一.pytesseract介绍 1.pytesseract说明 pytesseract最新版本0.1.6,网址:https://pypi.python.org/pypi/pytesseract Python-tesseract is a wrapper for google's Tesseract-OCR( http://code.google.com/p/tesseract-ocr/ ). It is also useful as astand-alone invocation script

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

用 Selenium 包实现网页自动化操作的案例中,发现很多网页都因 需输入图形验证码而导致实验无法进行 . 解决的办法就是对验证码进行识别 . 识 别的方法之 一 是通过图形处理包将验证码的大部分背景去除,再用 OCR COptical Character Recognition ,光学字符识别)来识别出图片文字 . 不同的图形验证码需要 不同图形处理技术去除背景 简单的 OCR-丁esseract 包 Tesseract 是一个流行的 OCR 链接库,最初是由惠普公司(田)在 1985 年开

一.基础学习 在Python中,有一个优秀的图像处理框架,就是PIL库,pip install pillow 示例1 from PIL import Image # 读取当前图片 im = Image.open('test.png') # 用系统自带的图片查看器查看该图片 im.show() # 将图片进行逆时针旋转 im.rotate(90).show() # 将图片进行顺时针旋转 im.rotate(-90).show() # 保存图像为gif格式 im.save("save.gif&quo

识别验证码一直是本人想要做的事情,一直在接触按键精灵,了解到有一个虹鱼图灵识别插件专门做验证码和图像识别,原理就是图片处理和制作字库识别,制作字库我一直觉得很麻烦,工程量太大.不管怎样,它能用能达到我的目的,并且比机器学习,opencv是要简单点,那我就讲讲这个虹鱼图灵识别插件. 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领

Python 2.7 IDE Pycharm 5.0.3 Selenium:Selenium的介绍及使用,强烈推荐@ Eastmount的博客 PIL : Pillow-3.3.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl PIL第三方库的下载 win下安装whl文件 Pytesser:依赖于PIL ,Tesseract 了解pytesser及基本使用 Tesseract:3.0.2 tesseract下载及安装 Firefox浏览器:47.0.1 目的 自动识别验证码模拟登陆,注意是自

http://drops.wooyun.org/tips/6313 Python识别网站验证码 Manning · 2015/05/28 10:57 0x00 识别涉及技术 验证码识别涉及很多方面的内容.入手难度大,但是入手后,可拓展性又非常广泛,可玩性极强,成就感也很足. 验证码图像处理 验证码图像识别技术主要是操作图片内的像素点,通过对图片的像素点进行一系列的操作,最后输出验证码图像内的每个字符的文本矩阵. 读取图片 图片降噪 图片切割 图像文本输出 验证字符识别 验证码内的字符识别主要以机

关键字:Python,SVM,字符验证码,机器学习,验证码识别 1   概述 基于Python使用SVM识别简单的验证字符串的完整代码开源分享. 因为目前有了更厉害的新技术来解决这类问题了,但是本文作为初级入门方法,还是具有一定的学习意义的,所以就将源码和相关的素材开源出来. 本文虽然已经不具备太强的实战性和迁移性,但是主要希望能够是以一个有趣的应用点来让对机器学习有兴趣的同学找到入门点. 上面提到的 “更厉害的新技术” 是指 “CNN 卷积神经网络”,这个工具基本上免去了本文介绍的繁杂的图片预

Python - WebDriver 识别登录验证码 没什么可说的直接上代码! #-*-coding:utf-8-*- # Time:2017/9/29 7:16 # Author:YangYangJun import time from pytesseract import * from selenium import webdriver from PIL import Image, ImageEnhance import baseinfo url = baseinfo.url driver

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

1.背景    验证码自动识别在模拟登陆上使用的较为广泛,一直有耳闻好多人在使用机器学习来识别验证码,最近因为刚好接触这方面的知识,所以特定研究了一番.发现网上已有很多基于machine learning的验证码识别,本文主要参考几位大牛的研究成果,集合自己的需求,进行改进.学习. 2.基本工具    开发环境: python 3.5 + pycharm 模块: Pillow.sklearn.numpy及其他子模块 3.基本流程描述整个识别流程: ①验证码清理并生成训练集样本 ②验证码特征提取

Hanlp作为一款重要的中文分词工具,在GitHub的用户量已经非常之高,应该可以看得出来大家对于hanlp这款分词工具还是很认可的.本篇继续分享一篇关于hanlp的使用实例即Python调用hanlp进行中文实体识别. 想要在python中调用hanlp进行中文实体识别,Ubuntu 16.04的系统环境 1.安装jpype1,在cmd窗口输入 pip install jpype1 2.下载hanlp的安装包 在https://github.com/hankcs/HanLP/releases

1.若想识别登录验证码,需要安装:Tesseract-OCR,其下载地址为:http://jaist.dl.sourceforge.net/project/tesseract-ocr-alt/tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe,安装后一直下一步即可. 2.前提: A==已安装PIL(3.6版本为Pillow) B==电脑已安装Tesseract-OCR C==若使用工具为Pycharm,须在Pycharm - setting引入pytesseract包 3.代码如下所

使用python调用face++的API,调用detect功能,识别人脸 首先进入face++官网注册,获得API Key和API Secret.使用官网提供的免费python api调用功能,提供了人脸识别.比对.人体识别.证件识别等功能: python部分,安装numpy和opencv-python包: 代码(逻辑) ①读取图像; ②发送图像到服务器进行处理(使用detect功能); ③返回Json格式的数据; ④读取数据,获得人脸多个检测点的信息; ⑤处理信息,本例是将人脸位置框选,还具有

本文分享自 6丁一的猫 的博客,主要是python调用hanlp进行命名实体识别的方法介绍.以下为分享的全文. 1.python与jdk版本位数一致 2.pip install jpype1(python3.5) 3.类库hanlp.jar包.模型data包.配置文件hanlp.properties放在一个新建目录 4.修改hanlp.properties中root根目录,找到data 代码调用如下: 1|#coding:utf-8 2|''' 3|Created on 2017-11-21 4

步骤一:获取网页中验证码图片的url地址 在delphi中加入一个BitBtn和一个memo以及WebBrowser控件实现网页中验证码图片的url地址的获取 程序如下:procedure TForm1.BitBtn1Click(Sender: TObject); var   I:Integer; begin   for I:=0 to WebBrowser1.OleObject.document.images.length-1 do     Memo1.Lines.Add(WebBrowser

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

1.制作字库 1.截取需要的图片 2.这里截取了"火狐主页"四个字,接下来抓取文字的颜色 3.颜色由是由三个部分组成,即R G B其中的R是由00-FF(16进制) 即0-255个数值表示.同样的GB都是一样的道理.这样就出现一个偏差的问题,需要加偏差来涵盖偏差内的所有颜色. 4.加完偏差会发现字体变清晰,点击提取点阵,再定义文字名字,就可以添加到字库了 2.用python结合字库识别文字 1.加载dm.dll $regsvr32 dll文件路径 2.编写python脚本利用字库识别文

简单识别 1.一般思路 验证码识别的一般思路为: 图片降噪 图片切割 图像文本输出 1.1 图片降噪 所谓降噪就是把不需要的信息通通去除,比如背景,干扰线,干扰像素等等,只剩下需要识别的文字,让图片变成2进制点阵最好. 对于彩色背景的验证码:每个像素都可以放在一个5维的空间里,这5个维度分别是,X,Y,R,G,B,也就是像素的坐标和颜色,在计算机图形学中,有很多种色彩空间,最常用的比如RGB,印刷用的CYMK,还有比较少见的HSL或者HSV,每种色彩空间的维度都不一样,但是可以通过公式互相转换.

1.Tesseract介绍 tesseract 是一个google支持的开源ocr项目,其项目地址:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract,目前最新的源码可以在这里下载. 实际使用tesseract ocr也有两种方式:1- 动态库方式 libtesseract  2  - 执行程序方式 tesseract.exe 由于本人也是python菜鸟一个,所以方式1暂时不会,只好采取方式2. 2.Tesseract安装包下载 Tesseract的relea