一.windows安装配置 其他系统安装配置参考github:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki 下载tesseract-ocr参考:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/Downloads下载chi_sim.traineddata参考:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/Data-Files 1.pip install

大家好,近期在做自动化测试时,遇到了一个问题需要通过识别图片来实现,遂用到了pytesseract模块和tesseract-ocr这个工具.在使用过程中发现,识别带有数字的图片时,如果这个图片上仅有一个数字,则识别不出来,如下图.若识别2个数字以上的图片则可以识别出来,如下图.(2个数字有时可以识别,有时不行.)两种图片的运行结果如下图.这个问题出现的时候就一脸懵逼了,就怕这种“偶现”的问题,因为我是第一次用tesseract-ocr,在网上找了一下午也没有找到结果,最后加了一个tesserac

以下代码,如有不懂加群讨论# *-* coding:utf-8 *-* #import jsonimport requestsimport pytesseractimport timeimport datetimefrom PIL import Imagefrom bs4 import BeautifulSoupimport urllib3import randomimport os def binarizing(img, threshold): # input: gray image, get

1.首先安装Pytesseract,这个很简单,直接输入命令 pip install pytesseract即可 2.Tesseract-OCR https://pan.baidu.com/s/1sVYyKcPclZxWfFJDjy471g 提取码:5ib2 这个我也是在网上找到,可以直接下载使用 下载好后去修改pytesseract.py中的内容如下图 3.pycharm中验证是否成功,注意:这里的图片是相对路径,我放到了pycharm里面 from PIL import Imageimpor

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

身份证识别:https://github.com/wenchaosong/OCR_identify 遇到一个需求,要用手机扫描纸质面单,获取面单上的手机号,最后决定用tesseract这个开源OCR库,移植到Android平台是tess-two Android平台tess-two地址:https://github.com/tesseract-ocr 本文Demo地址:http://blog.csdn.net/mr_sk/article/details/79077271 评论里有人想要我训练的数字

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

1.验证码的识别是有针对性的,不同的系统.应用的验证码区别有大有小,只要处理好图片,利用好pytesseract,一般的验证码都可以识别 2.我在识别验证码的路上走了很多弯路,重点应该放在怎么把图片处理成这个样子,方便pytesseract的识别,以提高成功率 3.原图为: 思想过程: ①不要盲目的去直接用代码识别,识别不出来就怀疑代码有问题或者pytesseract不好用: 先将验证码用图片处理工具处理,一步步得到理想图片,记住处理过程,将处理后的图片直接用pytesseract识别,代码如下

因为学校要求要刷一门叫<包装世界>的网课,而课程里有200多道选择题,而且只能在手机完成,网页版无法做题,而看视频是不可能看视频的,这辈子都不可能看...所以写了几行代码来进行百度搜答案. 思路如下: 手机屏幕投影到电脑上: 截图并识别图片文字: 调用百度来进行搜索: 提取html关键字. 环境配置:python3.6.第三方库:pyautogui.PIL.pytesseract.识别引擎tesseract-ocr 要识别中文,ocr引擎要下载一个中文包chi_sim放进Tesseract-O

https://blog.csdn.net/qq_31446377/article/details/81708006 ython 3.6 版本 Pytesseract 图像验证码识别 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 安装 安装tesseract-ocr的识别引擎 第一步:下载安装包 根据

  在上一篇博客Python图像处理之图片文字识别(OCR)中我们介绍了在Python中如何利用Tesseract软件来识别图片中的英文与中文,本文将具体介绍如何在Python中利用Tesseract软件来识别验证码(数字加字母).   我们在网上浏览网页或注册账号时,会经常遇到验证码(CAPTCHA),如下图: 本文将具体介绍如何利用Python的图像处理模块pillow和OCR模块pytesseract来识别上述验证码(数字加字母).   我们识别上述验证码的算法过程如下: 将原图像进行灰度

python 图像处理模块1. 安装 pytesseract模块是会自动安装Pillow模块.pillow 为标准图像处理库 手册地址 http://pillow-cn.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.htmlpytesseract 模块用于文字识别pip3 install pytesseract 2. 安装 tesseract-ocr 这个用于文字识别pytesseract 需要调用它https://github.com/tesseract-ocr/tess

写爆破靶场的时候发现对于爆破有验证码的有点意思~这里简单总结下我们爆破有验证码的场景中几种有效的方法~~~ 0x01 使用现成工具 这里有pkav团队的神器PKAV HTTP Fuzzer 1.5.6可以实现这个功能~ 我们可以用pkav的国产神器,抓取请求包后,分别标记需要爆破的密码和识别的验证码,然后右侧定义加载的字典 配置验证码识别 ok~爆破出来了~ 0x02 使用爬虫requests库+pytesseract库 当然神器也不是每次都能识别出来,我们也可以使用强大py第三方库来识别爆破

今天介绍一个简单验证的识别. 主要是标准的格式,没有扭曲和变现.就用 pytesseract 去识别一下. 验证码地址:http://wscx.gjxfj.gov.cn/zfp/webroot/xfsxcx.html 需要识别的验证码是: 因为这个验证码有干扰点,所以直接识别的效果非常不好. 首先对验证码进行二值化和降噪. 效果如下: 识别结果: 识别率只有百分之四十,针对这么低的识别率,可以去切割分类,目前这个验证码很容易去切割.提高验证码的识别率问题. 二值化代码: # coding:utf

今天介绍一个简单验证的识别. 主要是标准的格式,没有扭曲和变现.就用 pytesseract 去识别一下. 验证码地址:http://wsxf.mca.gov.cn/zfp/Random.cmd?d=1565452532947 需要识别的验证码是: 识别结果是: 识别率百分之八十.10个有两个错误. 识别代码: #coding:utf-8 from common.contest import * from PIL import Image import pytesseract def recog

今天介绍一个简单验证的识别. 主要是标准的格式,没有扭曲和变现.就用 pytesseract 去识别一下. 验证码地址:https://user.www.gov.cn/sso/verifyimg_edit?rd=0.22469390770687414 需要识别的验证码是: 识别结果是: 识别代码是: #coding:utf-8 from common.contest import * from PIL import Image import pytesseract def recognize_c

环境准备 安装pytesseract和PIL 安装这两个包可以借助pip命令行安装 pip install PIL pip install pytesseract 安装识别引擎tesseract-ocr 下载地址: https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki 选择对应版本下载 实现及效果 原图 代码 from PIL import Image import py

先来看看MuggleOCR简介(白嫖)这是一个为麻瓜设计的本地OCR模块只需要简单几步操作即可拥有两大通用识别模块,让你在工作中畅通无阻. 这套模型是基于 https://github.com/kerlomz/captcha_trainer 训练的,对工具核心感兴趣的可以自行了解 官方文档https://pypi.org/project/muggle-ocr/ 使用说明导入包 import time # 1. 导入包 import muggle_ocr """ 使用预置模型,

一.在自动化测试中,遇到验证码的处理方法有以下两种: 1.找开发去掉验证码或者使用万能验证码 2.使用OCR自动识别 这里,方法一只要和研发沟通就行. 使用pytesseract自动化识别,一般识别率不是太高,处理一般简单验证码还是没问题,例如下面这种验证码: 使用非常简单,只需下面几步: import pytesseract from PIL import Image image=Image.open('new.jpg') vcode=pytesseract.image_to_string(i

首先所需要的环境:(我用的是Python2的,可以选择python3,具体遇到的问题自行解决,目前我这边几百万的数据量爬取) 环境: Python 2.7.10 Scrapy Scrapy 1.5.0 第三方库: PyMySQL==0.8.0Scrapy==1.5.0pytesseract==0.2.0pip==10.0.1Pillow==5.1.0logger==1.4bs4==0.0.1requests==2.18.4 创建项目 scrapy startproject mytest创建爬虫程

介绍 Tesseract是一个基于Apache2.0协议开源的跨平台ocr引擎,支持多种语言的识别,在Windows和Linux上都有良好的支持. 创建工程 创建一个C#的控制台工程 添加System.Drawing引用 因为在操作过程中我们会需要读取图片,所以这里需要这个 nuget里添加Tesseract引用 准备资源 这里共4个文件,2个目录 首先下载这个eng.traineddata 度盘下载 密码: 5xfs 在工程目录里,建立一个tessdata文件夹(切记:文件夹一定要叫这名字!)