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

Tesseract 简介 Tesseract(/'tesərækt/) 这个词的意思是"超立方体",指的是几何学里的四维标准方体,又称"正八胞体".不过这里要讲的,是一款以其命名的开源 OCR(Optical Character Recognition, 光学字符识别) 软件. 所谓 OCR 是图像识别领域中的一个子领域,该领域专注于对图片中的文字信息进行识别并转换成能被常规文本编辑器编辑的文本. 在 1995 年 Tesseract 曾是世界前三的 OCR 引擎,

由于公司需要,最近开始学习验证码的识别 我选用的是tesseract-ocr进行识别,据说以前是惠普公司开发的排名前三的,现在开源了.到目前为止已经出到3.0.2了 当然了,前期我们还是需要对验证码进行一些操作,让他对机器更友好,这样才能提高识别率. 步骤基本上是这样的 第一步对验证码进行灰度图以及二值化 需要用到pil库可以pip下载 代码如下 def binarization(image): #转成灰度图 imgry = image.convert('L') #二值化,阈值可以根据情况修改

pytesseract介绍 1.Python-tesseract是一个基于google's Tesseract-OCR的独立封装包: 2.Python-tesseract功能是识别图片文件中文字,并作为返回参数返回识别结果: 3.Python-tesseract默认支持tiff.bmp格式图片,只有在安装PIL之后,才能支持jpeg.gif.png等其他图片格式 pytesseract安装 1.Python-tesseract支持python2.5及更高版本: 2.Python-tesserac

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

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:       

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.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

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

相信大家利用 Python 写的爬虫应该遇到过要输入验证码的尴尬局面,又或者写了个自动填充表单的小程序,结果就卡在了验证码上. 在ctf中有⼀一些题⽬目,本身有弱验证码识别绕过,那么我们怎么解决呢? 这⾥里里⽤用题⽬目http://lab1.xseclab.com/vcode7_f7947d56f22133dbc85dda4f28530268/做实例例讲解 首先[Python] 纯文本查看 复制代码 ?   发现脚本运⾏行行报错,然后开始装tesseract-OCR 准备⼯工作: 编译环境: g

N天前实现了简单的验证识别,这玩意以前都觉得是高大上的东西,一直没有去研究,这次花了点时间研究了一下,当然只是一些基础的东西,高深的我也不会,分享一下给大家吧. 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. 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

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

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

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

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

Python 代码实现验证码识别 测试开发社区  1周前 源 /  j_hao104 一.探讨 识别图形验证码可以说是做爬虫的必修课,涉及到计算机图形学,机器学习,机器视觉,人工智能等等高深领域…… 简单地说,计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形.以及利用计算机进行图形的计算.处理和显示的相关原理与算法.图形通常由点.线.面.体等几何元素和灰度.色彩.线型.线宽等非几何属性组成.计算机涉及到的几何图形处理一般有 2维到n维图形处理,边界区分,面积计算,体积计算,扭曲变形校正.

转载:@小五义http://www.cnblogs.com/xiaowuyi 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

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

基于python语言的tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别 1   Abstract 验证码(CAPTCHA)的诞生本身是为了自动区分 自然人 和 机器人 的一套公开方法, 但是近几年的人工智能技术的发展,传统的字符验证已经形同虚设. 所以,大家一方面研究和学习此代码时,另外一方面也要警惕自己的互联网系统的web安全问题. Keywords: 人工智能,Python,字符验证码,CAPTCHA,识别,tensorflow,CNN,深度学习 2   Introduction 全自动区

1,验证码识别接口代码 import json import base64 import requests def shibie(): data = {} path = "./img/" file_name = "a.jpg" with open(path + file_name, "rb") as f: data0 = f.read() data['image_base64'] = str(base64.b64encode(data0),'ut

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