本文是对tesseract-ocr 使用的进一步技术升级说明,使用默认的识别库识别率比较低怎么办? 不用着急,tesseract-ocr本身的工具中提供了使用你提供的素材进行人工修正以提高识别率的方法.下面我们就来看一下. 参考: http://my.oschina.net/lixinspace/blog/60124 1    下载并安装3.02版本的tesseract 2     如果你的训练素材是很多张非tiff格式的图片,首先要做的事情就是将这么图片合并(个人觉得素材越多,基本每个字母和数

前言 最近在研究验证码相关的操作,所以准备记录下安装以及使用的过程.虽然之前对验证码的破解有所了解的,但是之前都是简单使用之后就不用了,没有记录一个详细的过程,所以后面再用起来也要重新从网上查找资料比较麻烦,所以这里准备对研究过程的关键点做一个记录. 首先这篇文章,主要是研究图形验证码,后期会不定时拓展内容. 在网上查了很多版本的图形验证码识别,目前看到最多的两个模块是pytesseract和tesserocr,但是因为我这里安装tesserocr的时候各种出错,所以最终我锁定了使用pytess

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.

--------------------------------------------------低调的分割线--------------------------------------------------- Linux下有两个重要的编程准则,甚至是设计哲学,就是:模块原则(使用简洁的借口拼合简单的部件)和组合原则(设计时考虑拼接组合).在Linux 下面有无数个小程序,体积小,功能简单.但是当我们将它们按一定的方式组合起来以后,它们 几乎无所不能.命令行的一个很大的好处就是方便组合.试想

1. 验证码识别 随着爬虫的发展,越来越多的网站开始采用各种各样的措施来反爬虫,其中一个措施便是使用验证码.随着技术的发展,验证码也越来越花里胡哨的了.最开始就是几个数字随机组成的图像验证码,后来加入了英文字母和混淆曲线,或者是人眼都很难识别的数字字母.很多国内网站还出现了中文字符的验证码,使得识别越发困难. 然后又出现了需要我们识别文字,点击与文字相符合的图片,验证码完全正确,验证才能通过.下载的这种交互式验证码越来越多了,如滑动验证码需要滑动拼合滑块才能完成验证,点触验证码需要完全点击正确结

[java+selenium+Tesseract-OCR(图片识别)+AutoIt(windows窗口识别)]完成自动化图片验证码识别! 一.AutoIt(windows窗口识别)参考:https://www.cnblogs.com/xiaozhaoboke/p/11138548.html 二.Tesseract-OCR(图片识别) 1. 官网下载 tesseract:http://sourceforge.net/projects/tesseract-ocr/ 历史版本下载:https://di

1.通过肉眼识别,然后输入到input里面 from PIL import image Image request.urlretrieve(url,'image')  #下载验证码图片 image = Image.open('image')  #程序内部打开图片 image.show()  #将图片显示出来 captch = input("请输入验证码")  #输入你看到的验证码 2.通过阿里云里面的付费识别:https://market.aliyun.com/products/571

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

在学习之前,我们先了解OCR.tesseract.tesserocr.pytesseract和opencv这几个跟图片处理有关的库. OCR(Optical Character Recognition)光学字符识别,是指通过扫描字符,然后通过其形状将其翻译成电子文本的过程. tesseract是一个OCR,在Windows.Linux和Mac OS下均可安装. tesserocr 和 pytesseract 是对tesseract封装的一个Python库,可以用来识别图片中的字符.pytesse

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

tesseract-ocr图片识别开源工具 今天看同事的ppt,提到了图片识别,又tesseract-ocr,觉得不错,试一下,如果效果好可以用来做验证码的识别 http://code.google.com/p/tesseract-ocr/ tesseract是一款开源工具,我安装了Windows版试水先 1.首先登录首页在‘下载’页面下载 tesseract-ocr-setup-xx.xx.exe chi_sim.traineddata.gz   中文语言包 2.双击即可安装tesserrac

原文 http://www.dotblogs.com.tw/joysdw12/archive/2013/06/08/captcha-cracked.aspx 前言 这次来讲个比较有趣的主题,就是该如何破解网路上那些防止机器人攻击的图形验证码,谈到图形验证码破解,想必各位嘴角一定微微上扬了吧XD,看来学坏好像都比较有兴趣一点,但其实知道破解的原理后,之后要做防范也比较清楚该如何处理了← 主因:P. 在开始破解前先来看一下基本上的破解原理与方法,可以先参考此篇  使用PHP对网站验证码进行破解 文章

图形验证码是项目开发过程中经常遇到的一个功能,在很多语言中都有对应的不同形式的图形验证码功能的封装,python 中同样也有类似的封装操作,通过绘制生成一个指定的图形数据,让前端HTML页面通过链接获取到对应的图片验证码进行操作. 什么是验证码? 验证码(CAPTCHA)是"Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart"(全自动区分计算机和人类的图灵测试)的缩写,是一种区分用户是计算

利用tesserocr和pil生成图形验证码 import tesserocr from PIL import Image image = Image.open('222.jpg') image = image.convert('L') threshold = 127 table = [] for i in range(256): if i < threshold: table.append(0) else: table.append(1) image = image.point(table,

转载自:博客 对于某些网站登录的时候,往往需要输入验证码才能实现登录.如果要爬虫这类网站,往往总会比这个验证码导致无法爬取数据.以下介绍一种比较折中的方法,也是比较可行的方法: 实现思想: 1.通过截图获取验证码图片,为什么要截图,有的人会说,可以通过验证码图片的链接爬取下来,再用OCR识别就可以了,理论上这个方法是可行的,但是当你用这方法的时候,会发觉下载的图片和你实际页面的图片里面的内容是不一样的. 2.截图图片后,通过OCR识别,返回验证码内容,完成登录. 代码: #保存图片,通过显示器x

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

前言 本文首发于公众号[我的小碗汤]本公众号免费提供csdn下载服务,海量IT学习资源,如果你准备入IT坑,励志成为优秀的程序猿,那么这些资源很适合你,包括但不限于java.go.python.springcloud.elk.嵌入式 .大数据.面试资料.前端 等资源.扫码关注: 正文 今天来学习下图形验证码的生成,首先依赖开源组件: <dependency> <groupId>com.github.penggle</groupId> <artifactId>

相关pom依赖 <dependency> <groupId>commons-fileupload</groupId> <artifactId>commons-fileupload</artifactId> <version></version> </dependency> springmvc-servlet.xml <?xml version="1.0" encoding="

细心的同学可以发现,现在很多网站当登录多次之后就会出现一个图形验证码,或是当提交表单.或点击获取手机验证码等等场景都会有图形验证码的出现. 那么图形验证码是为了解决什么问题而出现的呢? 什么是图形验证码 图形验证码是验证码的一种.验证码(CAPTCHA)是"Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart"(全自动区分计算机和人类的图灵测试)的缩写,是一种区分用户是计算机还是人的公共全自

selenium基础-图形验证码 一.图形验证码作用 设计的初衷其实就是为了防自动化,防止一些人利用自动工具恶意攻击网站 二.图形验证码是由客户端生成还是由服务器端生成的? 图形验证码是由服务器端生成的,再由前端进行渲染呈现给客户 三.遇到图形验证码的处理方式 使用万能验证码 屏蔽验证码 将服务器中生成的验证码以cookie的形式写入浏览器 后台增加接口,获取服务器端保存的验证码内容 图片识别,取到图片上的验证码中的内容