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）。...libtool gcc gcc-c++ yum install-y libpng-devel libjpeg-devel libtiff-devel giflib-devel 安装依赖的leptonica库
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）。...libtool gcc gcc-c++ yum install-y libpng-devel libjpeg-devel libtiff-devel giflib-devel 安装依赖的leptonica库
首先安装库 pip install pytesseract pip install PILLOW 然后按照tesseract程序下载安装 tessercat下载地址：https://digi.bib.uni-mannheim.de...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！
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...识别验证码通常是这几个步骤： 1、灰度处理 2、二值化 3、去除边框（如果有的话） 4、降噪 5、切割字符或者倾斜度矫正 6、训练字体库 7、识别...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...识别 识别用的是typesseract库，主要识别一行字符和单个字符时的参数设置，识别中英文的参数设置，代码很简单就一行，我这里大多是filter文件的操作 代码： # 识别验证码 cutting_img_num
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。...那么，带带弟弟OCR（ddddocr）这个库是一个不错的选择~
ima = Image.open('1.png') image=ima.resize((480,200),Image.ANTIALIAS) image = ...
, 是Python平台的图像处理标准库，功能非常强大。...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。
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。
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。 ...识别验证码通常是这几个步骤： 1、灰度处理 2、二值化 3、去除边框（如果有的话） 4、降噪 5、切割字符或者倾斜度矫正 6、训练字体库 7、识别...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...：%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
#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
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。...另外，虽然之前已经实现了上面3种算法，但这里还是会使用 这个强大的三方库，学习原理是为了知其所以然，有现成工具还是要拿来用的。...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。...），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。
通用验证码识别OCR https://github.com/sml2h3/ddddocr 市场上常见的点选类验证码图片如下图所示 安装 pip3 install ddddocr OCR识别部分 import...test.jpg", 'rb') as f: image = f.read() res = ocr.classification(image) print(res) 目标检测部分 对于现在已有的点选验证码图片或者未知的验证码图片都有可能具备一定的识别能力...简单来说，对于点选类的验证码，可以快速的检测出图片上的文字或者图标。
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
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。...然后还可以利用Python代码来测试，这里就需要借助于tesserocr库了，测试代码如下： import tesserocr from PIL import Image image = Image.open
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
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
1、pyocr PyOCR是一个Python库，提供了对多个OCR引擎的封装。它可以方便地在Python中使用不同的OCR引擎进行文本识别。...python-tesseract库可以方便地在Python中使用Tesseract进行文本识别。...使用python-tesseract进行文本识别的步骤如下： 安装python-tesseract库和Tesseract OCR引擎。 导入python-tesseract库。...使用python-tesseract库的image_to_string方法进行文本识别。...) 在这个示例中，首先使用PIL库打开图像文件，然后使用python-tesseract库的image_to_string方法将图像中的文字识别为文本，最后打印识别结果。
在Python爬虫中，或者使用POST提交的过程中，往往需要提交验证码来验证，除了人工打码，付费的api接口（打码接口），深度学习识别验证码，当然还有适合新人使用的OCR验证码识别库，简单的验证码是可以完全实现自动打码的...，比如下面本渣渣分享的通用验证码自动识别库：ddddocr（带带弟弟OCR）！...(Image.open(code.png")) print(text) PaddleOCR addleOCR是百度开源的一款基于深度学习的ocr识别库，对中文的识别精度相当不错，可以应付绝大多数的文字提取需求...库安装： pip install easyocr 库用法： import easyocr #设置识别中英文两种语言 reader = easyocr.Reader(['ch_sim','en'],...使用也非常简单，但其强项主要是用于识别各类验证码，一般文字提取效果就稍差了。
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。...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。...3 安装 Pillow 我使用的 Python 版本是 3.6， 而标准库 PIL 不支持 3.x。所以需要使用 Pillow 来替代。Pillow 是专门兼容 3.x 版本的 PIL 的分支。...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。
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