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验证码技术

验证码技术 阻碍我们爬虫的。有时候正是在登录或者请求一些数据时候的验证码。因此这里我们讲解一种能将片翻译成文字的技术。 将片翻译成文字一般被成为光学文字(Optical Character Recognition),简写为OCR。实现OCR的库不是很多,特是开源的。 因为这块存在一定的技术壁垒(需要大量的数据、算法、机器学习、深度学习知等),并且如果做好了具有很高的商业价值。因此开源的比较少。这里介绍一个比较优秀的开源库:Tesseract。 Tesseract具有很高的度,也具有很高的灵活性,他可以通过训练任何字体。 然后使用命令:tesseract 片路径 文件路径。 示例: tesseract a.png a 那么就会出a.png中的片,并且把文字写入到a.txt中。

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验证码的

利用OCR技术验证码 安装tesserocr tesserocr GitHub:https://github.com/sirfz/tesserocr tesserocr PyPI:https:/ github.com/tesseract-ocr/tessdata tesseract 文档:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/Documentation 测试 这时重新验证码 import tesserocr from PIL import Image image = Image.open('code2.jpg') image = image.convert table.append(1) image = image.point(table, '1') result = tesserocr.image_to_text(image) print(result) 利用专业打码平台验证码 日常爬虫工作中,会遇到目标网站有片验证码的反爬机制,除了手工配置片外,为了提高效率,可以通过专业的打码平台来验证片。

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    python 验证码

    table = [] for i in range(256): if i < threshold: table.append(0) else: table.append(1) 通过表格转换成二进制

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    利用pytesser验证码

    简单 1.一般思路 验证码的一般思路为: 片降噪 片切割 像文本输出 1.1 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,只剩下需要的文字 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个维度分是,X,Y,R,G,B,也就是像素的坐标和颜色,在计算机学中,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 片切割 验证码的重点和难点就在于能否成功分割字符,对于颜色相同又完全粘连的字符,比如google的验证码,目前是没法做到5%以上的率的。 在python中调用pytesser模块,pytesser又用tesseract片中的文字。 3.2 调用pytesser pytesser提供了两种片方法,通过image对象和片地址,代码判断如下: from PIL import Image from pytesser import

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    爬虫入门经典(十七) | 验证码

    验证码 ? 2. 滑块验证码 ? 验证码其实有很多种类,我们以这两种为讲解思路引导。 ,可以使用技术,有很多第三方做好的接口,比如百度的像文字,腾讯的文字,华为的文字。 有人可能会问:能不能自己做技术,肯定可以,但是需要专业领域的知,对于现如今的我们来说是不太现实的。 也有一些专业做验证码的网站,比如超级鹰等。这里以超级鹰为例。 运行查看结果 ? 三、截取超级鹰验证码 由于此处我们需要使用到截模块。而python页提供了pillow操作片,我们先安装pillow模块。 pip install pillow ? 四、验证码 现在我们已经保存了验证码下一步就是要验证码。

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    使用Python和Tesseract来验证码

    各位在企业中做Web漏洞扫描或者渗透测试的朋友,可能会经常遇到需要对验证码进行程序的需求。 一、关于验证码与tesseractOCR 尽管多数型验证码只有区区几个数字或字母,但你可能听说了,在进行机器的过程中,你要收集样本,对片去噪、二值化、提取字符、计算特征,甚至还要祭出神经网络去训练数据进行机器学习 Tesseract提供独立程序和API两种式供用户使用。纯白色背景、字符规整无干扰像素的验证码片可以直接调用tesseract程序来进行。 至此,进行验证码的依赖环境都已准备好,我们可以开干了。 即使只有30%的率,连续5个片,获得其中一个准确的概率也达到了86%,无非多浪费一些Web请求而已。

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    用Python验证码,实现自动登陆!

    有态度地学习 验证码有验证码、极验滑动验证码、点触验证码、宫格验证码。这回重点讲讲验证码的。 虽说验证码最简单,但是对于我这等新手,还是要苦学一番。 灰度处理 把彩色验证码片转为灰色的片。 ? Verification.png') # 对验证码进行灰度,二值化处理,而后降噪处理 handle_verification_code('Verification.png') # 对处理后的验证码片进行 Image.open('handle_two.png') image.show() result = pytesseract.image_to_string(image) # 毕竟提供的库能力有限 [\\]^_`{|}~]+', '', result.replace(' ', ''), re.S) print(result) # 判断是否成功 if len(result

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    如何利用pytesseract库验证码 【python爬虫入门进阶】(15)

    而tesseract是一个OCR库,由谷歌赞助,是一个比较优秀的开源库。它具有很高的度,也具有很高的灵活性,可以通过训练任何字体。 的结果如下所示: 中文 包含中文的片需要事先下载中文训练数据chi_sim.traineddata。在输入命令时需要指定语言是:chi_sim。同样的,这里我也截取了一个中文片。 image) print(text) if __name__ == '__main__': for i in range(10): main() 运行十次的结果是: 除个验证码不正确 其余的都正确了。 不过需要注意的是,针对有干扰线的验证码,比如下面这种。 tesseract 是无能为力的,即不能包含干扰线的验证码。 一些简单的验证码还是绰绰有余的。

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    Java 扫描

    1.条码扫描的实现方法及步骤 本文以Java代码示例介绍如何来扫描和片。 Spire.Barcode for Java,调用BarcodeScanner类中的scan(java.lang.String fileName, BarCodeType barcodeType)方法扫描指定类型条码中包含的数据 BarcodeScanner.scan("EAN_13.png", BarCodeType.EAN_13); System.out.print(datas[0]); } } 执行程序,扫描片 ,获取条码中包含的数据: image.png 2.条码扫描的方法归纳 这里的BarcodeScanner类提供了多个扫描片的方法,见下表1 表格1: Method Summary static  表格-2: 条码类型 生成的条码类型 扫描条码类型 CODE 25 × × CODABAR √ √ CODE 11 √ √ INTERLEAVED 25 × × CODE 39 √ √ CODE

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    Python验证码:利用pytesser简单验证码

    来源: j_hao104 my.oschina.net/jhao104/blog/647326 一、探讨 验证码可以说是做爬虫的必修课,涉及到计算机学,机器学习,机器视觉,人工智能等等高深领域 对于颜色则有色彩空间的计算与转换,上色,阴影,色差处理等等。 在破解验证码中需要用到的知一般是 像素,线,面等基本2维元素的处理和色差分析。 三、一般思路 验证码的一般思路为: 1、片降噪 2、片切割 3、像文本输出 3.1 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,只剩下需要的文字,让片变成 3.2 片切割 验证码的重点和难点就在于能否成功分割字符,对于颜色相同又完全粘连的字符,比如google的验证码,目前是没法做到5%以上的率的。 4.2 调用pytesser pytesser提供了两种片方法,通过image对象和片地址,代码判断如下: from PIL import Image from pytesser import

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    三角

    三角 (Standard IO) 时间限制: 1000 ms  空间限制: 262144 KB  具体限制  题目描述 输入三个正整数,判断能否构成三角的三边,如果不能,输出“NO”。 如果能构成三角,判断构成什么三角?按等边、直角、一般三角分类,依次输出对应的三角类型“Equilateral”、“Right”、“General”。 输入 输入一行三个用空格隔开的正整数a,b,c,表示三角的三条边长。 输出 输出对应三角的类型,如果不能构成三角,输出“NO”,如果是等边三角输出“Equilateral”,如果是直角三角输出“Right”,其他三角则输出“General”。 CCF中学生计算机程序设计入门篇练习3.3.2 版权所有 © 中国计算机学会 中国计算机学会拥有本题目(含题面、数据)的版权 所有管理员添加的题目 使用此版权/授权

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    【python 从菜鸟

    Program Files\下 5、找到 pytesseract.py 更改 tesseract_cmd = 'C:/Program Files/Tesseract-OCR/tesseract.exe' 二、英文 三、验证码 ? ? ? 二、实现源代码 1、英文 #-*-coding:utf-8-*- import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import time Python27\Lib\site-packages\pytesseract\test.png') code = pytesseract.image_to_string(image) print(code) 2、验证码 img = image.convert('L') # 把片变成二值像。

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    python智能系统(片切割、、区

    python flask系统使用到的技术有:片背景切割、片格式转换(pdf转png)、片模板匹配、片区。 ] 效果: [在这里插入片描述] 成功了。。。 [在这里插入片描述] 还可以哈,截取了片1中的匹配部分,然后标出来了区 关键代码 片背景切割 from PIL import Image import cv2 import os from common.util # os.makedirs(result_path) # 若片文件夹不存在就创建 # # 进行并标片差异 result_path + '/template' + \ # str(Util().random_num() + 1) + '.png' # 两张片并标差异点

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    地,我们发现一种称为深卷积神经网络的模型 可以在硬性视觉任务上实现合理的性能 - 匹配或超过某些领域的人类表现。 我们现在正在采取下一步,发布在最新型号Inception-v3上运行的代码。 Inception-v3 使用2012年的数据对ImageNet大型视觉挑战进行了培训。  ,您可以看到网络正确她穿着军装,得分高达0.8。 如果您已经在产品中拥有自己的像处理框架,那么只要在将像输入主之前应用相同的变换即可使用。 在这种情况下,我们正在演示对象,但是您应该可以在各种领域中使用与您已经找到或训练过的其他型号相似的代码。我们希望这个小例子为您提供如何在您自己的产品中使用TensorFlow的一些想法。

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    python下以api式调用tesseract片验证码

    今天介绍api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:// (特说明:选择x86还是x64版本dll,只依赖于你的python架构,而不是操作系统的架构,即便是在64位操作系统,假如你的python是32位版本,这里也要选用x86版本dll)。 (若是你想用shell式调用,也可以下载tesseract.exe,与之前的博文改善的地方,就是免去安装tesseract。) (需要说明的是pyocr包,比起以前博文提的pytesseract包要更复杂一些,同时支持shell、api 、Cuneiform 三种式。) os.environ['PATH']= tessdir+';' +os.environ['PATH'] 4、实测时发现,bu = TextBuilder(tesseract_layout=7) 这一段不写,会导致出错

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    pyzbar 二维码、条

    利用python的第三方模块 pyzbar 可以很方便的进行二维码的(也能码,用法无二致)。 下面的自定义函数会将像中出的条码或者QR二维码给圈出来,并给出结果: from pyzbar import pyzbar import cv2 import numpy as np def barcodeData = barcode.data.decode("UTF-8") #先解码成字符串 barcodeType = barcode.type # 绘出像上的条码数据和类型 FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow("QR", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 一维条码的 结果: (CODE128): 01950123456789033102000400 注意:类型CODE128代表条码。

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    之直线检测

    中常见的即是矩框的的主要步骤通常是:像二值化,查找轮廓,四边轮廓筛选等。当的目标矩有一条边被部分遮挡,如1所示,传统的方法就不能达到的目的。 1 ---- 在这里,提供一种的思路,仅供参考。的最终目标就是想出身份证的四条边,通过计算四条边的交点最后得到四边的轮廓。 2和3分是Hough直线检测与LSD直线检测的结果示意。 对于LSD算法得到的结果,可以根据直线的长度进行初步的筛选,得到更好的检测结果,提高后期处理效率。如4所示。 这里进行筛选的思路是,采集6中所示红色线段两侧的像数据,计算颜色特征H,S,V。针对6,手上的颜色特征明显区于身份证边缘的特征,很容易去除。 由于待测身份证的边缘邻域颜色特征是稳定的,可以作为初始经验值,当线段的颜色特征不符合经验值要求即可剔除掉,最后得到想要的边缘线段以及对应的极坐标表示直线。

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    ——MNIST

    本文使用NEURAL程序来介绍一下在SAS里如何实现。例子所用的数据集是MNIST数据集,从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/可以获取。 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的0-9的数字构成,正确地这些手写数字是机器学习研究中的一个经典问题。 02模型训练过程:采用SAS中的神经网络过程步: ***自编码******************* 03结果展示 最后,来看一下原始数据和模型训练结果的对比效果: 10个 MNIST 数据集的原始数字

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    Airtest

    Airtest是一款网易出品的基于面向手游UI测试的工具,也支持原生Android App基于元素的UI自动化测试。 示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的进行代码走读,加深对原理的理解(公众号贴出的代码显示不全仅供参考,详细代码可以在github查看)。 概括来说aircv.find_sift主要做了这几件事情: 1、检验片是否正常; 2、获取特征点集并匹配出特征点对; 3、根据匹配点对(good),提取出来区域; 4、根据区域,求出结果可信度 六、总结 1、,对不能用ui控件定位的地方的,使用来定位,对一些自定义控件、H5、小程序、游戏,都可以支持; 2、支持多个终端,使用的话可以一套代码兼容android和ios哦, 长按指纹中的二维码,获取更多测试干货分享!将我们公众号置顶  ?  不会漏掉我们的原创干货哦! ? ?

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    python

    安装库 pip install pytesseract pip install Pillow windows安装 tesseract 中文 下载地址:https://digi.bib.uni-mannheim.de

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