环境: (1) win7 64位 (2) Idea (3) python 3.6 (4) pip install pillow <&nbsp>pip install pytesseract (5) 识别引擎tesseract-ocr 1.安装 pip install pillow pip install pytesseract 2.安装tesseract-ocr的识别引擎 第一步:下载安装包 根据https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki

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

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

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')

一篇文章搞定百度OCR图片文字识别API https://www.jianshu.com/p/7905d3b12104

# 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

一.简介 Tesseract是一个开源的文本识别[OCR]引擎,可通过Apache 2.0许可获得.它可以直接使用,或者使用API从图像中提取打印的文本,支持多种语言.该软件包包含一个ORC引擎[libtesseract]和一个命令行程序[tesseract].Tesseract4添加了一个新的基于LSTM的OCR引擎,该引擎专注于行识别,但仍支持Tesseract 3的传统Tesseract OCR引擎,该引擎通过识别字符模式进行工作.通过使用传统OCR引擎模式[--oem 0],可以与Tes

OCR与Tesseract介绍   将图片翻译成文字一般被称为光学文字识别(Optical Character Recognition,OCR).可以实现OCR 的底层库并不多,目前很多库都是使用共同的几个底层OCR 库,或者是在上面进行定制.   Tesseract 是一个OCR 库,目前由Google 赞助(Google 也是一家以OCR 和机器学习技术闻名于世的公司).Tesseract 是目前公认最优秀.最精确的开源OCR 系统.   除了极高的精确度,Tesseract 也具有很高的灵

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

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

一.简介  Tesseract是一个开源的文本识别[OCR]引擎,可通过Apache 2.0许可获得.它可以直接使用,或者使用API从图像中提取打印的文本,支持多种语言.该软件包包含一个ORC引擎[libtesseract]和一个命令行程序[tesseract].Tesseract4添加了一个新的基于LSTM的OCR引擎,该引擎专注于行识别,但仍支持Tesseract 3的传统Tesseract OCR引擎,该引擎通过识别字符模式进行工作.通过使用传统OCR引擎模式[--oem 0],可以与Te

一.Tesseract训练 大体流程为:安装jTessBoxEditor -> 获取样本文件 -> Merge样本文件 –> 生成BOX文件 -> 定义字符配置文件 -> 字符矫正 -> 执行批处理文件 -> 将生成的traineddata放入tessdata中 1.用jTessBoxEditor把要训练样本图片文件合并成tif文件(样本图片一定要为有效的格式图片) 运行jTessBoxEditor程序,界面如下:  点击顶栏的Tools选项,选择Merge TI

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

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

Blog:https://blog.csdn.net/qq_40962368/article/details/89312429(Verification_Code_Identification) 步骤: (1)获取批量验证码图片(利用某高校登录页面的验证码图片) (2)为验证码图片做信息标注(手动标记,要确保百分百正确) (3)利用Tesseract-OCR对验证码图片进行识别并测试识别效果 一.爬取某高校页面的验证码图片100张 打开网址:http://jwxt.qlu.edu.cn/veri

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

0.我的环境: win7 32bits python 3.5 pycharm 5.0 1.相关库 安装pillow: pip install pillow 安装tesseract: tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe 自带了英文语言包,如果需要中文语言包往下找即可. 或者在安装的时候,在选项lang处,点选chi-sim即可. 安装完毕后,会儿自动加入系统环境变量中. 安装pytesseract: pip install pytesseract 2.修改pytesse

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

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

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)