前言 最近在研究验证码相关的操作,所以准备记录下安装以及使用的过程.虽然之前对验证码的破解有所了解的,但是之前都是简单使用之后就不用了,没有记录一个详细的过程,所以后面再用起来也要重新从网上查找资料比较麻烦,所以这里准备对研究过程的关键点做一个记录. 首先这篇文章,主要是研究图形验证码,后期会不定时拓展内容. 在网上查了很多版本的图形验证码识别,目前看到最多的两个模块是pytesseract和tesserocr,但是因为我这里安装tesserocr的时候各种出错,所以最终我锁定了使用pytess

1.下载Tessrac OCR,默认安装 2.把验证码code.jpg图片放在D盘 3.打开cmd,进入D盘,输入:tesseract  code.jpg result 4.进入D盘,生成了result.txt记事本文件,里面就是验证码

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)

在自动化测试或者安全渗透测试中,Captcha验证码的问题经常困扰我们,还好现在OCR和AI逐渐发展起来,在这块解决上越来越支撑到位. 我推荐的几种方式,一种是对于简单的验证码,用开源的一些OCR图片处理包即可,对于复杂的识别率要求非常高的,可以考虑百度等公司的OCR有偿服务(当然注册后好像每天可以免费试用上百次,普通测试够用了). 本人环境: win10,python3.x, pip( python3安装版会自带), pycharm, tesseract-ocr-setup-3.02.02.e

转载自:博客 对于某些网站登录的时候,往往需要输入验证码才能实现登录.如果要爬虫这类网站,往往总会比这个验证码导致无法爬取数据.以下介绍一种比较折中的方法,也是比较可行的方法: 实现思想: 1.通过截图获取验证码图片,为什么要截图,有的人会说,可以通过验证码图片的链接爬取下来,再用OCR识别就可以了,理论上这个方法是可行的,但是当你用这方法的时候,会发觉下载的图片和你实际页面的图片里面的内容是不一样的. 2.截图图片后,通过OCR识别,返回验证码内容,完成登录. 代码: #保存图片,通过显示器x

#!/usr/bin/env python #created by Baird from aip import AipOcr def GetCaptchaV(filename): APP_ID = '1X4X8X4X' API_KEY = 'YaVcqamctoYqRHNGAqwVbn97UO' SECRET_KEY = 'C1926rIqGstqPHTUFa6sz481fjDua2pv' client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) ""&

最近在做身份证号码识别,在网上搜索的一番后发现目前开源的OCR中tesseract-ocr算是比较强大的了,它由HP于1985年到1995年间开发,后来由google直接负责,经过谷歌进一步开发后,目前的tesseract-ocr有了显著的改进. tesseract-ocr和Leptonica图像库一起工作,它可以读取多种图像格式,并将其转换成超过60种语言的文本.可以工作在Linux,Windows,Mac OSX等系统上,并且可以在android和iphone平台上编译. 目前android

俗话说前人栽树,后人乘凉,此话一点不假,结合云层的一遍文章:http://bbs.51testing.com/thread-533920-1-1.html,知道还有一个Tesseract-OCR可以用来识别图片上的文字(验证码). 在code.google上下载了tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe,即windows版本,下载安装后安装路径自动加入到环境变量中,在cmd中可以手动测试一下: 格式如下:tesseract.exe c:\test1.jpg c:\test

1. 安装Tesseract-OCR,安装后测试下是否安装成功

http://www.cnblogs.com/Charltsing/p/OcrAnswerer.html 联系qq:564955427 最新版为v4.1版,开放一定概率的八窗口体验功能,请截图体验(多点几次图片).更新日期:2018.12.30  最终版,去除时间限制. 工具特色: 1.鼠标划框.三种截图方式.急速截图 2.八窗口搜索.高亮匹配答案.二级链接精准搜索 3.两种OCR引擎.Nlp分词,高亮匹配更完善 4.双题库分别支持精确和模糊两种检索,答案更迅速   **************

百度技术文档 首先要注册百度云账号: 在首页,找到图像识别,创建应用,选择相应的功能,创建 安装接口模块: pip install baidu-aip 简单识别一: 简单图形验证码: 图片: from aip import AipOcr # 你的 APPID AK SK APP_ID = '你的APPID' API_KEY = '你的AK' SECRET_KEY = '你的SK' client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) # 读取图片 def ge

在做自动化测试或压力测试时,验证码总是一个问题.在以往的压力测试经历中,测试一般在独立的测试环境中进行,可以放心禁用验证码或使用万能验证码,这个是最实用的.但是,这两天我尝试了一个使用第三方的图形图像识别工具来完成验证码识别并通过Jmeter完成登录的过程,识别工具的识别成功率有限,因此本篇估计仅能在理论范围内适用. 本篇内容大部分内容来自于该作者的文章:http://blog.csdn.net/xreztento/article/details/48682923 总体目的:给Jmeter写一个

文章地址:https://www.cnblogs.com/Charltsing/p/OcrAnswerer.html 最新版为v4.1版,开放一定概率的八窗口体验功能,请截图体验(多点几次图片).更新日期:2018.8.6  22:00 工具特色: 1.鼠标划框.三种截图方式.急速截图 2.八窗口搜索.高亮匹配答案.二级链接精准搜索 3.两种OCR引擎.Nlp分词,高亮匹配更完善 4.双题库分别支持精确和模糊两种检索,答案更迅速   *******************************

除了传统的PIL包处理图片,然后用pytessert+OCR识别意外,还可以使用tessorflow训练来识别验证码. 此篇代码大部分是转载的,只改了很少地方. 代码是运行在linux环境,tessorflow没有支持windows的python 2.7. gen_captcha.py代码. #coding=utf-8 from captcha.image import ImageCaptcha # pip install captcha import numpy as np import ma

有些网站的登录方式是验证码登录的方式,比如今天我们要测试的网站专利检索及分析. http://www.pss-system.gov.cn/sipopublicsearch/portal/uilogin-forwardLogin.shtml 登录此类网站的关键是识别其中的验证码.那么如何识别验证码呢.我们首先来看下网页源代码.在网页中,验证码的是通过下载一个图片得到的.图片的下载地址是src=/sipopublicsearch/portal/login-showPic.shtml 我们从实际的fi

关于验证码问题,大多可以在网上了解到目前有四种解决方案:1.开发注释验证码2.开发开一个“后门”,设置一个万能码,输入万能码则通过3.通过cookies绕过验证码4.图形识别技术 前三种是比较快速也是比较简单的,如果条件允许或者跟开发沟通得当,尽量用前三种 下面来说一下本文的重点也就是第四种方法,我们采用selesium自动化工具和pytesseract模块在前端来实现(也可以在爬虫实现,用requests,urllib等,主要就是pytesseract的图形识别技术) 首先pytesserac

今天写自己的爆破靶场WP时候,遇到有验证码的网站除了使用pkav的工具我们同样可以通过py强大的第三方库来实现识别验证码+后台登录爆破,这里做个笔记~~~ 0x01关于selenium selenium 是一套完整的web应用程序测试系统,包含了测试的录制(selenium IDE),编写及运行(Selenium Remote Control)和测试的并行处理(Selenium Grid).Selenium的核心Selenium Core基于JsUnit,完全由JavaScript编写,因此可以

近来有朋友让老山帮忙识别验证码.在github上查看了下,目前开源社区中主要流行以下几种验证码识别方式: tesseract-ocr模块: 这是HP实验室开发由Google 维护的开源 OCR引擎,内置传统模式识别方法和现代深度神经网络算法 采用深度学习网络 通常是基于CNN网络,通过captcha等验证码生产器自动生产训练集,通常对生成器内置的验证码类型有极高的识别度. 需求中需要识别的验证码来自特定网站 http://fota.redstone.net.cn/,使用通用的验证码识别模块识别准

相信大家在开发一些程序会有识别图片上文字(即所谓的OCR)的需求,比如识别车牌.识别图片格式的商品价格.识别图片格式的邮箱地址等等,当然需求最多的还是识别验证码.如果要完成这些OCR的工作,需要你掌握图像处理.图像识别的知识,需要用到图形形态学.傅里叶变换.矩阵变换.贝叶斯决策等很多复杂的理论,这让绝大部分人都会望而却步. Tesseract这个开源项目的出现让我们普通人也可以涉足OCR的开发.Tesseract可以从图片中识别出文字内容,但不要以为Tesseract可以智能的识别出各种奇形怪状

所需资源下载链接(资源免费,重在分享) Tesseract:http://download.csdn.net/detail/chenyangqi/9190667 jai_imageio-1.1-alpha,swingx-1.0:http://download.csdn.net/detail/chenyangqi/9190683 HttpWatch Professional:http://download.csdn.net/detail/chenyangqi/9208339 项目简介: 我们学校使