代码: import time from io import BytesIO from PIL import Image from selenium import webdriver from selenium.webdriver import ActionChains from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.

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

1.使用Python识别验证码需要安装Python的图像处理模块(PIL.pytesser.pytesseract) (安装过程需要pip,在我的Python中已经安装pip了,pip的安装就不在赘述了) PIL的安装 法1:直接在DOS下用命令:pip install PIL 法2:http://effbot.org/downloads/#Imaging  下载安装:(官方库) 法3:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pillow  如遇到6

0.目录 1.参考2.没事画个流程图3.完整代码4.改进方向 1.参考 https://en.wikipedia.org/wiki/Cosine_similarity https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BD%99%E5%BC%A6%E7%9B%B8%E4%BC%BC%E6%80%A7 Cosine similarityGiven two vectors of attributes, A and B, the cosine similarity, cos(θ),

本人大二,因为Python结业考试项目,又想要学习机器学习方向,但是由于接触时间不长,选择了实验楼的Python破解验证码这个项目作为我的项目, 我在原来的基础上加了一些代码用于完善,并且对功能如何实现记录在此,第一次接触到图像识别的项目. 这是项目需要的文件链接:https://pan.baidu.com/s/1qoJ5qvU9idmH0v7dnFkMCw 总体思想是将验证码变成黑白,然后切割成单字符,再与准备好的训练集相互比对,将相似度最高的字符输出. 第一步,先对一个验证码进行处理,

一.背景介绍 最开始接触验证码破解的时候就是破解的w3cschool的使用手机号找回密码页面的验证码,详见:验证码识别之w3cschool字符图片验证码(easy级别),这次破解一下他们注册页面的滑块验证码,有点忐忑,我这么跟人过不去不会被打吧... 阅读前请知悉:本篇文章只涉及到滑块验证码的滑块位置识别,主要知识集中在图像处理方面,并不涉及到模拟鼠标轨迹等知识. 二.分析 首先打开这个页面:https://www.w3cschool.cn/register,观察下这个滑块验证码长啥样: 一般来

Kernel_wu 快速学习的实践者 python3 破解 geetest(极验)的滑块验证码 from selenium import webdriver from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains import PIL.Image as image import time,re, random i

python中验证码连通域分割的方法详解 这篇文章主要给大家介绍了关于python中验证码连通域分割的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家学习或者使用python具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧 实现思路 是用深度遍历,对图片进行二值化处理,先找到一个黑色像素,然后对这个像素的周围8个像素进行判断,如果没有访问过,就保存起来,然后最后这个数组的最小x和最大x就是x轴上的切割位置.这种分割的方法还是只能适用于没有粘连的验证码,比垂直分割的好处是,可以处理

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

前言 大多数的应用软件都需要输入一些验证码,验证码的样式也多种多样. 比如抢票,提交订单需要验证码,很多人就纳闷了,怎么还需要验证码呢?这不是浪费时间嘛. 存在即合理,合理就是现实的. 源码下载地址+演示地址 百度网盘源码下载地址:https://pan.baidu.com/s/1l4ym4jsqEk1gRJTWTve6Gw 提取码:xion 在线演示地址:http://www.xiongze.net/yanzheng/index.html 效果图GIf 什么是验证码 验证码(CAPTCHA):

Vue3+Vue-cli4项目中使用腾讯滑块验证码 简介: 滑块验证码相比于传统的图片验证码具有以下优点: 验证码的具体验证不需要服务端去验证,服务端只需要核验验证结果即可. 验证码的实现不需要我们去了解,也不需要我们去具体实现. 滑块验证码的安全程度相比于传统验证码高不少. ... 由于网络上和腾讯api文档中缺少关于vue3中组合式api怎么应用腾讯的滑块验证码,所以出此教程.本人也非vue大佬,对vue的理解也不过停留在初级使用的程度上,有错误之处,敬请指出. 开始: 首先,我们需要去腾讯

免责声明 本文章所提到的技术仅用于学习用途,禁止使用本文章的任何技术进行发起网络攻击.非法利用等网络犯罪行为,一切信息禁止用于任何非法用途.若读者利用文章所提到的技术实施违法犯罪行为,其责任一概由读者自行承担,与作者无关. 0x01 前言 滑块验证码是我们在互联网上经常遇见的校验是否人类操作行为的一种检测方式,大概流程就是生成一张图片,然后随机挖去一块,在页面展示被挖去部分的图片,再通过js获取用户滑动距离,以及坐标等信息到后台进行校验.只要用户移动的距离符合,以及移动的轨迹行为检测通过即可视为

一.昨日内容回顾 django认证系统 1. 默认auth_user ``` # 创建用户 from django.contrib.auth.models import User User.objects.create_user() User.objects.create_superuser(username=,password=...) # 去数据库校验用户名或密码是否正常,正确返回user对象,错误返回None user = auth.authticate(username=...,pass

在工作中经常遇到一些验证码,这些是怎么生成的呢,今天我用Python编写了下 import randomcode = []for i in range(6): if i == random.randint(1,5): code.append(str(random.randint(1,4))) else: tmp = random.randint(65,90) code.append(chr(tmp))print ''.join(code)

1.pip3 install pyocr 2.pip3 install pillow or easy_install Pillow 3.安装tesseract-ocr:http://jaist.dl.sourceforge.net/project/tesseract-ocr-alt/tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe,安装在C:\Program Files\下 4.要求python默认安装在C盘 代码: # !/usr/bin/python3.4 # -*- codi

最近每天都用python写一个小的脚本,练习使用python语法. 验证码的生成: 这里使用了python的图像处理库PIL,安装PIL的过程中出了一个小麻烦,就使用Pillow-win32的一个文件,具体的我也忘了,可以百度下. 直接看代码: # -*- coding:utf-8 -*- from PIL import Image,ImageFont,ImageDraw,ImageFilter import random #返回随机字母 def charRandom(): return chr

常见验证码 之前的博客中已经解决了一些常见验证码的问题,但是验证码是层出不穷的,目前解决验证码除了通过常规手段解决以外,还可以通过人工智能领域的深度学习去解决 深度学习?! 无疑对爬虫coder提高了N个量级的学习量.难道大公司识别验证码都需要自己去实现逻辑么? 带劲的验证码 12306验证码 12306绝对是验证码的一个顶级的存在,单独成为一类也不过分! 点触验证码 手势验证码 点选验证码 翻转验证码 还有各种其他风格,这些验证码深入的研究下去,都有解决办法,但是对一个Python爬虫工程师来

现在的网页中,为了防止机器人提交表单,图片验证码是很常见的应对手段之一.这里就不详细介绍了,相信大家都遇到过. 现在就给出用Python的PIL库实现验证码图片的代码.代码中有详细注释. #!/usr/bin/env python #coding=utf-8 import random from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter _letter_cases = "abcdefghjkmnpqrstuvwxy" # 小

<pre>import string import random from PIL import Image from PIL import ImageDraw from PIL import ImageFont from datetime import * import uuid import time from PIL import ImageFilter # 创建图片 image = Image.new("RGB", (180, 60), "white&qu

总结:  pytesseract 识别比较标准的图片  识别成功率   还是不错的. 验证码的图片识别 需要先处理好   再用pytesseract 识别 from PIL import Image  # 图片处理import pytesseract  #  识别 im = Image.open('/home/yuexinpeng/profit.jpg')out = imaa = pytesseract.image_to_string(out)print(aa) # 滤波处理 去掉背景色thre