1.验证码的识别是有针对性的,不同的系统.应用的验证码区别有大有小,只要处理好图片,利用好pytesseract,一般的验证码都可以识别 2.我在识别验证码的路上走了很多弯路,重点应该放在怎么把图片处理成这个样子,方便pytesseract的识别,以提高成功率 3.原图为: 思想过程: ①不要盲目的去直接用代码识别,识别不出来就怀疑代码有问题或者pytesseract不好用: 先将验证码用图片处理工具处理,一步步得到理想图片,记住处理过程,将处理后的图片直接用pytesseract识别,代码如下

操作环境:python3 在上一文中python爬虫scrapy框架--人工识别知乎登录知乎倒立文字验证码和数字英文验证码(1)我们已经介绍了用Requests库来登录知乎,本文如果看不懂可以先看之前的文章便于理解 本文将介绍如何用scrapy来登录知乎. 不多说,直接上代码: import scrapy import re import json class ZhihuSpider(scrapy.Spider): name = 'zhihu' allowed_domains = ['www.z

目前知乎使用了点击图中倒立文字的验证码: 用户需要点击图中倒立的文字才能登录. 这个给爬虫带来了一定难度,但并非无法解决,经过一天的耐心查询,终于可以人工识别验证码并达到登录成功状态,下文将和大家一一道来. 我们学习爬虫首先就要知道浏览器给服务器传输有什么字段(我用的是Safari浏览器进行演示,当然Chrome.Firefox都可以) 我们点击了第一个和第二个文字: 右键审查元素-->点击登录 后可以看到: 从右面可以得到:报文发送的URL是:https://www/zhihu/com/log

项目地址: https://github.com/kerlomz/captcha_trainer 编译版下载地址: https://github.com/kerlomz/captcha_trainer/releases/tag/v1.0 注意:若使用云服务器 (Windows Server版) 遇到闪退,请按照步骤:我的电脑——属性——管理——添加角色和功能——勾选 桌面体验 ,点击安装,安装之后重启即可. 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

Python随机生成验证码的方法有很多,今天给大家列举两种,大家也可以在这个基础上进行改造,设计出适合自己的验证码方法方法一:利用range Python随机生成验证码的方法有很多,今天给大家列举两种,大家也可以在这个基础上进行改造,设计出适合自己的验证码方法 方法一: 利用range方法 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 # -*- coding: utf-8 -*- import random def generate_verification_c

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

Python生成随机验证码,需要使用PIL模块. 安装: 1 pip3 install pillow 基本使用 1. 创建图片 1 2 3 4 5 6 7 8 9 from PIL import Image img = Image.new(mode='RGB', size=(120, 30), color=(255, 255, 255))    # 在图片查看器中打开 # img.show()    # 保存在本地 with open('code.png','wb') as f:     img

python  简单图像识别--验证码 记录下,准备工作安装过程很是麻烦. 首先库:pytesseract,image,tesseract,PIL windows安装PIL,直接exe进行安装更方便(https://files.cnblogs.com/files/Oran9e/PILwin64.zip)(https://files.cnblogs.com/files/Oran9e/PILwin32.zip) 安装 image:pip install image 安装 pytesseract:pi

"```python import base64 import random from PIL import Image from PIL import ImageDraw # 画笔对象 from PIL import ImageFont # 字体对象 from io import BytesIO # 可将数据写到内存中 class AuthCode(object): def __init__(self, digits=5, is_letter=False, image_size=(245, 4

在前面的python数字图像处理(10):图像简单滤波 中,我们已经讲解了很多算子用来检测边缘,其中用得最多的canny算子边缘检测. 本篇我们讲解一些其它方法来检测轮廓. 1.查找轮廓(find_contours) measure模块中的find_contours()函数,可用来检测二值图像的边缘轮廓. 函数原型为: skimage.measure.find_contours(array, level) array: 一个二值数组图像 level: 在图像中查找轮廓的级别值 返回轮廓列表集合,

EXCEL表格单元格中包含数字英文和汉字,如何自动去掉汉字,保留英文和数字 Function 求数字和字母(对象 As String) '在文本与数字混杂中提取数字和字母   Dim myReg   Set myReg = CreateObject("vbscript.Regexp")   myReg.Global = True   myReg.Pattern = "[\u4e00-\u9fa5]"   求数字和字母 = myReg.Replace(对象, &quo

数值类型:整型(int)-通常被称为是整型或整数,是正或负整数,不带数点.长整型(long integers)-无限大小的整数,整数最后是一个大写或者小写的L浮点型(floadting point real values)-浮点型由整数部分与小数部分组成,也可以使用科学计数法表示复数(complex numbers)-复数的虚部以字母J或j结尾.如2+3i 1 int类型: 如:1, 78 , 99 class int(object): """ ) -> int or

Python生成随机验证码  Python生成随机验证码,需要使用PIL模块. 安装: 1 pip3 install pillow 基本使用 1. 创建图片 1 2 3 4 5 6 7 8 9 from PIL import Image img = Image.new(mode='RGB', size=(120, 30), color=(255, 255, 255))   # 在图片查看器中打开 # img.show()    # 保存在本地 with open('code.png','wb')

Python生成随机验证码,需要使用PIL模块. 安装: pip3 install pillow 基本使用 1.创建图片 from PIL import Image img = Image.new(mode='RGB', size=(120, 30), color=(255, 255, 255)) # 在图片查看器中打开 # img.show() # 保存在本地 with open('code.png','wb') as f: img.save(f,format='png') 2. 创建画笔,用

实例笔记之生成随机号码 扩展知识 - yield(生成器) 随机生成验证码 示例代码: import random # 导入标准模块中的random if __name__ == '__main__': check_code = "" # 保存验证码的变量 for i in range(4): # 循环4次 index = random.randrange(0, 4) # 随机生成0~3中的一个数 if index != i and index+1 != i: # 从此开始就是随机生成

Python 数字数据类型用于存储数值. 数据类型是不允许改变的,这就意味着如果改变数字数据类型得值,将重新分配内存空间. 以下实例在变量赋值时 Number 对象将被创建:var1 = 1var2 = 10您也可以使用del语句删除一些数字对象的引用.del语句的语法是:del var1[,var2[,var3[....,varN]]]]您可以通过使用del语句删除单个或多个对象的引用,例如:del vardel var_a, var_b Python 支持三种不同的数值类型: 整型(Int)

Python数字与字符之间的转换 命令 意义 int(x [,base ]) 将x转换为一个整数 long(x [,base ]) 将x转换为一个长整数 float(x ) 将x转换到一个浮点数 complex(real [,imag ]) 创建一个复数 str(x ) 将对象 x 转换为字符串 repr(x ) 将对象 x 转换为表达式字符串 eval(str ) 用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象 tuple(s ) 将序列 s 转换为一个元组 list(s ) 将序

python数字: 本文主要讲解常用的数字类型转换, 数字函数和随机数字函数. # coding:utf-8 # python数字类型转换 def data_conversion(): """ int(x [,base ]) 将x转换为一个整数 long(x [,base ]) 将x转换为一个长整数 float(x ) 将x转换到一个浮点数 complex(real [,imag ]) 创建一个复数 str(x ) 将对象 x 转换为字符串 repr(x ) 将对象 x 转换

Python 数字(Number) Python 数字数据类型用于存储数值. 数据类型是不允许改变的,这就意味着如果改变数字数据类型的值,将重新分配内存空间. 以下实例在变量赋值时 Number 对象将被创建: var1 = 1 var2 = 10 您也可以使用del语句删除一些数字对象的引用. del语句的语法是: del var1[,var2[,var3[....,varN]]]] 您可以通过使用del语句删除单个或多个对象的引用,例如: del var del var_a, var_b v

public static void main(String[] args) { //长度是2说明是英文/数字/英文状态下的字符,长度为4说明是汉字/中文状态下的字符 String str = "测试2s-+￥2#"; for(int i=0; i<str.length(); i++){ System.out.println("[" + str.charAt(i) + "]的长度为:" + Integer.toHexString(str.c

python数字图像处理(18):高级形态学处理   形态学处理,除了最基本的膨胀.腐蚀.开/闭运算.黑/白帽处理外,还有一些更高级的运用,如凸包,连通区域标记,删除小块区域等. 1.凸包 凸包是指一个凸多边形,这个凸多边形将图片中所有的白色像素点都包含在内. 函数为: skimage.morphology.convex_hull_image(image) 输入为二值图像,输出一个逻辑二值图像.在凸包内的点为True, 否则为False 例: import matplotlib.pyplot a