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

原文出处: 林炳文(@林炳文Evankaka) 一.准备工作与代码实例 1.PIL.pytesser.tesseract (1)安装PIL:下载地址:http://www.pythonware.com/products/pil/(CSDN下载) 下载后是一个exe,直接双击安装,它会自动安装到C:Python27Libsite-packages中去, (2)pytesser:下载地址:http://code.google.com/p/pytesser/,(CSDN下载) 下载解压后直接放C:Py

关于利用python进行验证码识别的一些想法 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.考虑了两种算法:       

Python 验证码识别-- tesserocr tesserocr 是 Python 的一个 OCR 识别库 ,但其实是对 tesseract 做的一 层 Python API 封装,所以它的核心是 tesseract. 因此,在安装 tesserocr 之前,我们需要先安装 tesseract . 相关链接: tesserocr GitHub: https://github.com/sirfz/tesserocr tesserocr PyPI: https://pypi.python.org

关于python验证码识别库,网上主要介绍的为pytesser及pytesseract,其实pytesser的安装有一点点麻烦,所以这里我不考虑,直接使用后一种库. python验证码识别库安装 要安装pytesseract库,必须先安装其依赖的PIL及tesseract-ocr,其中PIL为图像处理库,而后面的tesseract-ocr则为google的ocr识别引擎. 1.Pillow 下载地址:[下载] 3.4中只能使用pillow,使用方法基本和PIL没有什么区别. 2.tesserac

参考: http://oatest.dragonbravo.com/Authenticate/SignIn?returnUrl=%2f http://drops.wooyun.org/tips/6313 http://blog.csdn.net/nwpulei/article/details/8457738 http://www.pythonclub.org/project/captcha/python-pil http://blog.csdn.net/csapr1987/article/det

版权声明:本文为博主林炳文Evankaka原创文章,转载请注明出处http://blog.csdn.net/evankaka 一.准备工作与代码实例 1.PIL.pytesser.tesseract (1)安装PIL:下载地址:http://www.pythonware.com/products/pil/(CSDN下载) 下载后是一个exe,直接双击安装,它会自动安装到C:\Python27\Lib\site-packages中去, 个人补充:上面是32位,个人查到64位地址 http://ww

一.准备工作与代码实例 1.PIL.pytesser.tesseract (1)安装PIL:下载地址:http://www.pythonware.com/products/pil/(CSDN下载) 下载后是一个exe,直接双击安装,它会自动安装到C:\Python27\Lib\site-packages中去, (2)pytesser:下载地址:http://code.google.com/p/pytesser/,(CSDN下载) 下载解压后直接放C:\Python27\Lib\site-pack

一.准备工作与代码实例 1.PIL.pytesser.tesseract (1)安装PIL:下载地址:http://www.pythonware.com/products/pil/(CSDN下载) 下载后是一个exe,直接双击安装,它会自动安装到C:\Python27\Lib\site-packages中去, (2)pytesser:下载地址:http://code.google.com/p/pytesser/,(CSDN下载) 下载解压后直接放C:\Python27\Lib\site-pack

1,验证码识别接口代码 import json import base64 import requests def shibie(): data = {} path = "./img/" file_name = "a.jpg" with open(path + file_name, "rb") as f: data0 = f.read() data['image_base64'] = str(base64.b64encode(data0),'ut

 在这篇博文中手把手教你如何去分割验证,然后进行识别. 一:下载验证码 验证码分析,图片上有折线,验证码有数字,有英文字母大小写,分类的时候需要更多的样本,验证码的字母是彩色的,图片上有雪花等噪点,因此识别改验证码难度较大 二:二值化和降噪: 三: 切割: 四:分类: 五:   测试识别率             六:总结: 综合识别率在70%左右,对于这个识别率我觉得还是挺高的,因为这个验证码的识别难度还是很大 代码: 一.  下载图片: #-*-coding:utf-8-*- import

某个招聘网站的验证码识别,过程如下 一: 原始验证码: 二: 首先对验证码进行分析,该验证码的数字颜色有变化,这个就是识别这个验证码遇到的比较难的问题,解决方法是使用PIL 中的  getpixel   方法进行变色处理,统一把非黑色的像素点变成黑色 变色后的图片 三: 通过观察,发现该验证码有折线,需要对图片进行降噪处理. 降噪后的图片 四:识别: 这里只是简单的使用   pytesseract 模块进行识别 识别结果如下: 总共十一个验证码,识别出来了9个,综合识别率是百分之八十. 总结:验

目录 一:极验滑动验证码简介 二:极验滑动验证码识别思路 三:极验验证码识别 一:极验滑动验证码简介   近些年来出现了一些新型验证码,不想旧的验证码对人类不友好,但是这种验证码对于代码来说识别难度上升了几个等级.因此需要其他的手段进行处理.   识别需要的python库:selenium和ChromeDriver驱动,不同浏览器的要下载的驱动库不同.   验证码获取网站:http://www.geetest.com/   极验滑动验证码已经到了3.0版本,相关于图形验证码识别难度更大,原理是拖

一般的步骤就是上面这些,总的来说分为三部分,去除背景,分割字符,识别. 去除背景可以通过灰度化,二值化,去噪,倾斜度校正等(一般来说灰度化和二值化都是需要的,去噪和倾斜度看情况) 安装PIL工具,下载的地址是:http://www.pythonware.com/products/pil/,pytesser的使用需要PIL库的支持. 接着下载pytesser,下载的地址是:http://code.google.com/p/pytesser/downloads/list 由于code.google.

最近在导入某站数据(正经需求),看到他们的登录需要验证码, 本来并不想折腾的,然而Cookie有效期只有一天. 已经收到了几次夜间报警推送之后,实在忍不住. 得嘞,还是得研究下模拟登录. 于是,秃头了两个小时gang出来了. 预警 二值化.普通降噪.8邻域降噪 tesseract.tesserocr.PIL 如果都了解这些东西,这文章就不用看了,直接跳到参考文献咯. 代码地址:https://github.com/liguobao/python-verify-code-ocr 开始搞事 批量下载

一.python识别简单验证码: 代码: ''' func:实现简单验证码获取 ''' import pytesseract from PIL import Image #首先通过Image打开一个图片 image=Image.open('code1.jpg') # #然后通过方法将image对象转化为字符串 # code=pytesseract.image_to_string(image) # print(code) #出现错误,需要将图片进行灰度转化和二值处理 image=image.con

使用 pytesser 与 pytesseract 识别验证码 前置 :  首先需要安装  tesserract tesserract windows 安装包及中文 https://pan.baidu.com/s/1BctsL9ZlU6Y4Zg9cLwlAIg   安装好之后,建议将中文资源包放到下面目录下 是否要进行如下操作,我忘了,这段修改参考最下面的引用. 2,安装完成tesseract-ocr后,我们还需要做一下配置 在C:\Users\huxiu\AppData\Local\Progr

1.需要模块安装 在python安装目录scripts即: 执行pip install pillow 下载tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe 安装,我的目录在C盘默认 执行pip install pytesseract 2.上传测试案例         3.示例代码 图片处理过程: from PIL import Image from pytesseract import * import PIL.ImageOps def initTable(threshold

至于安装教程在这里不再重复说了,可以参考博客,网上有大把的教程 https://blog.csdn.net/testcs_dn/article/details/78697730 要是别的验证码是如下类型的           Python 代码如下 #!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- from PIL import Image import pytesseract def recognize_captcha(img_path): im = Image

基于canvas制作随机生成数字英文组合验证码效果,点击或刷新会自动重组.输入验证码提交验证效果代码. <div class="verification"> <input type="text" value="" placeholder="请输入验证码(不区分大小写)" id="verInput"> <canvas id="verCanvas" width=

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