此方法可破解简单的验证码,如: 注:中文识别正在寻找办法 安装: 1.python3 2.Pillow 3.pytesseract 4.tesseract-ocr    下载地址:https://pan.baidu.com/s/1kXIsg1S9CqgSpgzeg9T59Q 安装tesseract-ocr后,在pytesseract源码中将 tesseract_cmd=‘’改为本地安装的tesseract-ocr 的目录: tesseract_cmd = r'C:\Program Files (

前期准备 1. 安装包,直接在终端上输入pip指令即可: # 发送浏览器请求 pip3 install requests # 文字识别 pip3 install pytesseract # 图片处理 pip3 install Pillow PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加下方的群去找免费管理员领取 可以免费领取源码.项目实战视频.PDF文件等 2. 新建项目 需要的模块安装好后,新建一个项目wordsDistinguish. 在项目包下新建三个.py文件 test_pytesse

我们经常会从网络上下载一些带密码的压缩包,想要获取里面的内容,往往就要给提供商支付一些费用.想要白嫖其中的内容,常见的做法是百度搜索一些压缩包密码破解软件,但后果相信体验过的人都知道.本文将会利用 Python 破解压缩包的密码,这里以 ZIP/RAR 为例. ! 破解原理 其实原理很简单,一句话概括就是「大力出奇迹」,Python 有两个压缩文件库:zipfile和 rarfile,这两个库提供的解压缩方法 extractall() 可以指定密码,这样的话首先生成一个密码字典(手动或用程序),

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

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

1 验证基础知识1.1 Python生成随机验证码,需要使用PIL模块. # 安装 pip3 install pillow 1.2 创建图片 from PIL import Image img = Image.new(mode="RGB", size=(120, 30), color=(125, 255, 255)) # 保存图片到本地 with open("code.png",'wb') as f: img.save(f,format="png"

说一下困扰了我一周的问题:识别图片验证码 本来我按照安装步骤(http://www.cnblogs.com/yeayee/p/4955506.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral)安装图库,安装完成后,就一个简单的代码,总是报错,我都要疯了,天天调试,搜结果 补安装顺序:1)安装PIL,pip install PIL  2)安装tesseract-ocr,从网上下载的  3)安装pytesseract,pip install pytesserac

一.编写密码测试函数 在用python连接mssql数据库的时候,通常会使用pymssql模板中的connect函数,格式如下: connect(server,user,password,database) help文档的函数介绍: connect(...) Constructor for creating a connection to the database. Returns a Connection object. 正常情况下,如果输入正确的server,user,password和da

1.创建验证码模块 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import random from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter _letter_cases = "abcdefghjkmnpqrstuvwxy" # 小写字母,去除可能干扰的i,l,o,z _upper_cases = _letter_cases.upper() # 大写字母 _numbers = '

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 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

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

validCode.py import random from io import BytesIO from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont def get_random_color(): return (random.randint(0, 255), random.randint(0, 255), random.randint(0, 255)) def get_valid_code_img(request): img = Image.new('RG

众所周知,现在很多的照相机等软件,拍摄会有选项,是否包含位置信息等. 当然有的人会说,我在微信中查看图片exif信息并没有啊,这是因为你发送到微信服务器的时候,微信帮你完成了保密工作. 常见的图片中包含了exif信息,我们可以根据exif信息读取GPS坐标.摄像机类型.摄像头信息等. 代码如下: #!/usr/bin/env python # coding:utf-8 # @Date : 2019/3/12 6:48 PM # @File : exif.py # @Author : sevck

问题描述: 将16张图片拼接成4x4的图片, 且不改变每单张图片的像素值. 代码如下: import os from PIL import Image path = '/share1/home/cong/Datasets/resized_Polyvore/pair1/pair1' imglist = os.listdir(path) imglist.sort() imglist = imglist[:16] images = [] for item in imglist: images.appe

from PIL import Imageim = Image.open(r'd:\test2.png')r, g, b, a = im.split()im = Image.merge("RGB", (r, g, b))im.save(r'D:\Python_Programming.jpg')=============================== # coding:utf-8 from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont def add

第一种方法 opencv.requests.flask 此方法比较耗费时间 600毫秒左右 客户端代码 #coding:utf-8 import cv2 import json import requests img = cv2.imread("/home/aqonvs.jpg") res = {"image": str(img.tolist()).encode('base64')} # img是ndarray,无法直接用base64编码,否则会报错 _ = req

在学习之前,我们先了解OCR.tesseract.tesserocr.pytesseract和opencv这几个跟图片处理有关的库. OCR(Optical Character Recognition)光学字符识别,是指通过扫描字符,然后通过其形状将其翻译成电子文本的过程. tesseract是一个OCR,在Windows.Linux和Mac OS下均可安装. tesserocr 和 pytesseract 是对tesseract封装的一个Python库,可以用来识别图片中的字符.pytesse

项目简介   在之前的文章keras入门(三)搭建CNN模型破解网站验证码中,笔者介绍介绍了如何用Keras来搭建CNN模型来破解网站的验证码,其中验证码含有字母和数字.   让我们一起回顾一下那篇文章的处理思路: 利用OpenCV对图像进行单个字符的切割,大概400多张图片: 对切割好的单个字符进行人工手动标记: 搭建合适的CNN模型,对标记好的数据集进行训练: 对于新的验证码,先切割单个字符,再对单个字符进行预测,组成总的预测结果.   这一次,笔者将会换种思路,使用CNN模型来破解网站的验

在前面一篇博客<使用 Python + Selenium 打造浏览器爬虫>中,我介绍了 Selenium 的基本用法和爬虫开发过程中经常使用的一些小技巧,利用这些写出一个浏览器爬虫已经完全没有问题了.看了前一篇博客,可能有人会有疑惑,浏览器爬虫的优势感觉并不比传统爬虫多多少啊,特别是通过遍历页面元素来获取爬虫数据的方式和传统爬虫解析 HTML 文档结构的方式如出一辙.为了体现浏览器爬虫的优越性,我特意准备了这篇博客,来看看如果要破解滑块验证码,浏览器爬虫比传统爬虫要容易多少. 一.滑块验证码简

​​开发工具 Python版本:3.6.4 相关模块: pillow模块: selenium模块: numpy模块: 以及一些Python自带的模块. 其他: chromedriver 环境搭建 安装Python并添加到环境变量,pip安装需要的相关模块即可. 实战记录 本文将记录一次春秋航空的会员注册页面所使用的滑块验证码破解过程,地址为: https://account.ch.com/NonRegistrations-Regist 一. 验证码简介 验证码,即 CAPTCHA,全自动区分计算