selenium对验证码识别校验解决方法

1、进入https://www.showapi.com/apiGateway/view?apiCode=184 ,

注:需注册,再购买此api,1毛钱玩一个月,看自身需求情况

2、下载sdk,安装requests库,

3、将ShowapiRequest.py文件放至项目中,根据需求复制所需java/python示例文件新建test.py,复制请求示例中的代码

详情如下,

my_appID和my_appSecret都均在我的应用-找到

r.addBodyPara("typeId", "34")    -----34中的4 是指验证码英文+数字的个数

# python3.6.5
# 需要引入requests包 :运行终端->进入python/Scripts ->输入:pip install requests
from lib.ShowapiRequest import ShowapiRequest

r = ShowapiRequest("http://route.showapi.com/184-4","xxx","xxx" )
r.addFilePara("image", "D:\\TestSoftware\\PyCharm\\PyCharmProject\\YSX\\Utils\yzm2.png")
r.addBodyPara("typeId", "34")
r.addBodyPara("convert_to_jpg", "0")
r.addBodyPara("needMorePrecise", "0")
res = r.post()

# print(res.text) # 返回信息
# 输出:
# {
#     "showapi_res_error": "",
#     "showapi_res_id": "5f548c188d57ba4a1d79e8af",
#     "showapi_res_code": 0,
#     "showapi_res_body": {"Result": "fh6d", "ret_code": 0, "Id": "sfat090-150-508-18f-cf0-06226af"}
# }
body = res.json()['showapi_res_body']
print(body)
#   输出为:
#   {'Result': 'fh6d', 'ret_code': 0, 'Id': 'sfat090-150-508-615-f60-0567bc3'}
print(body['Result'])

 

Python Selenium 是一款流行的 Web 自动化测试工具,它能模拟用户与网页浏览器的交互,包括点击、填写表单等操作。对于识别图片验证码,这通常涉及到图像处理(OCR,Optical Character Recognition)技术,因为验证码通常是包含文本信息的图片形式。 Selenium本身并不能直接识别验证码,但它可以辅助你完成这个过程: 1. **截图**:首先,通过Selenium获取到含有验证码的网页元素,然后截取该元素的屏幕快照。 ```python from selenium import webdriver # 创建driver实例 driver = webdriver.Chrome() # 让页面加载到验证码所在的URL driver.get('https://example.com/with_captcha') # 截取验证码图片 captcha_img = driver.find_element_by_xpath('//img[@src^="captcha"]') # xpath选择验证码图片元素 screenshot_path = 'captcha.png' captcha_img.screenshot(screenshot_path) ``` 2. **预处理图片**:使用第三方库如PIL(Python Imaging Library)或者OpenCV对截图进行预处理,提高 OCR 算法的识别率。可能包括灰度化、二值化、噪声去除等步骤。 ```python from PIL import Image image = Image.open(screenshot_path) gray_image = image.convert("L") binary_image = gray_image.point(lambda x: 0 if x < 128 else 255) # 或者使用其他阈值算法 ``` 3. **OCR识别**:使用OCR工具,比如 pytesseract (基于Tesseract),将处理后的图片转换为文本。安装完成后,你可以调用`pytesseract.image_to_string()`函数。 ```python import pytesseract text = pytesseract.image_to_string(binary_image) print(text) ``` 4. **校验或解码**:得到的文本就是验证码的内容,你可以将其与预期的验证码进行比较,或者利用验证码规则解码(例如base64编码)。 需要注意的是,验证码设计通常会包含干扰元素和防机器识别策略,所以完全自动化识别并非总是可行,特别是在高安全性的场景下。
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