原网址: https://www.cnblogs.com/qqandfqr/p/7866650.html 大致介绍 在python爬虫爬取某些网站的验证码的时候可能会遇到验证码识别的问题，现在的验证码大多分为四类...： 1、计算验证码 2、滑块验证码 3、识图验证码 4、语音验证码 这篇博客主要写的就是识图验证码，识别的是简单的验证码，要想让识别率更高，识别的更加准确就需要花很多的精力去训练自己的字体库...用到的几个主要的python库： Pillow(python图像处理库)、OpenCV(高级图像处理库)、pytesseract(识别库) 灰度处理&二值化 灰度处理，就是把彩色的验证码图片转为灰色的图片...这种只是能够识别简单验证码，复杂的验证码还要靠大家了 参考资料： 1、http://www.jianshu.com/p/41127bf90ca9 本来参考了挺多的资料，但是时间长了就找不到了...，如果有人发现了，可以告诉我，我再添加 使用方法： 1、将要识别的验证码图片放入与脚本同级的img文件夹中，创建out_img文件夹 2、python3 filename 3
Image im=Image.open('D:/py3.8/src/商标/8.jpg') code = pytesseract.image_to_string(im).strip() print('验证码识别结果...print(type(code)) if(code =='51188'): print('ok') # print(pytesseract.image_to_string(im)) 执行结果 验证码识别结果...:51188 ok Process finished with exit code 0 只能识别部分验证码，加条线，下划线好像不行！
之前有个爬虫需求，但每次请求都需要进行验证码识别，故需要ocr识别，推荐一个Python免费的验证码识别-ddddocr（谐音带带弟弟OCR） 安装 pip install ddddocr -i https...://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 参数说明 验证 随便找了一个验证码图片，使用这个库来实战一下。...open('1.png', 'rb') as f: img_bytes = f.read() res = ocr.classification(img_bytes) print(res) 成功识别出来了验证码文字...而且优点也非常明显：首先代码非常精简，不需要额外设置环境变量等等，5行代码即可轻松识别验证码图片。如果你需要进行验证码识别，且对精度要求不是过高。
ima = Image.open('1.png') image=ima.resize((480,200),Image.ANTIALIAS) image = ...
来源： j_hao104 my.oschina.net/jhao104/blog/647326 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...三、一般思路 验证码识别的一般思路为： 1、图片降噪 2、图片切割 3、图像文本输出 3.1 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...3.2 图片切割 识别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%以上的识别率的。...不过google的验证码基本上人类也只有30%的识别率。本文使用的验证码例子比较容易识别。...在python中调用pytesser模块，pytesser又用tesseract识别图片中的文字。
在学习python通过接口自动登录网站时，用户名密码、cookies、headers都好解决但是在碰到验证码这个时就有点棘手了；于是通过网上看贴，看官网完成了对简单验证码的识别，如果是复杂的请看大神的贴这里解决不了...以上两张为网站的上比较简单的验证码，没有加复杂的干扰线也没有对字体进行弯曲； 识别的代码用到的python模块有pytesseract,PIL;pytesseract在win下需要tesseract-ORC...支持，这个需要上网下载安装，并在win的系统环境变量下配置安装路径，运行tesseract –v 显示当前tesseract版本信息表示设置安装正常 以下是识别验证码代码： import pytesseract...*注意*如果有边框的图片在处理时没有外理边框，得到的图片如下，在程序识别时就会影响准确度： ? ? 以下是作者对手机拍的一张图片直接识别和处理后识别的如果 手机图片： ?...直接识别：（我们看到程序无法识别） ? 用代码处理后识别： ?
陆陆续续的学习了验证码的灰度、二值化、分割等方法，还了解了机器学习中最基本的3个分类方式——KNN、决策树、朴素贝叶斯。...基于这些，今天结合这些工具来写一个简单的验证码识别程序，本来想使用现有的库来生成验证码，但无意间发现了之前写某个程序时下载的200个验证码，正好可以拿来练手。...原始验证码如图所示： 可以看出，字符红色，干扰线绿色，字符之间没有粘连扭曲，只包含数字和大写英文，经过查看后每个字符宽30像素，可以说是一种很简单的验证码。...首先去掉绿色的干扰线： 使用函数把符合判断条件的元素改成白色，接下来就是分割、二值化等操作，之前有记录过不再赘述： 处理后，手动分类到不同的文件夹中（使用实际验证码就是坑在这点，需要手动打码，所以数据集较小...），总共200个验证码切分出800个字符： 然后就是加载数据进行训练了: 输出如下： 没想到决策树在这个情况中成功率可以达到0.79，最看好的贝叶斯居然是最低的。
大致介绍 在python爬虫爬取某些网站的验证码的时候可能会遇到验证码识别的问题，现在的验证码大多分为四类： 1、计算验证码 2、滑块验证码 3、识图验证码 4、语音验证码...用到的几个主要的python库： Pillow(python图像处理库)、OpenCV(高级图像处理库)、pytesseract(识别库) 灰度处理&二值化 灰度处理，就是把彩色的验证码图片转为灰色的图片...这种只是能够识别简单验证码，复杂的验证码还要靠大家了 参考资料： 1、https://www.zalou.cn/article/141621.htm 本来参考了挺多的资料，但是时间长了就找不到了...，如果有人发现了，可以告诉我，我再添加 使用方法： 1、将要识别的验证码图片放入与脚本同级的img文件夹中，创建out_img文件夹 2、python3 filename 3、二值化...：%s' % str_img) if __name__ == '__main__': main() 以上就是Python实现验证码识别的详细内容，更多关于Python验证码识别的资料请关注ZaLou.Cn
作者 | shenzhongqiang 来源 | Python与数据分析 很多网站登录都需要输入验证码，如果要实现自动登录就不可避免的要识别验证码。...本文以一个真实网站的验证码为例，实现了基于一下KNN的验证码识别。...准备工作 这里我们使用opencv做图像处理，所以需要安装下面两个库 pip3 install opencv-python pip3 install numpy 识别原理 我们采取一种有监督式学习的方法来识别验证码...检测结果 下面是我们要识别的验证码 ? 对于每一个要识别的验证码，我们都需要对图片做降噪、二值化、分割的处理（代码和上面的一样，这里不再重复）。...我们测试了下识别的准确率，取100张验证码图片（存在test目录下）进行识别，识别的准确率约为82%。看到有人说用神经网络识别验证码，准确率可以达到90%以上，下次有机会可以尝试一下。
#将浏览器最大化，以获取更清晰的校验码图片 driver. get (url) driver.save_screenshot( 'f://gps.png' ) #截取当前网页，该网页有我们需要的验证码...imgelement = driver.find_element_by_id( 'verifyCodeImg' ) #通过id定位验证码 location = imgelement.location... #获取验证码的x,y轴 size = imgelement.size #获取验证码的长宽 rangle=( int (location[ 'x' ]), int (location...verifycodeimage.png' ) #print image vcode=pytesseract.image_to_string(image).strip() #使用image_to_string识别验证码
笔者环境 centos7 python3 pytesseract只是tesseract-ocr的一种实现接口。所以要先安装tesseract-ocr（大名鼎鼎的开源的OCR识别引擎）。
Python爬虫之验证码识别 #识别车牌号 from aip import AipOcr import re APP_ID = '15469265' API_KEY = 'rAGFtOChXtO7mnRPiwXg1Frf...return fp.read() image = get_file_content(r'C:\Users\Administrator\Desktop\img\ee.jpg') """ 调用通用文字识别...result=pat.findall(data)[0] print(result) #文字识别 from aip import AipOcr import re import requests APP_ID...style') url="http://127.0.0.1:8020/登陆验证码/"+pat.findall(data)[0] image=requests.get(url).content data...result=pat.findall(data)[0] print(result) #模拟验证码识别 from aip import AipOcr import re import requests
jaist.dl.sourceforge.net/project/tesseract-ocr-alt/tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe，安装在C:\Program Files\下 4、要求python.../usr/bin/python3.4 # -*- coding: utf-8 -*- import pytesseract from PIL import Image image = Image.open...(error_lines) > 0: 5 return '\n'.join(error_lines) 6 else: 7 return error_string.strip() 如果要识别更多的文字...，需要在安装tesseract-ocr的时候选择全部语言，也就1.3G 识别精度不是很高，要不就是现在的验证码太变态，人为也看不出来是什么
图片切割 识别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%以上的识别率的。...不过google的验证码基本上人类也只有30%的识别率。本文使用的验证码例子比较容易识别。...例如，对于如图1-22和图1-23所示的验证码，我们可以使用OCR技术来将其转化为电子文本，然后爬虫将识别结果提交给服务器，便可以达到自动识别验证码的过程。 ? ?...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。...运行结果便是图片的识别结果：Python3WebSpider。可以看到，这时已经成功将图片文字转为电子文本了。
details/84574797 环境： subline: https://download.sublimetext.com/Sublime Text Build 3176 x64 Setup.exe python...: https://www.python.org/ftp/python/3.7.0/python-3.7.0-amd64.exe OCR识别库工具：https://digi.bib.uni-mannheim.de.../tesseract/tesseract-ocr-setup-3.05.01.exe 图形验证码：https://github.com/Python3WebSpider/CrackImageCode/archive.../master.zip 滑动验证码：https://github.com/Python3WebSpider/CrackGeetest/archive/master.zip 平台：https://passport.cnblogs.com...:return: 验证码位置元组 """ img = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME
图片验证码采用加干扰线、字符粘连、字符扭曲方式来增强识别难度，对于以上类型的验证码均不支持。 支持的弱验证码如下： ? ?...最后识别每个字符。 （2）图片的处理，采用 Python 标准图像处理库 PIL。图片分割，采用谷歌开源库 Tesseract-OCR。字符识别则使用 pytesseract 库。...install Pillow # 如果出现因下载失败导致安装不上的情况，建议使用代理 pip --proxy http://代理ip:端口 install Pillow Tesseract：开源的OCR识别引擎...textCode def main(): img = convert_Image(getImage()) #降噪处理 #img = getImage() print('识别的结果...：', change_Image_to_text(img)) if __name__ == '__main__': main() 转载参考博文： python 验证码识别示例（二） 复杂验证码识别
其他验证码的形式有音频验证码，滑动验证码等。图片验证码越来越高级，识别难度也大幅提高，就算人为输入也经常会输错。本文主要讲解识别弱图片验证码。...1 图片验证码强度 图片验证码主要采用加干扰线、字符粘连、字符扭曲方式来增强识别难度。 加干扰线 加干扰线也分为两种，一种是线条跟字符同等颜色，另一种则线条的颜色是五颜六色。...图片的处理，我采用 Python 标准图像处理库 PIL。图片分割，我暂时采用谷歌开源库 Tesseract-OCR。字符识别则使用 pytesseract 库。...4.3 识别 经过上述处理，图片验证码中的字符已经变成很清晰了。 最后一步是直接用 pytesseract 库识别。...只不过有时候会将数字 8 识别为 0。如果图片验证码稍微变得复杂点，识别率大大降低，会经常识别不出来的情况。
文章目录 一、环境配置 二、验证码识别 实例1 实例2 实例3 一、环境配置 需要 pillow 和 pytesseract 这两个库，pip install 安装就好了。...[iozurtsgi1.png] 二、验证码识别 识别验证码，需要先对图像进行预处理，去除会影响识别准确度的线条或噪点，提高识别准确度。...cv.bitwise_not(dilate, dilate) cv.imshow('binary-image', dilate) # 识别 test_message =...Image.fromarray(dilate) text = pytesseract.image_to_string(test_message) print(f'识别结果：{text}...：7364 Process finished with exit code 0 [4velrs98wq.png] 作者：叶庭云 微信公众号：修炼Python CSDN：https://yetingyun.blog.csdn.net
https://pypi.org/project/muggle-ocr 它整合了简单验证码识别通用模型+印刷文字通用识别，并且支持调用本文框架训练的模型。...# STEP 3 text = sdk.predict(image_bytes=b) print(i, text, time.time() - st) 这真的很简单，应付一般的文字识别和验证码都足够了...笔者选用的时下最为流行的CNN+BLSTM+CTC（CRNN）进行端到端的不定长验证码识别，代码中预留了CNNX（搜不到因为是小编自己拼凑的）/MobileNet/DenseNet121/ResNet50...诸如此类的问题，我这里统一做个回复，样本数量主要是看样本的特征复杂度而定。 这里可以提供几个参考依据： 是否变形？是否旋转？是否有复杂背景干扰？是否多种字体？字符集（分类数）多大？...稍微复杂的几千个样本一般都能搞定。 特别复杂的几万样本起。 中文这种几千个分类的一般十万起。 注：只准备一百个不到样本的亲们，千万不要尝试训练测试，因为根本跑不起来。
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：Python27Libsite-packages(根据你安装的...Python路径而不同)，同时，新建一个pytheeer.pth，内容就写pytesser，注意这里的内容一定要和pytesser这个文件夹同名，意思就是pytesser文件夹，pytesser.pth...二、验证 （1）原理： 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。...1、读取图片 2、图片降噪 3、图片切割 4、图像文本输出 （2）验证字符识别 验证码内的字符识别主要以机器学习的分类算法来完成，目前我所利用的字符识别的算法为KNN(K邻近算法)和SVM (支持向量机算法...（4）、复杂一点的 上面的只能对一些比较简单的做处理，一原理：彩色转灰度，灰度转二值，二值图像识别 ? 运行后效果： ? end
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