基于OCR的验证码识别与算术运算解析实践

最新推荐文章于 2025-12-06 10:55:04 发布

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基于OCR的验证码识别与算术运算解析实践

在当今的网络环境中，验证码作为一种常见的安全机制，广泛应用于各种网站和应用中，用于防止恶意自动化攻击。然而，对于一些特定场景，如自动化测试、数据抓取或学术研究等，能够自动识别和解析验证码具有重要的价值。本文将介绍如何使用OCR技术结合算术运算解析，实现对包含算术运算符的验证码的识别与求解。

1. 项目背景

验证码通常包含字母、数字、特殊符号等字符，有时还会包含算术运算符，如加号（+）、减号（-）、乘号（*）和除号（/）。这些验证码的目的是让用户手动输入正确的结果，以证明其是人类用户。然而，对于一些自动化任务，手动输入验证码是不现实的。因此，我们需要一种方法来自动识别和解析这些验证码。
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2. 技术选型

为了实现验证码的自动识别与解析，我们选择了以下技术栈：

OCR技术：使用ddddocr库进行验证码的字符识别。ddddocr是一个开源的OCR库，具有较高的识别准确率和速度，特别适合用于验证码识别。
Python语言：Python是一种广泛使用的编程语言，具有丰富的库和工具，适合进行快速开发和原型设计。
算术运算解析：使用Python的ast模块和operator模块，对识别出的算术表达式进行安全解析和计算。

3. 代码实现

以下是实现验证码识别与算术运算解析的完整代码：

import re
import ast
import operator
from pathlib import Path
from ddddocr import DdddOcr


class CaptchaSolver:
    def __init__(self):
        self.ocr = DdddOcr(det=False, ocr=True, show_ad=False)
        # 第一次映射：字母→数字 + 清理
        self.fix_map = str.maketrans({
   
   
            'x': '*', 'X': '*',
            'd': '/', 'D': '/',
            't': '+', 'T': '+',
            's': '-', 'S': '-',
            'o': '0', 'O': '0',
            'l': '1', 'I': '1', 'i': '1',
            'z': '2', 'Z':