前言 滑块拼图验证码的失败难度在于每次图片上缺口位置不一样,需识别图片上拼图的缺口位置,使用python的OpenCV库来识别到 环境准备 pip 安装 opencv-python pip installl opencv-python OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库,提供了很多处理图片.视频的方法. OpenCV库提供了一个方法(matchTemplate()):从一张较大的图片中搜索一张较小图片,计算出这张大图上各

基本思路是使用opencv来把随机生成的字符,和随机生成的线段,放到一个随机生成的图像中去. 虽然没有加复杂的形态学处理,但是目前看起来效果还不错 尝试生成1000张图片,但是最后只有998张,因为有有重复的,被覆盖掉了. 代码如下: import cv2 import numpy as np line_num = 10 pic_num = 1000 path = "./imgs/" def randcolor(): return (np.random.randint(0,255),n

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

Python 代码实现验证码识别 测试开发社区  1周前 源 /  j_hao104 一.探讨 识别图形验证码可以说是做爬虫的必修课,涉及到计算机图形学,机器学习,机器视觉,人工智能等等高深领域…… 简单地说,计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形.以及利用计算机进行图形的计算.处理和显示的相关原理与算法.图形通常由点.线.面.体等几何元素和灰度.色彩.线型.线宽等非几何属性组成.计算机涉及到的几何图形处理一般有 2维到n维图形处理,边界区分,面积计算,体积计算,扭曲变形校正.

搭建基于python +opencv+Beautifulsoup+Neurolab机器学习平台 By 子敬叔叔 最近在学习麦好的<机器学习实践指南案例应用解析第二版>,在安装学习环境的时候遇到一些问题,特此写个博客,希望可以帮助到有需要的人,同时也希望像我一样在摸索的人不要走太多的弯路,程序员应该多花时间在学习上,不应该把时间都浪费在折腾环境上面. 下载安装winpython 第一步,我们通过搜索引擎搜索到winPython,一般通过这个网站就可以下载,https://sourceforge.

最近需要做一个图像识别的GUI应用,权衡了Opencv+ 1)QT,2)Python GUI,3).NET后选择了.NET... 本文给出C#+Opencv和Python+Opencv的相应参考,节省大家时间. (一)C#.NET + Opencv 1)下载并安装Emgu库(for opencv on .NET env) Download @ http://sourceforge.net/projects/emgucv/ 2)How to use opencv on C#? VS上配置Emgu(

/************************************************************************************** * RPi 2B python opencv camera demo example * 声明: * 本文主要记录RPi 2B 使用python opencv来获取图片的方式. * * 2016-2-24 深圳 南山平山村 曾剑锋 **********************************************

Python随机生成验证码的方法有很多,今天给大家列举两种,大家也可以在这个基础上进行改造,设计出适合自己的验证码方法方法一:利用range Python随机生成验证码的方法有很多,今天给大家列举两种,大家也可以在这个基础上进行改造,设计出适合自己的验证码方法 方法一: 利用range方法 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 # -*- coding: utf-8 -*- import random def generate_verification_c

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

Python+OpenCV图像处理(一): 读取,写入和展示图片 调用摄像头拍照 调用摄像头录制视频 1. 读取.写入和展示图片 图像读入:cv2.imread() 使用函数cv2.imread() 读入图像.这幅图像应该在此程序的工作路径,或者给函数提供完整路径,第二个参数是要告诉函数应该如何读取这幅图片. cv2.IMREAD_COLOR:读入一副彩色图像.图像的透明度会被忽略, 这是默认参数. cv2.IMREAD_GRAYSCALE:以灰度模式读入图像 PS:调用opencv,就算图像的

Python生成随机验证码,需要使用PIL模块. 安装: 1 pip3 install pillow 基本使用 1. 创建图片 1 2 3 4 5 6 7 8 9 from PIL import Image img = Image.new(mode='RGB', size=(120, 30), color=(255, 255, 255))    # 在图片查看器中打开 # img.show()    # 保存在本地 with open('code.png','wb') as f:     img

Python生成随机验证码  Python生成随机验证码,需要使用PIL模块. 安装: 1 pip3 install pillow 基本使用 1. 创建图片 1 2 3 4 5 6 7 8 9 from PIL import Image img = Image.new(mode='RGB', size=(120, 30), color=(255, 255, 255))   # 在图片查看器中打开 # img.show()    # 保存在本地 with open('code.png','wb')

Python生成随机验证码,需要使用PIL模块. 安装: pip3 install pillow 基本使用 1.创建图片 from PIL import Image img = Image.new(mode='RGB', size=(120, 30), color=(255, 255, 255)) # 在图片查看器中打开 # img.show() # 保存在本地 with open('code.png','wb') as f: img.save(f,format='png') 2. 创建画笔,用

python  简单图像识别--验证码 记录下,准备工作安装过程很是麻烦. 首先库:pytesseract,image,tesseract,PIL windows安装PIL,直接exe进行安装更方便(https://files.cnblogs.com/files/Oran9e/PILwin64.zip)(https://files.cnblogs.com/files/Oran9e/PILwin32.zip) 安装 image:pip install image 安装 pytesseract:pi

debug的时候可以直接把图片画出来debug. imshow函数就是python opencv的展示图片的函数,第一个是你要起的图片名,第二个是图片本身.waitKey函数是用来展示图片多久的,默认值为0,即不写参数时默认值为0,代表无限等待.当写参数时,例如waitKey(5),意思是等待5ms.另外当等待时间内无任何操作时等待结束后返回-1,当等待时间内有输入字符时,则返回字符的阿斯克码值. 主要通过while(char(waitKey())!=’q’){}这段代码来解释.这段代码的意思是

先在此处先声明,后面学习python+opencv图像处理时均参考这位博主的博文https://blog.csdn.net/u011321546/article/category/7495016/2?,我只是复现和稍微修改一下代码,加深自己印象的同时也督促自己好好学习图像处理,在这里再一次感谢这位博主的博文. 配置好所有环境后,开始利用python+opencv进行图像处理第一步. 读取和显示一张图片: import cv2 as cv src=cv.imread('E:\imageload\e

1.http://www.cnblogs.com/skyfsm/p/7411961.html ,给出了很好地拼接算法实现 2.由于不是Python的,所以简单做了一些翻译转成Python+opencv的实现 3.修改了原来的特征点检测算法为ORB(由于sift和surf的专利问题) 4.结果 5.源码 import numpy as np import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt import matplotlib.gridspe

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

 Python+OpenCV图像处理—— 直线检测 直线检测理论知识: 1.霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法.主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等).最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段). 2.Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上,根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解,那么这个解就对应着要寻找的几何形状的参数(比如说直线,那么就会得

1 验证基础知识1.1 Python生成随机验证码,需要使用PIL模块. # 安装 pip3 install pillow 1.2 创建图片 from PIL import Image img = Image.new(mode="RGB", size=(120, 30), color=(125, 255, 255)) # 保存图片到本地 with open("code.png",'wb') as f: img.save(f,format="png"