Maven坐标: <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.asprise.ocr/java-ocr-api --> <dependency> <groupId>com.asprise.ocr</groupId> <artifactId>java-ocr-api</artifactId> <version>15.3.0.3</version> </depend

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

[java+selenium+Tesseract-OCR(图片识别)+AutoIt(windows窗口识别)]完成自动化图片验证码识别! 一.AutoIt(windows窗口识别)参考:https://www.cnblogs.com/xiaozhaoboke/p/11138548.html 二.Tesseract-OCR(图片识别) 1. 官网下载 tesseract:http://sourceforge.net/projects/tesseract-ocr/ 历史版本下载:https://di

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

现在大多数网站都采用了验证码来防止暴力破解或恶意提交.但验证码真的就很安全吗?真的就不能被机器识别?? 我先讲讲我是怎么实现站外提交留言到一个网站的程序. 这个网站的留言版大致如下: 我一看这种简单的4位数字验证码,马上就感觉到有戏了.直觉告诉我让电脑来识别这些图片验证码据对简单o(∩_∩)o... 首先我马上在这个页面用右键菜单看源代码 知道验证码获取页面后 你可以直接用 http://www.XXXX.com/imgchk/validatecode.asp 这样去访问你会发现你打开的就是一个

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

0x01 开发背景 说起对存在验证码的登录表单进行爆破,大部分人都会想到PKav HTTP Fuzzer,这款工具在前些年确实给我们带来了不少便利.反观burp一直没有一个高度自定义通杀大部分图片验证码的识别方案,于是抽了点闲暇的时间开发了captcha-kille,希望burp也能用上各种好用的识别码技术.其设计理念是只专注做好对各种验证码识别技术接口的调用!说具体点就是burp通过同一个插件,就可以适配各种验证码识别接口,无需重复编写调用代码.今天不谈编码层面如何设计,感兴趣的可以去gith

OCR识别推荐两个软件: 1.       Tesseract:一个开源的,由谷歌维护的OCR软件. 2.       Onenote:微软Office附带或者可以自己独立安装. 3.       ONOM:别人封装的onenote api接口 这次讲Onenote实现的OCR识别.github地址:https://github.com/everywan/Extraction.OCR 注:2010版及其以后版本OCR实现方式类似:office将其转换为特定xm格式,然后提取想要的节点就ok了:o

放假三天,闲来无事,想学下python爬虫.本想跟着网上教程操作一遍,奈何安装使用过程中出现一堆问题,并且在网上搜了一堆复制黏贴的答案,关键都不能起作用,最后终于找到一篇生效,为了以后不至于再经历这种痛苦,还是将多年未用的账号给翻了出来,将安装过程记录下来,以免以后突然心血来潮又想搞一把. 环境: win10 python 3.10.4 tesseract-ocr-w64-setup-v5.0.1.20220118 看网上教程,使用python识别图片需要先安装tesseract,然后再安装py

在一个识别软件中发现了Asprise OCR的"身影",上官网查了一下相关信息,发现功能挺强大的,识别印刷体应该不错,遗憾的是好像不能识别中文,不过不知道它对扭曲后的英文识别能力怎么样,否则的话可以用来识别验证码.在官网下载了C++的Demo,这里记录一下. 1.准备 在官网下载C++的Dll和头文件,创建使用VS2010创建win32工程,将下载的dll和文件拷贝到创建的工程目录. 2.代码 #include <iostream> #include "aspri

1.通过肉眼识别,然后输入到input里面 from PIL import image Image request.urlretrieve(url,'image')  #下载验证码图片 image = Image.open('image')  #程序内部打开图片 image.show()  #将图片显示出来 captch = input("请输入验证码")  #输入你看到的验证码 2.通过阿里云里面的付费识别:https://market.aliyun.com/products/571

import timeimport pytesseractfrom PIL import Image, ImageEnhancefrom selenium import webdriver url = "https://www.xxxxx.com"# 1.打开浏览器,最大化浏览器driver = webdriver.Chrome()driver.get(url)#driver.implicitly_wait(10)#隐式等待10sdriver.maximize_window()#最大化

一.背景 之前在博文中介绍在python中如何调用tesseract ocr引擎,当时主要介绍了shell模式,shell模式需要安装tesseract程序,并且效率相对略低. 今天介绍api形式的调用方式,因为博主主要是基于windows环境进行开发,所以这里的api调用主要是指dll调用(linux之类是.so调用) 二.tesseract dll下载网址 https://github.com/charlesw/tesseract 这个网址中包含了编译好的exe及dll文件,而且x86,x6

前面的文章,介绍了如何通过selenium+Tesseract-OCR来识别图片验证码,如果用接口来访问的话,再用selenium就闲的笨重,下面就介绍一下分别通过httpclient和HttpURLConnection,用流的方式获取图片验证码内容. 1.通过HttpURLConnection package com.imgyzm; import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.File; import java.io.FileOut

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

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

起因: 最近在练习解析验证码,看到了这个网站的验证码比较简单,于是就拿来解析一下攒攒经验值,并无任何冒犯之意... 验证码所在网页: https://www.w3cschool.cn/checkmphone?type=findpwd 验证码地址: https://www.w3cschool.cn/scode 1. 分析规律 打开这个页面: https://www.w3cschool.cn/scode,不断的按F5刷新观察,可以发现,虽然每次字符内容.位置会变化,但是字体的样式是一直不变的,对于这

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

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

以下示例代码适用于 www.apishop.net 网站下的API,使用本文提及的接口调用代码示例前,您需要先申请相应的API服务. 六位图片验证码生成:包括纯数字.小写字母.大写字母.大小写混合.数字+小写.数字+大写.数字+大小写等情况. 四位图片验证码生成:包括纯数字.小写字母.大写字母.大小写混合.数字+小写.数字+大写.数字+大小写等情况. 简单验证码识别:验证码类型 : 数字+字母, 纯英文, 纯数字,计算题 英数_验证码识别:纯数字,纯英文,数字+英文 中英数_验证码识别:英文.数

这篇文章主要介绍了c#实现识别图片上的验证码数字的方法,本文给大家汇总了2种方法,有需要的小伙伴可以参考下. ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 6