Python 爬虫新手教程:破解验证码技术,识别率高达百分之80!

Python破解验证码技术,识别率高达百分之八十 本文将具体介绍如何利用Python的图像处理模块pillow和OCR模块pytesseract来识别上述验证码(数字加字母)。 我们识别上述验证码的算法过程如下: 入门Python其实很容易,但是我们要去坚持学习,每一天坚持很困难,我相信很多人学了一个星期就放弃了,为什么呢?其实没有好的学习资料给你去学习,你们是很难坚持的,在学习Python的过程中有什么不懂得可以加我,从零基础开始到Python各领域的项目实战教程、开发工具与电子书籍,都有整理。与你分享企业当下对于python人才需求及学好pytho. 阅读详情

本文将具体介绍如何在Python中利用Tesseract软件来识别验证码(数字加字母)。

我们在网上浏览网页或注册账号时,会经常遇到验证码(CAPTCHA),如下图:

 

 

 

 

 

本文将具体介绍如何利用Python的图像处理模块pillow和OCR模块pytesseract来识别上述验证码(数字加字母)。

Python资源共享群:484031800

我们识别上述验证码的算法过程如下:

  1. 将原图像进行灰度处理,转化为灰度图像;
  2. 获取图片中像素点数量最多的像素(此为图片背景),将该像素作为阈值进行二值化处理,将灰度图像转化为黑白图像(用来提高识别的准确率);
  3. 去掉黑白图像中的噪声,噪声定义为:以该点为中心的九宫格的黑点的数量小于等于4;
  4. 利用pytesseract模块识别,去掉识别结果中的特殊字符,获得识别结果。

我们的图片如下(共66张图片):

 

 

 

 

 

完整的Python代码如下:

import os
import pytesseract
from PIL import Image
from collections import defaultdict
# tesseract.exe所在的文件路径
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'C://Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract.exe'
# 获取图片中像素点数量最多的像素
def get_threshold(image):
    pixel_dict = defaultdict(int)
    # 像素及该像素出现次数的字典
    rows, cols = image.size
    for i in range(rows
web自动化之验证码识别解决方案 验证码识别解决方案 对于web应用程序来讲,处于安全性考虑,在登录的时候,都会设置验证码,验证码的类型种类繁多,有图片中辨别数字字母的,有点击图片中指定的文字的,也有算术计算结果的,再复杂一点就是滑动验证的。诸如此类的验证码,对我们的系统增加了安全性的保障,但是对于我们测试人员来讲,在自动化测试的过程中,无疑是一个棘手的问题。 1、web自动化验证码解决方案 一般... 阅读详情

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