pan.baidu.com/s/1kpgt7Pc-ni4Wn

今天要给大家介绍的是验证码的爬取和识别,不过只涉及到最简单的图形验证码,也是现在比较常见的一种类型. 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:1097524789 运行平台:Windows Python版本:Python3.6 IDE: Sublime Text 其他:Ch

1. 验证码识别 随着爬虫的发展,越来越多的网站开始采用各种各样的措施来反爬虫,其中一个措施便是使用验证码.随着技术的发展,验证码也越来越花里胡哨的了.最开始就是几个数字随机组成的图像验证码,后来加入了英文字母和混淆曲线,或者是人眼都很难识别的数字字母.很多国内网站还出现了中文字符的验证码,使得识别越发困难. 然后又出现了需要我们识别文字,点击与文字相符合的图片,验证码完全正确,验证才能通过.下载的这种交互式验证码越来越多了,如滑动验证码需要滑动拼合滑块才能完成验证,点触验证码需要完全点击正确结

http://drops.wooyun.org/tips/6313 Python识别网站验证码 Manning · 2015/05/28 10:57 0x00 识别涉及技术 验证码识别涉及很多方面的内容.入手难度大,但是入手后,可拓展性又非常广泛,可玩性极强,成就感也很足. 验证码图像处理 验证码图像识别技术主要是操作图片内的像素点,通过对图片的像素点进行一系列的操作,最后输出验证码图像内的每个字符的文本矩阵. 读取图片 图片降噪 图片切割 图像文本输出 验证字符识别 验证码内的字符识别主要以机

验证码识别解决方案 对于web应用程序来讲,处于安全性考虑,在登录的时候,都会设置验证码,验证码的类型种类繁多,有图片中辨别数字字母的,有点击图片中指定的文字的,也有算术计算结果的,再复杂一点就是滑动验证的.诸如此类的验证码,对我们的系统增加了安全性的保障,但是对于我们测试人员来讲,在自动化测试的过程中,无疑是一个棘手的问题. 1.web自动化验证码解决方案 一般在我们测试过程中,登录遇到上述的验证码的时候,有以下种解决方案: 第一种.让开发去掉验证码 第二种.设置一个万能的验证码 第三种.通过

1.使用Python识别验证码需要安装Python的图像处理模块(PIL.pytesser.pytesseract) (安装过程需要pip,在我的Python中已经安装pip了,pip的安装就不在赘述了) PIL的安装 法1:直接在DOS下用命令:pip install PIL 法2:http://effbot.org/downloads/#Imaging  下载安装:(官方库) 法3:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pillow  如遇到6

利用selenium库和超级鹰识别点触验证码(学习于静谧大大的书,想自己整理一下思路) 一.超级鹰注册:超级鹰入口 1.首先注册一个超级鹰账号,然后在超级鹰免费测试地方可以关注公众号,领取1000积分,基本上就够学习使用了.如果想一直用可以用,可以充值,不是很贵. 2.下载超级鹰的python库代码.代码 3.然后有测试案例,自己可以试着跑一跑代码. 二.使用selenium库来识别点触式验证码: 1.首先是找一个使用点触式二维码的网站:(这个真的是比较难找了,由于静谧大大书上的网站被封了,我找

1.tesseract-ocr安装 tesseract-ocr windows下载地址 http://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/4.0-with-LSTM#400-alpha-for-windows 安装好之后把安装路径添加到环境变量,我的是C:\Program Files\Tessera

当你在爬取某些网站的时候 对于你的一些频繁请求 对方会阻碍你 常见的方式就是使用验证码 验证码的主要功能 就是区分你是人还是鬼(机器人) 人 想法设法的搞一些手段来对付技术 而 技术又能对付人们的想法 一来一去 就有了各种各样的变态验证码 也有了各种各样的应对方式 常见的验证码有这么几种 图像验证 语音验证 短信验证 极验验证 点击验证 今天 小帅b想跟你先说说如何识别图像验证码 那么 接下来就是 学习 python 的正确姿势 我们来看看这些图片验证码 (此图来源网络) 可以发现 这些验证码大

# python 3.5.0 # 通过Chrom浏览器访问发起请求 # 需要对应版本的Chrom和chromdriver # 作者:linyouyi from selenium import webdriver # 引入Keys类包 发起键盘操作 from selenium.webdriver.common.keys import Keys import threading import time import random import requests import eventlet imp

近期在跟进新项目的时候,整体的业务线非常之长,会一直重复登录退出不同账号的这个流程,所以想从登录开始实现部分的自动化.因为是B/S的架构,所以采用的是selenium的框架来实现.大致实现步骤如下: 1.环境准备 2.验证码爬取 3.识别方案选择 4.图像处理和识别 5.自动化实现 一.环境准备 系统:macOS 软件:Pycharm 语言:Python 2.7   浏览器:Chrome 70.0.35 依赖库:selenium 3.141.xlrd 1.1.aip 1.0.0.5.pytess

Python基础数据类型 题考试时间:三个小时 满分100分(80分以上包含80分及格)1,简述变量命名规范(3分) 1.必须是字母,数字,下划线的任意组合. 2.不能是数字开头 3.不能是python中的关键字 4.变量不能是中文 5.变量不能过长 6, 变量要具有可描述性 2,字节和位的关系.(2分)8位等于1个字节3,’A太白’使用utf-8编码时,占的位数和字节数,是多少?使用gbk编码时,占的位数和字节数,是多少.(2分)’A太白’使用utf-8编码时,占56位和7个字节,使用gbk编

Python版本:3.5.2 日期:2018/1/21 __Author__ = "Lance#" # -*- coding = utf-8 -*- from urllib import request from urllib import parse from http import cookiejar from aip.ocr import AipOcr import re class Hust(object): def __init__(self, stu_id, passwd)

『Python题库 - 填空题』Python笔试填空题 part 1. Python语言概述和Python开发环境配置 part 2. Python语言基本语法元素(变量,基本数据类型, 基础运算) part 3. Python中的程序控制结构 (Python if判断,for和while循环相关知识点) part 4. Python中的代码复用(Python函数相关知识点) part 5. Python面向对象编程(类,异常,库) part 6. Python文件操作       part 1

朋友说公司要在测试环境做接口测试,登录时需要传入正确的图片的验证码,本着懒省事的原则,推荐他把测试环境的图片验证码写死,我们公司也是这么做的^_^.劝说无果/(ㄒoㄒ)/~~,只能通过 OCR 技术来识别图片验证码了,看了一下他们的验证码,长这样,还好挺容易识别(背景色是透明的,有个坑需要处理). Python 实现了图片验证码登录 demo,用到的第三方模块有 requests, PIL, pytesseract. # coding: utf-8 import requests from PI

Python语言上机题实现方法(持续更新...) 1.[字符串循环左移]给定一个字符串S,要求把S的前k个字符移动到S的尾部,如把字符串"abcdef"前面的2个字符'a'.'b'移动到字符串的尾部,得到新字符串"cdefab",称作字符串循环左移k位.输入格式:输入在第1行中给出一个不超过100个字符长度的.以回车结束的非空字符串:第2行给出非负整数N.输出格式:在一行中输出循环左移N次后的字符串. 输入样例: abcd 2 输出样例: cdab [代码]: a

安装matplotlib: pip install matplotlib 背景: 目的:要用Python下的DBSCAN聚类算法. scikit-learn 是一个基于SciPy和Numpy的开源机器学习模块,包括分类.回归.聚类系列算法,主要算法有SVM.逻辑回归.朴素贝叶斯.Kmeans.DBSCAN等,目前由INRI 资助,偶尔Google也资助一点. SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,SciPy包含的模块有最优化.线性代数.积分.插值.特殊函数.快速傅里叶变换.信号处

一.进度管理里的历时三点估算历时的三点估算可能会出现在进度管理的计算题里.以下公式,大家要记住:说一下历时的三点估算中的几个值:1.最有可能的历时估算:Tm2.最乐观的历时估算: To3.最悲观的历时估算: Tp4.活动历时的均值=(To+4Tm+Tp)/65.由于是估算,难免有误差,其方差=(Tp-To)/6此处的方差与正态分布中的西格玛含义不同.西格玛是一个概率.1 西格玛是指活动在(平均值减1 个标准差,平均值加1 个标准差)内完成的概率,是一个常数,0.6827.例题:某项目完成估计需要

上一篇博文中,我们使用结巴分词对文档进行分词处理,但分词所得结果并不是每个词语都是有意义的(即该词对文档的内容贡献少),那么如何来判断词语对文档的重要度呢,这里介绍一种方法:TF-IDF. 一,TF-IDF介绍 TF-IDF(Term Frequency–Inverse Document Frequency)是一种用于资讯检索与文本挖掘的常用加权技术.TF-IDF是一种统计方法,用以评估一个字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度.字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,

用于科学计算Python语言真的是amazing! 方法一:直接安装集成好的软件 刚开始使用numpy.scipy这些模块的时候,图个方便直接使用了一个叫做Enthought的软件.Enthought是一家位于美国得克萨斯州首府奥斯汀的软件公司,主要使用Python从事科学计算工具的开发.Enthought里面包含了很多库,不需要你自己安装就可以直接使用了. 其实还又很多Python科学计算的集成软件,比如Python(x, y)和WinPython,个人感觉WinPython还是不错的,里面包

经常有身边的学友问到用什么Python发行版比较好? 其实目前比较流行的Python科学计算发行版,主要有这么几个: Python(x,y) GUI基于PyQt,曾经是功能最全也是最强大的,而且是Windows系统中科学免费Python发行版的不二选择.不过今时已不同往昔! PythonXY里面的许多包为了兼容性的问题,无法使用最新的程序包.尤其是令人气愤的是MinGW到现在还是古董级的4.5版本,而TDM-GCC现在都4.8.1-3了.不过这个包在你安装了之后,除了占用较大的磁盘空间之外,基本