简介 图片验证码识别的可以分为几个步骤,一般用 Pillow 库或 OpenCV 来实现,这几个过程是: 1.灰度处理&二值化 2.降噪 3.字符分割 4.标准化 5.识别 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,只留下需要识别的字符,让图片变成2进制点阵,方便代入模型训练. 8邻域降噪 8邻域降噪 的前提是将图片灰度化,即将彩色图像转化为灰度图像.以RGN色彩空间为例,彩色图像中每个像素的颜色由R .G.B三个分量决定,每个分量由0到255种取值,这个一个像素点可以

Python验证码6位自动生成器

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:       

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

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 高阶验证 标签: 验证码python 2016-08-19 15:07 1267人阅读 评论(1) 收藏 举报  分类: 其他(33)    目录(?)[+]   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

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

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

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

python写的验证码小程序 ##################验证码,数字+字母 import random check_code="" for i in range(6): code_number = random.randint(0,9) if random.randint(0,1) == 0: codestr_number = random.randint(65,90) codestr_number = chr(codestr_number) check_code = che

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

因为需求,所以接触了验证码这一块,原本感觉到会很难,学了之后挺简单的,但后来又发现自己还是too young... PIL(python Image Library) 目前PIL的官方最新版本为1.1.7,支持的版本为python 2.5, 2.6, 2.7, PIL官方网站:http://www.pythonware.com/products/pil/ 不支持python3,但有高手把它重新编译生成python3下可安装的exe了.这一非官方下载地址 http://www.lfd.uci.ed

一.python识别简单验证码: 代码: ''' func:实现简单验证码获取 ''' import pytesseract from PIL import Image #首先通过Image打开一个图片 image=Image.open('code1.jpg') # #然后通过方法将image对象转化为字符串 # code=pytesseract.image_to_string(image) # print(code) #出现错误,需要将图片进行灰度转化和二值处理 image=image.con

至于安装教程在这里不再重复说了,可以参考博客,网上有大把的教程 https://blog.csdn.net/testcs_dn/article/details/78697730 要是别的验证码是如下类型的           Python 代码如下 #!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- from PIL import Image import pytesseract def recognize_captcha(img_path): im = Image

使用 pytesser 与 pytesseract 识别验证码 前置 :  首先需要安装  tesserract tesserract windows 安装包及中文 https://pan.baidu.com/s/1BctsL9ZlU6Y4Zg9cLwlAIg   安装好之后,建议将中文资源包放到下面目录下 是否要进行如下操作,我忘了,这段修改参考最下面的引用. 2,安装完成tesseract-ocr后,我们还需要做一下配置 在C:\Users\huxiu\AppData\Local\Progr

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

一般的步骤就是上面这些,总的来说分为三部分,去除背景,分割字符,识别. 去除背景可以通过灰度化,二值化,去噪,倾斜度校正等(一般来说灰度化和二值化都是需要的,去噪和倾斜度看情况) 安装PIL工具,下载的地址是:http://www.pythonware.com/products/pil/,pytesser的使用需要PIL库的支持. 接着下载pytesser,下载的地址是:http://code.google.com/p/pytesser/downloads/list 由于code.google.

目录 一:极验滑动验证码简介 二:极验滑动验证码识别思路 三:极验验证码识别 一:极验滑动验证码简介   近些年来出现了一些新型验证码,不想旧的验证码对人类不友好,但是这种验证码对于代码来说识别难度上升了几个等级.因此需要其他的手段进行处理.   识别需要的python库:selenium和ChromeDriver驱动,不同浏览器的要下载的驱动库不同.   验证码获取网站:http://www.geetest.com/   极验滑动验证码已经到了3.0版本,相关于图形验证码识别难度更大,原理是拖

环境:win10(64位)+pycharm2018+pillow5.4+python3.7 对Django的跨站请求保护的有所了解的同学会知道{%csrf_token%}在实际上作用并不是那么大,只要我们拿到了cookie的值添加进去就可以避开这种保护机制,所有有了更安全的-------验证码 python实现验证码功能有赖于第三方库Pillow,可以通过它来绘制图像,添加颜色文字并呈现在我们的web网站上.下面是pillow的官方文档:https://pillow.readthedocs.io

最近在导入某站数据(正经需求),看到他们的登录需要验证码, 本来并不想折腾的,然而Cookie有效期只有一天. 已经收到了几次夜间报警推送之后,实在忍不住. 得嘞,还是得研究下模拟登录. 于是,秃头了两个小时gang出来了. 预警 二值化.普通降噪.8邻域降噪 tesseract.tesserocr.PIL 如果都了解这些东西,这文章就不用看了,直接跳到参考文献咯. 代码地址:https://github.com/liguobao/python-verify-code-ocr 开始搞事 批量下载